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Temario del curso

Introducción a la IGA y las arquitecturas cognitivas

  • ¿Qué es la IGA? La evolución de la inteligencia general artificial.
  • Visión general de las arquitecturas cognitivas y su papel en la IGA.
  • Conceptos clave y teorías fundamentales en ciencias cognitivas.

Arquitecturas cognitivas centrales

  • ACT-R: Arquitectura para Cognición y Aprendizaje
  • Soar: Arquitectura cognitiva para resolución de problemas
  • CLARION: Arquitectura cognitiva para acción y reflexión

Integración de modelos cognitivos en sistemas IGA

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

Construcción y evaluación de arquitecturas IGA

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

Aplicaciones de la IGA y las arquitecturas cognitivas

  • Procesamiento de lenguaje natural y modelos de IGA
  • Robótica y agentes cognitivos
  • Sistemas autónomos de toma de decisiones

Desafíos y el futuro del desarrollo de la IGA

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

Resumen y próximos pasos

  • Conclusiones clave del curso
  • Recursos para seguir aprendiendo
  • Preguntas y respuestas y comentarios finales

Requerimientos

  • Conocimientos profundos sobre inteligencia artificial y aprendizaje automático
  • Experiencia en modelado cognitivo y sistemas computacionales
  • Comprensión de redes neuronales y aprendizaje profundo

Público objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

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