University of Colorado Boulder
Spezialisierung Geist und Maschine
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Spezialisierung Geist und Maschine

David Quigley

Dozent: David Quigley

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Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.4

(126 Bewertungen)

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
1 Monat
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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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.

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

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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.
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Spezialisierung - 4 Kursreihen

Was ist "der Geist" und was ist künstliche Intelligenz?

KURS 17 Stunden4.4 (144 Bewertungen)

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.

Methoden zur Lösung von Problemen

KURS 26 Stunden4.5 (179 Bewertungen)

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.

Computergestützte Vision

KURS 38 Stunden4.4 (63 Bewertungen)

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.

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.

Dozent

David Quigley
University of Colorado Boulder
4 Kurse23.888 Lernende

von

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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