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Schulungsübersicht
Einführung in das AGI-Systemdesign
- Verstehen der Ziele und des Umfangs von AGI
- Grundsätze der AGI-Systemarchitektur
- Herausforderungen beim Erreichen allgemeiner Intelligenz
Kernalgorithmen und -techniken für AGI
- Fortgeschrittene Deep-Learning-Techniken
- Verstärkungslernen für komplexe Entscheidungsfindung
- Meta-Lernen und Transfer-Lernen
- Aufkommende Paradigmen in der AGI-Forschung
Architektur von AGI-Systemen
- Schlüsselkomponenten von AGI-Architekturen
- Integration mehrerer KI-Paradigmen
- Entwurf für Modularität und Skalierbarkeit
- Test- und Validierungsstrategien
Optimierung und Ressourcen Management
- Leistungsoptimierung für AGI-Modelle
- Effiziente Verwaltung von Rechenressourcen
- Skalierung von AGI-Systemen für reale Anwendungen
Ethische und Sicherheitsüberlegungen
- Gewährleistung der Sicherheit im AGI-Systemverhalten
- Umgang mit Verzerrungen und unbeabsichtigten Folgen
- Einhaltung globaler KI-Ethikstandards
Interdisziplinär Collaboration in der AGI-Entwicklung
- Einbeziehung von Erkenntnissen aus der Kognitions- und Neurowissenschaft
- Zusammenarbeit mit Domänenexperten
- Effektive Teamstrukturen für AGI-Projekte
Team-Projekt: Entwerfen eines AGI-Systems
- Definieren einer Problemstellung und von Zielen
- Entwickeln der Systemarchitektur
- Implementieren und Testen von Kernkomponenten
- Präsentieren und Bewerten von Teamlösungen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Ausgeprägtes Verständnis von Konzepten der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens
- Erfahrung in der Programmierung mit Python oder einer ähnlichen Sprache
- Vertrautheit mit neuronalen Netzen und fortgeschrittenen KI-Techniken
Zielgruppe
- KI-Ingenieure
- Software-Entwickler
- Robotics-Spezialisten
21 Stunden
