Course Outline

AGI 시스템 설계 소개

  • AGI의 목표와 범위 이해
  • AGI 시스템 아키텍처의 원리
  • 일반 지능 달성의 과제

AGI의 핵심 알고리즘 및 기술

  • 고급 딥러닝 기술
  • 복잡한 의사결정을 위한 강화 학습
  • 메타 학습과 전이 학습
  • AGI 연구의 새로운 패러다임

AGI 시스템 설계

  • AGI 아키텍처의 핵심 구성 요소
  • 다양한 AI 패러다임 통합
  • 모듈성과 확장성을 위한 설계
  • 테스트 및 검증 전략

최적화 및 리소스Management

  • AGI 모델에 대한 성능 튜닝
  • 계산 리소스를 효율적으로 관리하기
  • 실제 세계 애플리케이션을 위한 AGI 시스템 확장

윤리 및 안전 고려 사항

  • AGI 시스템 동작의 안전 보장
  • 편견과 예상치 못한 결과 해결
  • 글로벌 AI 윤리 표준 준수

AGI 개발의 학제간Collaboration

  • 인지과학과 신경과학의 통찰력 통합
  • 도메인 전문가와 협업
  • AGI 프로젝트를 위한 효과적인 팀 구조

팀 프로젝트: AGI 시스템 설계

  • 문제 진술 및 목표 정의
  • 시스템 아키텍처 개발
  • 핵심 구성 요소 구현 및 테스트
  • 팀 솔루션 제시 및 평가

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 인공지능 및 머신러닝 개념에 대한 강력한 이해
  • Python 또는 유사한 언어를 사용한 프로그래밍 경험
  • 신경망 및 고급 AI 기술에 대한 지식

청중

  • AI 엔지니어
  • 소프트웨어 개발자
  • Robotics 전문가
 21 Hours

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