Formación en línea o presencial, impartida por instructores, muestra a través de la práctica interactiva y práctica cómo utilizar algoritmos avanzados de aprendizaje automático y arquitecturas de redes neuronales para desarrollar sistemas AI que puedan realizar una amplia gama de tareas con habilidades cognitivas similares a las humanas.
La formación en AGI está disponible como "formación en línea en vivo" o "formación presencial en vivo". La formación en línea en vivo (también conocida como "formación remota en vivo") se lleva a cabo mediante un escritorio remoto interactivo, remote desktop. La formación presencial en vivo puede llevarse a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Colombia o en los centros de formación corporativa de NobleProg en Colombia.
Esta formación en vivo dirigida por instructores en Colombia (online u onsite) está dirigida a científicos cognitivos de nivel avanzado, investigadores de IA y desarrolladores que estén interesados en profundizar su conocimiento sobre AGI y arquitecturas cognitivas.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Entender los principios fundamentales de las arquitecturas cognitivas.
Explorar varios modelos de AGI y sus aplicaciones.
Analizar procesos cognitivos y su integración en sistemas de IA.
Evaluar diferentes marcos de arquitectura cognitiva para AGI.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel principiante a intermedio que deseen comprender cómo AGI transforma las interacciones humano-máquina y aprender estrategias para fomentar la colaboración efectiva entre los empleados y los sistemas de IA.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprender los fundamentos de AGI y sus aplicaciones en el lugar de trabajo.
Identificar oportunidades para la colaboración hombre-máquina.
Aborde los desafíos y riesgos asociados con la integración de la IA.
Desarrollar estrategias para fomentar un lugar de trabajo colaborativo impulsado por la IA.
Prepare a la fuerza laboral para las funciones y responsabilidades habilitadas para AGI.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a participantes de nivel avanzado que desean dominar los principios y técnicas para diseñar sistemas AGI, desde el concepto hasta la implementación.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Diseñe arquitecturas robustas para sistemas AGI.
Aplique técnicas avanzadas de aprendizaje automático para tareas de inteligencia general.
Optimice el rendimiento y la escalabilidad de los sistemas AGI.
Abordar las consideraciones éticas y de seguridad en el diseño de AGI.
Colaborar eficazmente en equipos interdisciplinarios de desarrollo de AGI.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a participantes de nivel intermedio que desean explorar cómo AGI puede revolucionar sus industrias, comprender sus riesgos y elaborar estrategias para su integración en sus operaciones.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Identifique las aplicaciones del mundo real de AGI en diversas industrias.
Evalúe las ventajas estratégicas y los desafíos de adoptar AGI.
Analice las consideraciones éticas y los impactos sociales de la implementación de AGI.
Desarrollar estrategias de mitigación de riesgos para implementar soluciones AGI.
Elabore estrategias para la integración de AGI en las operaciones comerciales.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel principiante que deseen comprender los conceptos básicos de AGI y sus implicaciones para la sociedad, las industrias y el futuro de la tecnología.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprenda las diferencias clave entre AGI e IA estrecha.
Identificar los principios y objetivos básicos de la investigación de AGI.
Discutir las implicaciones sociales y éticas del desarrollo de AGI.
Explore las posibles aplicaciones y desafíos de los sistemas AGI.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
Aprofundir el entendimiento del AGI.
Explorar aplicaciones prácticas
Abordar consideraciones éticas
Desarrollar estrategias Business
Mejorar la colaboración humano-máquina Collaboration
Fomentar el aprendizaje interactivo
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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
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