کتاب صوتی AGI: از تئوری تا پیاده‌سازی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره AGI: از تئوری تا پیاده‌سازی

موضوع کلی: هوش مصنوعی کاربردی

موضوع میانی: هوش مصنوعی در هوش عمومی مصنوعی (AGI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش عمومی مصنوعی (AGI)
• 2. تعریف AGI و تفاوت آن با هوش مصنوعی محدود (ANI)
• 3. تاریخچه و سیر تکامل AGI
• 4. چالش‌های کلیدی در دستیابی به AGI
• 5. معماری‌های شناختی: رویکردها و مدل‌ها
• 6. سیستم‌های مبتنی بر دانش و استدلال
• 7. یادگیری ماشین و AGI: هم‌افزایی و محدودیت‌ها
• 8. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning) و AGI
• 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و حافظه بلندمدت (LSTM) در AGI
• 10. مدل‌های ترانسفورمر و نقش آن‌ها در AGI
• 11. یادگیری بدون نظارت و کشف دانش در AGI
• 12. یادگیری خود-نظارتی (Self-Supervised Learning)
• 13. یادگیری چندوجهی (Multimodal Learning) و AGI
• 14. استدلال مبتنی بر مورد (Case-Based Reasoning)
• 15. برنامه‌ریزی و حل مسئله در AGI
• 16. نمایندگی دانش و استدلال منطقی
• 17. پردازش زبان طبیعی (NLP) پیشرفته برای AGI
• 18. درک زبان طبیعی (NLU) و تولید زبان طبیعی (NLG)
• 19. مدل‌سازی گفتمان و مکالمه
• 20. بینایی کامپیوتر و درک صحنه
• 21. رباتیک و تعامل انسان-ماشین در AGI
• 22. حسگرها و ادراک محیطی
• 23. معماری‌های عصبی-نمادین (Neuro-Symbolic Architectures)
• 24. سیستم‌های AGI هیبریدی
• 25. توسعه محیط‌های شبیه‌سازی برای آموزش AGI
• 26. بازی‌ها به عنوان محیط‌های آزمایشی برای AGI
• 27. اخلاق و ایمنی در توسعه AGI
• 28. مسائل فلسفی پیرامون AGI
• 29. تست تورینگ و معیارهای ارزیابی AGI
• 30. آینده AGI و تأثیرات آن بر جامعه
• 31. تکنیک‌های جستجوی اکتشافی در فضای حالت
• 32. بهینه‌سازی تکاملی و الگوریتم‌های ژنتیک در AGI
• 33. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و AGI
• 34. یادگیری مادام‌العمر (Lifelong Learning)
• 35. یادگیری متا (Meta-Learning)
• 36. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) و تولید محتوای خلاقانه
• 37. یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning)
• 38. سیستم‌های خبره و AGI
• 39. استدلال ابداعی (Abductive Reasoning)
• 40. استدلال استقرایی (Inductive Reasoning)
• 41. یادگیری فعال (Active Learning)
• 42. یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning)
• 43. تئوری ذهن (Theory of Mind) و مدل‌سازی شناختی
• 44. شبیه‌سازی مغز و شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 45. یادگیری با تقویت از بازخورد انسانی (RLHF)
• 46. تکنیک‌های کاهش ابعاد و نمایش داده
• 47. خوشه‌بندی و کشف الگوها در داده‌های پیچیده
• 48. یادگیری گراف (Graph Learning) و AGI
• 49. پردازش داده‌های سری زمانی و پیش‌بینی
• 50. سیستم‌های توصیه گر و AGI
• 51. یادگیری همزمان (Simultaneous Learning)
• 52. یادگیری با حافظه خارجی (Memory-Augmented Neural Networks)
• 53. یادگیری مبتنی بر توجه (Attention Mechanisms)
• 54. یادگیری با استفاده از داده‌های غیرساختاریافته
• 55. تکنیک‌های مقابله با داده‌های نویزدار و گمراه‌کننده