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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