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Plan du cours
Introduction à la conception du système AGI
- Comprendre les objectifs et la portée de l'AGI
- Principes de l'architecture d'un système AGI
- Défis à relever pour parvenir à une intelligence générale
Algorithmes et techniques de base pour l'AGI
- Techniques avancées d'apprentissage profond
- Apprentissage par renforcement pour la prise de décision complexe
- Méta-apprentissage et apprentissage par transfert
- Paradigmes émergents dans la recherche sur l'AGI
Architecture des systèmes d'AGI
- Composants clés des architectures d'AGI
- Intégration de plusieurs paradigmes d'IA
- Conception de la modularité et de l'évolutivité
- Stratégies de test et de validation
Optimisation et ressources Management
- Optimisation des performances des modèles d'AGI
- Gérer efficacement les ressources informatiques
- Mise à l'échelle des systèmes AGI pour les applications du monde réel
Considérations éthiques et de sécurité
- Assurer la sécurité du comportement des systèmes AGI
- Traiter les biais et les conséquences involontaires
- Respect des normes mondiales en matière d'éthique de l'IA
Interdisciplinarité Collaboration dans le développement de l'AGI
- Intégrer les connaissances des sciences cognitives et des neurosciences
- Collaborer avec des experts du domaine
- Structures d'équipe efficaces pour les projets AGI
Projet d'équipe : Conception d'un système AGI
- Définir un énoncé de problème et des objectifs
- Développer l'architecture du système
- Mettre en œuvre et tester les composants de base
- Présenter et évaluer les solutions de l'équipe
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Forte compréhension des concepts d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique
- Expérience de la programmation avec Python ou un langage similaire
- Familiarité avec les réseaux neuronaux et les techniques avancées d'intelligence artificielle.
Audience
- Ingénieurs en IA
- Développeurs de logiciels
- Spécialistes du Robotics.
21 Heures