Fondements Probabilistes de la Métacognition via l'IA Hybride

Aperçu

Engagez-vous avec une approche innovante de la compréhension de la métacognition à travers un prisme probabiliste en exploitant les techniques d'intelligence artificielle hybride. Ce cours en ligne offre des perspectives sur la façon dont les méthodes symboliques et l'apprentissage profond peuvent être intégrés pour interpréter et expliquer des résultats expérimentaux significatifs dans le domaine de la métacognition.

Idéal pour ceux qui s'intéressent à l'intelligence artificielle et à l'informatique, ce matériel de cours complet est disponible via YouTube. Élargissez vos connaissances sur les dernières avancées en IA et explorez l'interaction complexe entre les différents paradigmes et méthodologies impliqués dans le domaine.

Commencez votre voyage vers l'avenir de la science cognitive avec cette opportunité éducative unique offerte par l'Université, hébergée en ligne de manière fluide pour votre commodité.

Programme

• Introduction à la Métacognition
Définition et importance de la métacognition en sciences cognitives
Aperçu des théories traditionnelles et contemporaines
• Fondamentaux du Raisonnement Probabiliste
Notions de base de la théorie des probabilités
Inférence bayésienne et ses applications
Modèles graphiques probabilistes
• Aperçu de l'IA Hybride
Définition de l'IA hybride : Combinaison de méthodes symboliques et d'apprentissage profond
Avantages et défis des approches hybrides
• Méthodes Symboliques en IA
Systèmes basés sur la logique et raisonnement basé sur des règles
Applications de l'IA symbolique dans la modélisation cognitive
• Fondations de l'Apprentissage Profond
Architectures de réseaux neuronaux
Techniques d'entraînement des modèles d'apprentissage profond
Interprétabilité en apprentissage profond
• Modèles Probabilistes dans l'Apprentissage Profond
Introduction aux réseaux neuronaux probabilistes
Inférence variationnelle et programmation probabiliste
• IA Hybride pour la Métacognition
Intégration du raisonnement symbolique avec l'apprentissage profond
Études de cas de systèmes IA hybrides dans les tâches cognitives
• Approche Probabiliste de la Métacognition
Développement d'un cadre probabiliste pour la métacognition
Modélisation de la réflexion humaine dans l'IA
• Résultats Expérimentaux et Analyse
Aperçu des études expérimentales en métacognition
Analyse des modèles IA hybrides par rapport aux données empiriques
• Applications et Directions Futures
Mise en œuvre de fonctionnalités métacognitives dans les systèmes IA
Implications éthiques et pratiques de l'IA métacognitive
• Conclusion du Cours et Projet
Développement d'un modèle IA hybride avec capacités métacognitives
Résumé des concepts clés et des orientations de recherche futures

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Sujets

Informatique