هوش مصنوعی عمومی (AGI) [آموزشی ویدئویی] - آخرین آپدیت

دانلود Artificial General Intelligence (AGI) [Video]

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: هوش مصنوعی با سرعت در حال تکامل است و ایده ماشین‌هایی که می‌توانند مانند انسان‌ها فکر کنند و سازگار شوند، بیش از هر زمان دیگری اهمیت یافته است. این دوره مفاهیم بنیادی هوش مصنوعی عمومی (AGI) را معرفی می‌کند و به شما کمک می‌کند تفاوت آن با هوش مصنوعی محدود (Narrow AI) و دلیل اهمیت آن برای آینده فناوری را درک کنید. سپس به بررسی مسیرهای کلیدی منجر به AGI، از جمله یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین و رباتیک خواهید پرداخت. این فناوری‌ها به روشی ساده و ساختاریافته توضیح داده شده‌اند تا نشان دهند چگونه برای ساخت سیستم‌های هوشمندتر با یکدیگر تعامل دارند. این دوره برای مبتدیان، دانشجویان و متخصصانی که درباره هوش مصنوعی و پتانسیل‌های آینده آن کنجکاو هستند، طراحی شده است. برای هر کسی که به دنبال ایجاد یک درک پایه از AGI بدون نیاز به دانش فنی عمیق است، ایده‌آل است. در پایان این دوره، شما خواهید دانست که AGI چیست، چگونه توسعه می‌یابد و چه فناوری‌هایی از آن پشتیبانی می‌کنند. شما قادر خواهید بود بین انواع و سطوح مختلف هوش مصنوعی تمایز قائل شوید، محدودیت‌های فعلی را شناسایی کنید و احتمالات آینده را ارزیابی نمایید. این دانش به شما کمک می‌کند با اعتماد به نفس با مفاهیم AI تعامل داشته باشید و تاثیر آن‌ها را در صنایع مختلف درک کنید. درک مفهوم و اهمیت هوش مصنوعی عمومی تمایز بین هوش مصنوعی محدود، هوش مصنوعی عمومی و ابرهوش شناسایی فناوری‌های کلیدی پیشران در توسعه AGI تحلیل سطوح مختلف توانمندی‌های AGI ارزیابی چالش‌ها و مسیرهای آینده AGI توضیح نقش یادگیری ماشین، NLP و رباتیک در AGI این دوره برای مبتدیان، دانشجویان و متخصصان علاقه‌مند به هوش مصنوعی و فناوری‌های نوظهور طراحی شده است. برای یادگیرندگانی که تجربه قبلی کمی در AI دارند ایده‌آل است، هرچند درک ابتدایی از کامپیوتر یا برنامه‌نویسی می‌تواند مفید باشد. این دوره برای علاقه‌مندان به تکنولوژی، مهندسان آینده AI، متخصصان داده و تصمیم‌گیرندگان مناسب است و زیربنای روشنی برای کاوش در مفاهیم پیشرفته AI و نوآوری‌های آینده‌محور فراهم می‌کند. معرفی جامع مفاهیم AGI و دلیل اهمیت آن * پوشش فناوری‌های محوری مانند ML، NLP و رباتیک در بستری کاربردی * تحلیل ساختاریافته انواع هوش مصنوعی برای درک توانمندی‌ها و تکامل آن‌ها

سرفصل ها و درس ها

مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی عمومی (AGI) Introduction to AGI

  • هوش مصنوعی عمومی (AGI) چیست؟ What is AGI?

  • تاریخچه AGI The History of AGI

  • رویکردهای مختلف به AGI The Different Approaches to AGI

  • چالش‌های AGI The Challenges of AGI

مسیرهای دستیابی به AGI Pathways to AGI

  • یادگیری ماشین (Machine Learning) Machine Learning

  • پردازش زبان طبیعی (NLP) Natural Language Processing

  • بینایی ماشین (Computer Vision) Computer Vision

  • رباتیک (Robotics) Robotics

  • سایر رویکردها Other Approaches

انواع مختلف AGI The Different Types of AGI

  • هوش مصنوعی محدود (Narrow AI) Narrow AI

  • هوش مصنوعی عمومی (General AI) General AI

  • هوش مصنوعی قوی (Strong AI) Strong AI

  • ابرهوش (Superintelligence) Superintelligence

سطوح مختلف AGI The Different Levels of AGI

  • سطح ۱: AGI می‌تواند یک تکلیف واحد را به خوبی انجام دهد Level 1: AGI Can Perform a Single Task Well

  • سطح ۲: AGI می‌تواند چندین تکلیف را به خوبی انجام دهد Level 2: AGI Can Perform Multiple Tasks Well

  • سطح ۳: AGI می‌تواند یاد بگیرد و با موقعیت‌های جدید سازگار شود Level 3: AGI Can Learn and Adapt to New Situations

  • سطح ۴: AGI می‌تواند مانند انسان درک کند و استدلال نماید Level 4: AGI Can Understand and Reason Like a Human

  • سطح ۵: AGI از انسان غیرقابل تشخیص است Level 5: AGI Is Indistinguishable from a Human

  • جمع‌بندی و نتیجه‌گیری Conclusion

نمایش نظرات

هوش مصنوعی عمومی (AGI) [آموزشی ویدئویی]
جزییات دوره
0h 45m
19
Packtpub Packtpub
(آخرین آپدیت)
از 5
ندارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Navya Kannan Learnsector LLP Navya Kannan Learnsector LLP

ناویا کانیان فعالیت حرفه‌ای خود را به مدت بیش از ۲ سال به عنوان کارشناس میز خدمات IT آغاز کرد. او سپس به عنوان متخصص مدیریت دارایی‌های نرم‌افزاری (SAM) مشغول به کار شد و مسئولیت نظارت بر انطباق نرم‌افزاری در سطح شرکت را بر عهده داشت. پس از حدود ۳ سال فعالیت در این نقش، او به عنوان مشاور ریسک در یکی از چهار شرکت بزرگ حسابرسی جهان (Big 4) مشغول به کار شد. وظیفه او انجام حسابرسی‌های تخصصی ناشران نرم‌افزاری برای بررسی وضعیت انطباق سازمان‌ها بود؛ فعالیتی که مستلزم گزارش‌دهی گسترده، عمدتاً با کمک مایکروسافت اکسل و سایر ابزارها بود.