Машинное обучение и AGI — одно продолжает другое или это разные вещи? — Юрий Бабуров, Антон Колонин, Дмитрий Салихов (модератор) — круглый стол
МЕНЮ
Главная страница
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей
ТЕМЫ
Новости ИИ
Городские сумасшедшие
ИИ в медицине
ИИ проекты
Искусственные нейросети
Искусственный интеллект
Слежка за людьми
Угроза ИИ
Компьютерные науки
Машинное обуч. (Ошибки)
Машинное обучение
Машинный перевод
Нейронные сети начинающим
Психология ИИ
Реализация ИИ
Реализация нейросетей
Создание беспилотных авто
Трезво про ИИ
Философия ИИ
Генетические алгоритмы
Капсульные нейросети
Основы нейронных сетей
Распознавание лиц
Распознавание образов
Распознавание речи
Творчество ИИ
Техническое зрение
Чат-боты
Авторизация
2022-04-15 16:30
Семинар русскоязычного сообщества AGI
14 апреля 2022
- Supervised vs Unsupervised — определения, применимость к AGI
Насколько универсален должен быть AGI по принципам обучения?
ML-сетап. Датасеты, численная метрика, лосс, оптимизация параметров.
- Насколько это подходит для AGI? Если не подходит, какая альтернатива?
- Нужно ли строить AGI, отталкиваясь от универсальных принципов оптимизации (deep learning) или лучше делать это, моделируя hardwired inductive biases (мозг)?
https://agirussia.org/
Мы ведем группы и организуем семинары русскоязычного сообщества разработчиков систем AGI (Artificial General Intelligence или Общий Искусственный Интеллект) или Strong AI (Сильный Искусственный Интеллект), а также - являющийся их частным случаем HLAI (Human-Level Artificial Intelligence или Искусственный Интеллект Человеческого Уровня).
Группы:
https://t.me/agirussianews
Источник: t.me