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Programa del Curso
Introducción al diseño de sistemas AGI
- Comprender los objetivos y el alcance de AGI
- Principios de la arquitectura de sistemas AGI
- Desafíos para lograr la inteligencia general
Algoritmos y técnicas básicas para AGI
- Técnicas avanzadas de aprendizaje profundo
- Aprendizaje por refuerzo para la toma de decisiones complejas
- Meta-aprendizaje y transferencia de aprendizaje
- Paradigmas emergentes en la investigación de AGI
Arquitectura de sistemas AGI
- Componentes clave de las arquitecturas AGI
- Integración de múltiples paradigmas de IA
- Diseño para la modularidad y la escalabilidad
- Estrategias de prueba y validación
Optimización y Recursos Management
- Ajuste del rendimiento para los modelos AGI
- Gestión eficiente de los recursos computacionales
- Escalado de sistemas AGI para aplicaciones del mundo real
Consideraciones éticas y de seguridad
- Garantizar la seguridad en el comportamiento del sistema AGI
- Abordar los sesgos y las consecuencias no deseadas
- Cumplimiento de los estándares éticos globales de IA
Interdisciplinario Collaboration en el desarrollo de la AGI
- Incorporación de conocimientos de la ciencia cognitiva y la neurociencia
- Colaboración con expertos en la materia
- Estructuras de equipo efectivas para proyectos AGI
Proyecto de equipo: Diseño de un sistema AGI
- Definición de un planteamiento del problema y objetivos
- Desarrollo de la arquitectura del sistema
- Implementación y prueba de componentes principales
- Presentación y evaluación de soluciones de equipo
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólida comprensión de los conceptos de inteligencia artificial y aprendizaje automático
- Experiencia en programación con Python o un lenguaje similar
- Familiaridad con las redes neuronales y las técnicas avanzadas de IA
Audiencia
- Ingenieros de IA
- Desarrolladores de software
- Robotics Especialistas
21 Horas
Testimonios (1)
Comparación entre GenAI y la condición amigable en clase # Descripción del Curso Este curso se centrará en explorar las diferencias y similitudes entre el uso de inteligencia artificial generativa (GenAI) y la implementación de condiciones amistosas dentro de una clase. Analizaremos cómo estas dos estrategias pueden afectar la eficiencia, la usabilidad y la experiencia general del usuario. ## Objetivos - Entender los principios fundamentales de GenAI. - Aprender a implementar condiciones amigables en el código de clases. - Comparar la efectividad de GenAI frente a las condiciones amistosas. - Discutir las implicaciones y desafíos de cada enfoque. ## Contenido del Curso ### Unidad 1: Introducción a GenAI - Definición y concepto de inteligencia artificial generativa. - Ejemplos prácticos de implementación de GenAI. ### Unidad 2: Condiciones Amigables en Clases - Qué son las condiciones amistosas. - Cómo implementarlas correctamente dentro del contexto de una clase. ### Unidad 3: Comparativa y Análisis - Comparación directa entre GenAI y condiciones amistosas. - Casos de uso y resultados esperados. - Debates sobre eficiencia, usabilidad y experiencia del usuario. ## Evaluación La evaluación se realizará a través de tareas prácticas que permitirán aplicar los conocimientos adquiridos en el curso. Los estudiantes deberán crear ejemplos concretos que demuestren su comprensión tanto de GenAI como de la implementación de condiciones amistosas. ## Recursos Adicionales - Documentación y tutoriales sobre inteligencia artificial generativa. - Ejercicios prácticos para mejorar el entendimiento de las condiciones amigables en clases.
Merlinda - Lembaga Penjamin Simpanan
Curso - Artificial General Intelligence (AGI) and ChatGPT
Traducción Automática
