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Programa del Curso
Introducción a Artificial General Intelligence (AGI)
- Definición y alcance de la AGI
- Diferencias clave entre AGI e IA estrecha
- Antecedentes históricos e hitos en la investigación de AGI
Los Goals y enfoques de AGI
- Entendiendo la inteligencia: humano vs. máquina
- Enfoques clave para lograr el AGI
- Frameworks AGI y arquitecturas cognitivas
Aplicaciones y oportunidades de AGI
- Posibles casos de uso en diversas industrias
- Mejora de las capacidades humanas con AGI
- Escenarios futuros y oportunidades para la innovación
Ética y Desafíos del Desarrollo de AGI
- Abordar las preocupaciones éticas en la investigación de AGI
- Riesgos de uso indebido y consecuencias no deseadas
- Regulación y gobernanza de los sistemas AGI
Estado actual y futuro de AGI
- Investigación en curso y avances
- Desafíos para lograr la AGI
- Visión a largo plazo de la AGI en la sociedad
Manos a la obra Activities
- Exploración de casos de uso de AGI a través de estudios de casos
- Participar en las discusiones sobre la ética de las IAG
- Lluvia de ideas sobre las futuras aplicaciones de AGI
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de inteligencia artificial (opcional)
Audiencia
- Entusiastas de la tecnología
- Profesionales no técnicos interesados en la IA
7 Horas
Testimonios (1)
Comparación entre GenAI y la condición amigable en clase # Descripción del Curso Este curso se centrará en explorar las diferencias y similitudes entre el uso de inteligencia artificial generativa (GenAI) y la implementación de condiciones amistosas dentro de una clase. Analizaremos cómo estas dos estrategias pueden afectar la eficiencia, la usabilidad y la experiencia general del usuario. ## Objetivos - Entender los principios fundamentales de GenAI. - Aprender a implementar condiciones amigables en el código de clases. - Comparar la efectividad de GenAI frente a las condiciones amistosas. - Discutir las implicaciones y desafíos de cada enfoque. ## Contenido del Curso ### Unidad 1: Introducción a GenAI - Definición y concepto de inteligencia artificial generativa. - Ejemplos prácticos de implementación de GenAI. ### Unidad 2: Condiciones Amigables en Clases - Qué son las condiciones amistosas. - Cómo implementarlas correctamente dentro del contexto de una clase. ### Unidad 3: Comparativa y Análisis - Comparación directa entre GenAI y condiciones amistosas. - Casos de uso y resultados esperados. - Debates sobre eficiencia, usabilidad y experiencia del usuario. ## Evaluación La evaluación se realizará a través de tareas prácticas que permitirán aplicar los conocimientos adquiridos en el curso. Los estudiantes deberán crear ejemplos concretos que demuestren su comprensión tanto de GenAI como de la implementación de condiciones amistosas. ## Recursos Adicionales - Documentación y tutoriales sobre inteligencia artificial generativa. - Ejercicios prácticos para mejorar el entendimiento de las condiciones amigables en clases.
Merlinda - Lembaga Penjamin Simpanan
Curso - Artificial General Intelligence (AGI) and ChatGPT
Traducción Automática
