UCL-Comp0258开放性和通用情报模块旨在探索先进的人工智能研究，特别侧重于开发具有开放性和通用性的人工智能系统。本课程将帮助学生建立对开放式学习原理、技术和方法的扎实理解，并鼓励创新和创造力，使他们能够探索人工智能领域的新思想和方法。
该模块的目标包括：
- 提供对基于人工智能的开放式和通用智能原理、技术和方法的全面理解。
- 分析和批评当前人工智能研究和突破，反映它们对发展更具代理、更具通用能力的人工智能系统的影响。
- 合成实用的人工智能解决方案，适用于各种领域，如机器人技术和语言处理。
- 利用人工智能研发中的新思想和方法进行创新和创造性的问题解决。
完成本模块后，学生将能够：
- 展示对开放式和通用智能的原理、技术和方法的全面理解。
- 分析和批评当前人工智能研究和突破，反映它们对发展更具代理、更具通用能力的人工智能系统的影响。
- 开发合成实用的人工智能解决方案，适用于各种领域，如机器人技术和语言处理。
- 运用人工智能研发中的新思想和方法进行创新和创造性的问题解决。
本课程通常涵盖以下主题：
- 基础模型、大型语言模型和世界模型。
- 促进AI代理中探索和内在动机的技术。
- 优化方法，例如新颖性搜索、质量多样性算法和进化计算。
- 自动课程学习和自指学习。
要选择此模块作为选修课，学生必须满足以下条件：
- 在计划和学习年度中注册该模块。
- 已参加有监督的学习（Comp0078），并在深度学习（Comp0197）或贝叶斯深度学习（Comp0171）中应用了深度学习。
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