University of Colorado Boulder
Spezialisierung für Geist und Maschine

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University of Colorado Boulder

Spezialisierung für Geist und Maschine

David Quigley

Dozent: David Quigley

8.433 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

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4.4

(129 Bewertungen)

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
1 Monat bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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Was Sie lernen werden

  • Entwickeln Sie Verbindungen zwischen unserem Verständnis des menschlichen Geistes und des künstlichen Geistes im Bereich der Kognitionswissenschaft.

  • Entdecken Sie die Forschung in verschiedenen Disziplinen, die mit der Kognitionswissenschaft zusammenhängen (z.B. Informatik, Psychologie, Neurowissenschaften) und fassen Sie diese zusammen.

  • Verbinden Sie kognitionswissenschaftliche Prinzipien und Ideen mit Ihrem eigenen Verständnis.

Überblick

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Unterrichtet in Englisch
27 Praxisübungen

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von University of Colorado Boulder.

Spezialisierung - 4 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Beschreiben Sie die Details des Turing-Tests, einschließlich seines Zwecks, seiner Grenzen und seiner möglichen Auswirkungen.

  • Beschreiben Sie die Details von Searles Gedankenexperiment "Das chinesische Zimmer", einschließlich seines Zwecks, seiner Grenzen und seiner möglichen Auswirkungen.

  • Diskutieren Sie frühere und aktuelle Versuche, künstliche Systeme zu schaffen, die den Turing-Test in verschiedenen Bereichen bestehen können.

  • Berechnen Sie die Grenzen von exponentiellen und faktoriellen Wachstumsfunktionen und erläutern Sie diese.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Künstliche Intelligenz
Kategorie: Theoretische Informatik
Kategorie: Problem-Management
Kategorie: Mensch-Maschine-Schnittstellen
Kategorie: Human Learning
Kategorie: Psychologie
Kategorie: Computergestütztes Denken

Was Sie lernen werden

  • Ordnen Sie menschliche und rechnerische Probleme verschiedenen Definitionen von Schwierigkeit und Problemlösungstechniken zu.

  • Verwenden Sie Problemlösungsstrategien, um Probleme zu zerlegen.

  • Beschreiben Sie die Auswirkungen verschiedener Quellen von Voreingenommenheit bei der Urteilsbildung und Entscheidungsfindung.

  • Analysieren Sie heuristische Modelle und Wahrscheinlichkeitsmodellierung und wenden Sie diese auf eine Vielzahl von Entscheidungsszenarien an.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Analytische Fähigkeiten
Kategorie: Behaviorale Ökonomie
Kategorie: Deduktive Argumentation
Kategorie: Theoretische Informatik
Kategorie: Wahrscheinlichkeit
Kategorie: Mathematische Modellierung
Kategorie: Algorithmen
Kategorie: Problemlösung
Kategorie: Computergestütztes Denken

Was Sie lernen werden

  • Verschiedene Modelle des menschlichen und maschinellen Sehens anwenden und ihre Grenzen diskutieren.

  • Demonstrieren Sie das Geon-Modell der Objekterkennung und seine Grenzen.

  • Argumentieren Sie mit den Vor- und Nachteilen der symbolistischen und visualistischen Sichtweise von mentalen Bildern.

  • Erkennen Sie die einschichtigen und mehrschichtigen Perceptron-Netzmodelle der künstlichen Intelligenz.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Computervision
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Psychologie
Kategorie: Methoden des Maschinellen Lernens
Kategorie: Bildanalyse
Kategorie: Computergrafik
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)

Was Sie lernen werden

  • Modellieren Sie die Auswirkungen mehrerer Entscheidungsträgersysteme in verschiedenen Szenarien.

  • Analysieren Sie das Gefangenendilemma und andere Szenarien der Spieltheorie als Modell für Entscheidungsfindung und Verhaltensanpassung.

  • Diskutieren Sie die Zusammenhänge in genetischen Evolutionsmodellen und Entwicklungsmodellen der Urteilsbildung und Entscheidungsfindung.

  • Implementieren Sie das Design von autonomen Agenten als künstliches Leben.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Spieltheorie
Kategorie: Mathematische Modellierung
Kategorie: Menschliche Faktoren
Kategorie: Psychologie
Kategorie: Künstliche Intelligenz
Kategorie: Menschliche Entwicklung
Kategorie: Anthropologie
Kategorie: Soziologie
Kategorie: Simulationen
Kategorie: Behaviorale Ökonomie
Kategorie: Systemorientiertes Denken

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Dozent

David Quigley
University of Colorado Boulder
4 Kurse25.398 Lernende

von

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