Отворете вратата към бъдещето с AGI
Общо описание на курса
Курсът “Изкуствен Генерален Интелект (AGI)” от Xplorify е създаден за младежи и възрастни, които искат да се запознаят с бъдещето на технологиите и да придобият умения в една от най-динамично развиващите се области. Програмата включва интерактивни сесии и практически упражнения, които ще ви потопят в света на AGI.
Целева аудитория: Този курс е подходящ за ученици и възрастни с интерес към технологиите, програмирането и изкуствения интелект. Няма нужда от предварителни знания, тъй като обучението започва от основите и постепенно въвежда по-сложни концепции.
Цели на курса: Курсът има за цел да осигури задълбочени знания за AGI, включително неговите принципи, техники и приложения. Участниците ще научат как да разработват и внедряват AI системи, ще разгледат етичните аспекти на AI и ще се запознаят с най-новите постижения в областта.
Основни теми на курса:
- Въведение в AGI: Запознаване с основните концепции и историята на AGI, както и с различията между тесния (Narrow AI) и генералния (General AI) изкуствен интелект.
- Програмиране на AI: Основи на програмирането, необходими за създаване на AI приложения, включително Python и библиотеките за машинно обучение.
- Машинно обучение и невронни мрежи: Преглед на основните алгоритми за машинно обучение и как те се прилагат в AGI.
- Етични аспекти: Дискусия за етиката в AI, включително въпроси за сигурността и поверителността.
- Практически проекти: Разработка на собствени AI проекти, които демонстрират наученото.
Методика на обучение: Курсът съчетава лекции, практически упражнения и проекти. Учебният материал е представен по лесен и достъпен начин, като се използват реални примери и интерактивни дейности, за да се осигури максимално разбиране и ангажираност на участниците.
Очаквани резултати: След завършването на курса участниците ще имат солидни знания и практически умения в областта на AGI, ще могат да разработват собствени AI приложения и ще бъдат запознати с етичните аспекти на технологията.
Разбиране на основните концепции и принципи на AGI:
- История и развитие на изкуствения интелект
- Различия между тесен и генеративен изкуствен интелект
Знания за архитектурите и алгоритмите на AGI:
- Основи на невронните мрежи
- Генеративни модели като Генеративно-Антагонистични Мрежи (GAN) и Вариационни Автоенкодери (VAE)
- Алгоритми за обучение чрез подсилване
Разбиране на етичните и социални аспекти на AGI:
- Етични предизвикателства и въздействия на AGI върху обществото
- Регулиране и социални въздействия на AGI
Разработка и използване на генеративни модели:
- Използване на TensorFlow и PyTorch за създаване на генеративни модели
- Разработка и обучение на собствени генеративни модели
- Оценка и оптимизация на генеративни модели
Приложение на генеративни модели в различни области:
- Генеративен дизайн и творчество
- Приложения в медицината, биотехнологиите, роботиката и автоматизацията
Технически умения:
- Програмиране на Python за разработка на модели
- Работа с алгоритми за машинно обучение и обработка на данни
- Използване на аналитични инструменти и техники за оптимизация
Критично мислене и решаване на проблеми:
- Анализ и интерпретация на резултатите от генеративни модели
- Разработка на иновативни решения чрез използване на AGI технологии
Екипна работа и комуникация:
- Сътрудничество с колеги при работа по групови проекти
- Презентиране на проекти и резултати пред аудитория
Непрекъснато учене и адаптивност:
- Актуализиране на знанията в областта на изкуствения интелект
- Приспособяване към нови технологии и методологии
Финален проект:
Успешното изпълнение на финален проект, който включва разработката на генеративен модел, ще даде на учениците практическо приложение на наученото, като им предостави възможност да демонстрират своите умения и да получат обратна връзка от инструктори и колеги.
С тези умения, учениците ще бъдат подготвени да се включат в различни професионални роли, свързани с разработка, приложение и изследване на генеративни модели и изкуствен интелект.
Курсът “Основи на Изкуствения Генеративен Интелект (AGI)” е предназначен за студенти, професионалисти и ентусиасти в областта на изкуствения интелект, които искат да придобият фундаментални знания и умения в сферата на генеративния изкуствен интелект. Този курс ще разгледа концепциите, архитектурите и алгоритмите, които стоят в основата на AGI, както и практическите приложения и етичните въпроси, свързани с него.
Участниците ще имат възможност да се запознаят с най-новите тенденции и технологии в AGI, както и да разработят собствени генеративни модели.
Изследвайте безкрайните възможности на AGI
Модул 1: Въведение в Изкуствения Генеративен Интелект (AGI)
- Лекция 1.1: История и еволюция на AGI
- Лекция 1.2: Разлика между тесен и генеративен изкуствен интелект
- Лекция 1.3: Основни концепции и цели на AGI
Модул 2: Основни Архитектури и Алгоритми в AGI
- Основи на невронните мрежи
- Перцептрон и многослойни невронни мрежи
- Конволюционни невронни мрежи (CNN)
- Рекурентни невронни мрежи (RNN) и LSTM
- Генеративни модели
- Генеративно-Антагонистични Мрежи (GAN)
- Вариационни Автоенкодери (VAE)
- Автоенкодери и трансформери
- Алгоритми за обучение чрез подсилване (Reinforcement Learning)
Модул 3: Приложения на Изкуствения Генеративен Интелект
- Лекция 3.1: Генеративен дизайн и творчество
- Лекция 3.2: Генеративни модели в медицината и биотехнологиите
- Лекция 3.3: AGI в роботиката и автоматизацията
Модул 4: Етични и Социални Аспекти на AGI
- Лекция 4.1: Етични предизвикателства в развитието на AGI
- Лекция 4.2: Социални въздействия и регулиране на AGI
- Лекция 4.3: Бъдещето на AGI и човешкото общество
Модул 5: Практически Лаборатории и Проекти
- Лаборатория 5.1: Основи на TensorFlow и PyTorch за генеративни модели
- Лаборатория 5.2: Разработване на собствен генеративен модел
- Лаборатория 5.3: Обучение и оценка на генеративни модели
- Лаборатория 5.4: Приложение на генеративни модели в реални случаи
Модул 6: Финален Проект и Презентация
- Проектиране на генеративен модел по избор на студента
- Подготовка на доклад и презентация за резултатите
- Оценка и обратна връзка от инструктори и колеги
Оценяване
- Участие в лекции и лаборатории (20%)
- Междинни тестове и задания (30%)
- Финален проект и презентация (50%)
Седмичен План
Седмица 1: Въведение в AGI
Общ преглед на темите:
- Основни понятия в AGI
- История и еволюция на изкуствения интелект
- Разлика между тесен AI (Narrow AI) и генерален AI (General AI)
Цели на обучението:
- Разбиране на основните концепции в AGI
- Запознаване с историческите и настоящите развития в AI
Необходими материали и ресурси:
- Компютър с интернет достъп
- Основни статии и видеоклипове за историята на AI
План на лекцията:
- Въведение в курса и целите му
- История и еволюция на AI
- Преглед на основните концепции в AGI
Практически упражнения и задачи:
- Изследване и обсъждане на реални приложения на AI
Проект или домашна работа:
- Напишете кратко есе за приложение на AI, което ви впечатлява
Седмица 2: Основи на Програмирането за AI
Общ преглед на темите:
- Запознаване с езика Python
- Въведение в библиотеките за машинно обучение (ML)
Цели на обучението:
- Научаване на основите на програмирането с Python
- Запознаване с основните ML библиотеки (например, TensorFlow, PyTorch)
Необходими материали и ресурси:
- Инсталиран Python и Jupyter Notebook
- Ръководства за Python и ML библиотеки
План на лекцията:
- Въведение в Python: синтаксис, променливи, цикли, функции
- Основи на машинното обучение: какво е и как работи
Практически упражнения и задачи:
- Написване на първи Python скрипт
- Работа с основни функции в ML библиотека
Проект или домашна работа:
- Създаване на прост ML модел в Python
Седмица 3-4: Машинно Обучение и Невронни Мрежи
Общ преглед на темите:
- Основи на машинното обучение (ML)
- Видове алгоритми за ML
- Основи на невронните мрежи и тяхното функциониране
Цели на обучението:
- Разбиране на основните алгоритми за машинно обучение
- Запознаване с концепциите за невронни мрежи и тяхното приложение
Необходими материали и ресурси:
- Компютър с инсталирани ML библиотеки (TensorFlow, PyTorch)
- Видеоклипове и статии за машинно обучение и невронни мрежи
План на лекцията:
- Преглед на основните алгоритми за машинно обучение (регресия, класификация, клъстеризация)
- Въведение в невронните мрежи: слоеве, неврони, функции на активация
- Разглеждане на примери за приложения на невронни мрежи
Практически упражнения и задачи:
- Създаване и обучение на прост модел за регресия
- Изграждане на проста невронна мрежа и тренировка с малък набор от данни
Проект или домашна работа:
- Създаване на собствен прост модел за класификация с помощта на невронна мрежа
Седмица 3-4: Машинно Обучение и Невронни Мрежи
Общ преглед на темите:
- Основи на машинното обучение (ML)
- Видове алгоритми за ML
- Основи на невронните мрежи и тяхното функциониране
Цели на обучението:
- Разбиране на основните алгоритми за машинно обучение
- Запознаване с концепциите за невронни мрежи и тяхното приложение
Необходими материали и ресурси:
- Компютър с инсталирани ML библиотеки (TensorFlow, PyTorch)
- Видеоклипове и статии за машинно обучение и невронни мрежи
План на лекцията:
- Преглед на основните алгоритми за машинно обучение (регресия, класификация, клъстеризация)
- Въведение в невронните мрежи: слоеве, неврони, функции на активация
- Разглеждане на примери за приложения на невронни мрежи
Практически упражнения и задачи:
- Създаване и обучение на прост модел за регресия
- Изграждане на проста невронна мрежа и тренировка с малък набор от данни
Проект или домашна работа:
- Създаване на собствен прост модел за класификация с помощта на невронна мрежа
Седмица 5-6: Подготовка и Обработка на Данни
Общ преглед на темите:
- Събиране и организация на данни
- Техники за почистване и форматиране на данни
Цели на обучението:
- Научаване на методите за събиране и подготовка на данни
- Разбиране на важността на чистите данни за машинното обучение
Необходими материали и ресурси:
- Компютър с инсталирани софтуерни инструменти за обработка на данни (Pandas, NumPy)
- Примери и ръководства за обработка на данни
План на лекцията:
- Методи за събиране на данни от различни източници
- Техники за почистване на данни: премахване на дублирани стойности, справяне с липсващи данни
- Форматиране на данни за използване в ML модели
Практически упражнения и задачи:
- Събиране на набор от данни от публични източници
- Почистване и форматиране на събраните данни
Проект или домашна работа:
- Подготовка на набор от данни за машинно обучение: събиране, почистване и форматиране
Седмица 5-6: Подготовка и Обработка на Данни
Общ преглед на темите:
- Събиране и организация на данни
- Техники за почистване и форматиране на данни
Цели на обучението:
- Научаване на методите за събиране и подготовка на данни
- Разбиране на важността на чистите данни за машинното обучение
Необходими материали и ресурси:
- Компютър с инсталирани софтуерни инструменти за обработка на данни (Pandas, NumPy)
- Примери и ръководства за обработка на данни
План на лекцията:
- Методи за събиране на данни от различни източници
- Техники за почистване на данни: премахване на дублирани стойности, справяне с липсващи данни
- Форматиране на данни за използване в ML модели
Практически упражнения и задачи:
- Събиране на набор от данни от публични източници
- Почистване и форматиране на събраните данни
Проект или домашна работа:
- Подготовка на набор от данни за машинно обучение: събиране, почистване и форматиране
Седмица 7-8: Изграждане на AGI Приложение
Общ преглед на темите:
- Интеграция на AGI в реални приложения
- Създаване на AI модели с използване на събраните данни
Цели на обучението:
- Научаване на процеса на интеграция на AGI в реални приложения
- Създаване на работещ AI модел
Необходими материали и ресурси:
- Компютър с ML библиотеки и инструменти за разработка (Jupyter Notebook)
- Примери и ръководства за изграждане на AI приложения
План на лекцията:
- Преглед на процеса на интеграция на AGI
- Създаване на AI модели с използване на събраните данни
- Внедряване на AI модел в реално приложение
Практически упражнения и задачи:
- Интеграция на AGI в прост проект
- Тренировка и тест на AI модела с реални данни
Проект или домашна работа:
- Създаване на собствено AGI приложение и демонстрация на функционалността му
Седмица 7-8: Изграждане на AGI Приложение
Общ преглед на темите:
- Интеграция на AGI в реални приложения
- Създаване на AI модели с използване на събраните данни
Цели на обучението:
- Научаване на процеса на интеграция на AGI в реални приложения
- Създаване на работещ AI модел
Необходими материали и ресурси:
- Компютър с ML библиотеки и инструменти за разработка (Jupyter Notebook)
- Примери и ръководства за изграждане на AI приложения
План на лекцията:
- Преглед на процеса на интеграция на AGI
- Създаване на AI модели с използване на събраните данни
- Внедряване на AI модел в реално приложение
Практически упражнения и задачи:
- Интеграция на AGI в прост проект
- Тренировка и тест на AI модела с реални данни
Проект или домашна работа:
- Създаване на собствено AGI приложение и демонстрация на функционалността му
Седмица 9: Оптимизация на AI Моделите
Общ преглед на темите:
- Методи за оптимизация на AI модели
- Настройка на параметри за по-добра производителност
Цели на обучението:
- Разбиране на методите за оптимизация на AI модели
- Научаване на техники за настройка на параметрите
Необходими материали и ресурси:
- Компютър с ML библиотеки и инструменти за анализ на производителността
- Примери и ръководства за оптимизация на модели
План на лекцията:
- Преглед на методите за оптимизация на AI модели
- Настройка на параметри за по-добра производителност
- Техники за избягване на преобучение и подобряване на точността
Практически упражнения и задачи:
- Оптимизация на създаден AI модел чрез настройка на хиперпараметрите
- Анализ на производителността на модела и корекции
Проект или домашна работа:
- Оптимизация на собствен AI проект и представяне на резултатите
Седмица 10: Разширени Техники
Общ преглед на темите:
- Работа с различни типове съдържание (PDF, аудио, видео)
- Многоезична поддръжка в AGI
Цели на обучението:
- Научаване на техники за работа с различни типове съдържание
- Запознаване с многоезичната поддръжка в AGI
Необходими материали и ресурси:
- Компютър с подходящ софтуер за обработка на различни типове съдържание
- Примери и ръководства за работа с многоезични данни
План на лекцията:
- Преглед на техники за работа с различни типове съдържание (анализ на текст, аудио, видео)
- Многоезична поддръжка в AGI приложения: техники и инструменти
Практически упражнения и задачи:
- Създаване на AI модел, работещ с различни типове съдържание
- Настройка на многоезична поддръжка и тест с различни езици
Проект или домашна работа:
- Създаване на многоезично AGI приложение и демонстрация на функционалността му
Седмица 11: Етични Съображения и Поверителност
Общ преглед на темите:
- Етика в AI
- Управление на лични данни в AI системи
Цели на обучението:
- Разбиране на етичните аспекти на AI
- Научаване на методите за управление на лични данни
Необходими материали и ресурси:
- Компютър с интернет достъп
- Ръководства и статии за етика в AI и управление на лични данни
План на лекцията:
- Преглед на етичните въпроси в AI
- Методи за управление на лични данни в AI системи
- Примери за етични проблеми и тяхното решение
Практически упражнения и задачи:
- Дискусия за етичните аспекти на AI и съвременни случаи
- Приложение на методи за управление на лични данни в проектите
Проект или домашна работа:
- Напишете есе за етичните аспекти на AGI и представете конкретен случай
Седмица 12: Практически Проект и Заключение
Общ преглед на темите:
- Разработване на персонализирано AGI приложение
- Представяне на проектите и обобщение на курса
Цели на обучението:
- Приложение на наученото в разработка на реален проект
- Презентиране на проектите и обсъждане на постигнатото
Необходими материали и ресурси:
- Компютър с всички необходими инструменти и библиотеки за разработка на AGI приложения
План на лекцията:
- Насоки за финалния проект и изисквания за представяне
- Дискусия и подготовка за презентиране на проектите
Практически упражнения и задачи:
- Разработка на финалния проект: планиране, изпълнение и тест
- Подготовка за презентация: създаване на слайдове и репетиция
Проект или домашна работа:
- Представяне на финалния проект пред аудитория и обсъждане на резултатите
Въведение в Изкуствения Интелект и AGI
История и развитие на изкуствения интелект
Основни понятия и термини в AI и AGI
Разлика между тесен AI и генеративен AI
Преглед на приложенията на AGI в различни области
Архитектури и Алгоритми на AGI
- Основи на невронните мрежи
- Перцептрон и многослойни невронни мрежи
- Конволюционни невронни мрежи (CNN)
- Рекурентни невронни мрежи (RNN) и LSTM
- Генеративни модели
- Генеративно-Антагонистични Мрежи (GAN)
- Вариационни Автоенкодери (VAE)
- Автоенкодери и трансформери
- Алгоритми за обучение чрез подсилване (Reinforcement Learning)
Инструменти и Технологии
- Програмиране на Python за AI и AGI
- Въведение в TensorFlow и PyTorch
- Обработка и подготовка на данни
- Обучение и оценка на модели
Приложения на AGI
- Генеративен дизайн и творчество
- Генериране на изображения и видео
- Генеративна музика и изкуство
- Медицински приложения
- Генерация на синтетични медицински изображения
- Диагностика и предсказване на заболявания
- Приложения в биотехнологиите
- Синтез на нови молекули
- Анализ на геномни данни
- Роботика и автоматизация
- Самообучаващи се роботи
- Интелигентни системи за автоматизация
Етика и Социални Аспекти на AGI
- Етични въпроси в AGI
- Прозрачност и обяснимост на моделите
- Поверителност и защита на данните
- Социални въздействия на AGI
- Влияние върху работните места и икономиката
- Регулиране и политика
Практически Проекти и Капстоун Проект
- Разработка на собствен генеративен модел
- Оценка и оптимизация на модели
- Презентиране на проекти и получаване на обратна връзка
- Финален капстоун проект:
- Избор на тема
- Разработка на проекта
- Представяне и защита пред жури
Моля, попълнете този формуляр
Свържете се с нас:
Свържете се с нас:
- Бизнес Парк Варна, Сграда Б1, гр. Варна
- support@xplorify.bg
- +358 889 852720
- www.xplorify.bg
dummy
Suspendisse dignissim, velit sed mattis ultricies, urna sem auctor velit, convallis facilisis libero elit pellentesque metus. Curabitur porta dui sit amet ligula ullamcorper posuere. Pellentesque rutrum nulla vel tempus ullamcorper. Pellentesque lectus augue.