Apprentissage, Raisonnement et Planification avec des Concepts Neuro-Symboliques

Aperçu

Pénétrez dans le domaine des concepts neuro-symboliques, en vous concentrant sur leur rôle en tant qu'abstractions compositionnelles dans les systèmes d'intelligence artificielle. Ce cours perspicace proposé sur YouTube combine de manière intriquée des programmes symboliques avec des réseaux neuronaux, simplifiant ainsi les processus d'apprentissage, de raisonnement et de planification.

Immergez-vous dans la fusion de pointe des réseaux neuronaux et des programmes symboliques pour propulser les capacités de l'IA, optimisant la manière dont les systèmes intelligents acquièrent des connaissances et prennent des décisions.

Parfait pour ceux qui poursuivent des avancées en IA et en informatique, ce cours offre des perspectives précieuses sur les méthodologies d'IA de nouvelle génération.

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Programme

• Introduction à l'IA Neuro-Symbolique
Aperçu des systèmes neuro-symboliques
Contexte historique et évolution
Motivations clés et avantages
• Réseaux Neuraux : Fondements
Bases des architectures de réseaux neuronaux
Méthodes d'entraînement
Limitations en matière de raisonnement et d'interprétabilité
• IA Symbolique : Notions de Base et Techniques
Logique et représentation des connaissances
Algorithmes de recherche et planification
Manipulation des symboles et inférence
• Intégration des Approches Neurones et Symboliques
Concepts des systèmes hybrides
Méthodes de combinaison des composants neuraux et symboliques
Études de cas de systèmes neuro-symboliques existants
• Apprentissage dans les Systèmes Neuro-Symboliques
Techniques d'apprentissage compositionnel
Apprentissage par transfert et multitâche dans les systèmes hybrides
Gestion de l'incertitude et raisonnement probabiliste
• Raisonnement avec des Concepts Neuro-Symboliques
Génération d'explications et interprétabilité
Raisonnement logique avec des réseaux neuronaux
Raisonnement temporel et spatial
• Planification dans les Systèmes Neuro-Symboliques
Stratégies de planification et algorithmes
Modèles hiérarchiques et prise de décision
Applications réelles et défis
• Applications et Études de Cas
Compréhension et traitement du langage naturel
Vision par ordinateur et compréhension d'images
Robotique et systèmes autonomes
• Directions Futures et Opportunités de Recherche
Tendances actuelles et problèmes ouverts
Éthique et impacts sociétaux de l'IA neuro-symbolique
Opportunités de recherche interdisciplinaire
• Conclusion du Cours et Présentations de Projets
Revue des concepts clés et des apprentissages
Présentations de projets par les étudiants
Retours et discussion sur les trajectoires d'apprentissage futures

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Sujets

Informatique