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Plan du cours

Introduction à l'IAE et aux architectures cognitives

  • Qu'est-ce que l'IAE ? L'évolution de l'intelligence artificielle générale
  • Aperçu des architectures cognitives et de leur rôle dans l'IAE
  • Concepts clés et théories fondatrices en sciences cognitives

Architectures cognitives fondamentales

  • ACT-R : Architecture pour la cognition et l'apprentissage
  • Soar : Architecture cognitive pour la résolution de problèmes
  • CLARION : Architecture cognitive pour l'action et la réflexion

Intégration des modèles cognitifs dans les systèmes d'IAE

  • Comment les processus cognitifs influencent l'apprentissage automatique
  • Systèmes de mémoire, prise de décision et attention dans l'IAE
  • Construction de systèmes cognitifs évolutifs et adaptables

Construction et évaluation des architectures d'IAE

  • Conception et simulation d'architectures cognitives
  • Évaluation de la performance et de la précision des modèles d'IAE
  • Test des systèmes d'IAE dans des applications réelles

Applications de l'IAE et des architectures cognitives

  • Traitement du langage naturel et modèles d'IAE
  • Robotique et agents cognitifs
  • Systèmes de prise de décision autonomes

Défis et avenir du développement de l'IAE

  • Considérations éthiques dans la recherche sur l'IAE
  • L'avenir des architectures cognitives dans l'IA avancée
  • Tendances émergentes et innovations dans les systèmes d'IAE

Résumé et prochaines étapes

  • Points clés à retenir du cours
  • Ressources pour un apprentissage approfondi
  • Questions et réponses et remarques de clôture

Pré requis

  • Connaissances approfondies en intelligence artificielle et en apprentissage automatique
  • Expérience en modélisation cognitive et en systèmes computationnels
  • Compréhension des réseaux de neurones et de l'apprentissage en profondeur

Public cible

  • Scientifiques cognitifs
  • Chercheurs en IA
  • Développeurs de systèmes d'IA
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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