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Programa do Curso
Introdução à conceção do sistema AGI
- Compreender os objectivos e o âmbito da AGI
- Princípios da arquitetura do sistema AGI
- Desafios para alcançar a inteligência geral
Algoritmos e técnicas fundamentais para a IAG
- Técnicas avançadas de aprendizagem profunda
- Aprendizagem por reforço para a tomada de decisões complexas
- Meta-aprendizagem e aprendizagem por transferência
- Paradigmas emergentes na investigação sobre IAG
Arquitetar sistemas AGI
- Principais componentes das arquitecturas AGI
- Integração de múltiplos paradigmas de IA
- Conceção para modularidade e escalabilidade
- Estratégias de teste e validação
Otimização e recursos Management
- Afinação do desempenho dos modelos AGI
- Gestão eficiente dos recursos computacionais
- Escalonamento de sistemas AGI para aplicações no mundo real
Considerações éticas e de segurança
- Garantir a segurança do comportamento do sistema AGI
- Abordagem de preconceitos e consequências não intencionais
- Conformidade com as normas globais de ética da IA
Interdisciplinaridade Collaboration no desenvolvimento de AGI
- Incorporação de conhecimentos da ciência cognitiva e da neurociência
- Colaboração com peritos no domínio
- Estruturas de equipa eficazes para projectos de IAG
Projeto de equipa: Conceção de um sistema AGI
- Definir uma declaração de problema e objectivos
- Desenvolver a arquitetura do sistema
- Implementar e testar os componentes principais
- Apresentação e avaliação das soluções da equipa
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Forte compreensão dos conceitos de inteligência artificial e de aprendizagem automática
- Experiência em programação com Python ou uma linguagem semelhante
- Familiaridade com redes neurais e técnicas avançadas de IA
Público-alvo
- Engenheiros de IA
- Programadores de software
- Especialistas em Robotics
21 Horas
