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Temario del curso

Introducción a la AGI y las arquitecturas cognitivas

  • ¿Qué es la AGI? La evolución de la inteligencia general artificial.
  • Resumen de las arquitecturas cognitivas y su papel en la AGI.
  • Conceptos clave y teorías fundamentales en la ciencia cognitiva.

Arquitecturas cognitivas centrales

  • ACT-R: Arquitectura para la cognición y el aprendizaje.
  • Soar: Arquitectura cognitiva para la resolución de problemas.
  • CLARION: Arquitectura cognitiva para la acción y la reflexión.

Integración de modelos cognitivos en sistemas de AGI

  • Cómo los procesos cognitivos influyen en el aprendizaje automático.
  • Sistemas de memoria, toma de decisiones y atención en la AGI.
  • Construcción de sistemas cognitivos escalables y adaptables.

Construcción y evaluación de arquitecturas de AGI

  • Diseño y simulación de arquitecturas cognitivas.
  • Evaluación del rendimiento y la precisión de los modelos de AGI.
  • Prueba de sistemas de AGI en aplicaciones del mundo real.

Aplicaciones de la AGI y las arquitecturas cognitivas

  • Procesamiento de lenguaje natural y modelos de AGI.
  • Robótica y agentes cognitivos.
  • Sistemas de toma de decisiones autónomas.

Desafíos y el futuro del desarrollo de AGI

  • Consideraciones éticas en la investigación de AGI.
  • El futuro de las arquitecturas cognitivas en la IA avanzada.
  • Tendencias emergentes e innovaciones en sistemas de AGI.

Resumen y próximos pasos

  • Principales conclusiones del curso.
  • Recursos para seguir aprendiendo.
  • Preguntas y respuestas y conclusiones finales.

Requerimientos

  • Conocimiento profundo de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
  • Experiencia en modelado cognitivo y sistemas computacionales.
  • Comprensión de redes neuronales y aprendizaje profundo.

Público objetivo

  • Científicos cognitivos.
  • Investigadores de IA.
  • Desarrolladores de sistemas de IA.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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