Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Certified Master in Artificial General Intelligence Systems

Chứng nhận Chuyên gia về Hệ thống Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát

Chứng nhận Chuyên gia về Hệ thống Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát

Làm chủ khoa học, kỹ thuật và đạo đức đằng sau việc xây dựng các hệ thống thông minh đa năng, ngang tầm con người.

4.6
(46 đánh giá)
8,175 học viên
Giảng viên
School of AI
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 399.000đ -87%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
11.0 giờ video
78 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 31/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Hiểu nền tảng của trí thông minh con người và nhân tạo, bao gồm nhận thức, học tập, tri giác và các nguyên lý tính toán.
Phân tích và so sánh các kiến trúc AI chính, từ các hệ thống biểu tượng cổ điển đến các mô hình học sâu và đa phương thức hiện đại.
Áp dụng các kỹ thuật học tăng cường, suy luận xác suất và mô hình hóa thế giới để xây dựng các tác tử thông minh có khả năng thích ứng.
Đánh giá các hệ thống lấy cảm hứng từ AGI bằng cách sử dụng các khung căn chỉnh, nguyên tắc an toàn, công cụ giải thích và mô hình quản trị.
Tích hợp tri giác, trí nhớ, suy luận và ra quyết định thành các bản thiết kế hệ thống AGI khái niệm hoặc mô phỏng nguyên mẫu.
Đánh giá các tác động xã hội, đạo đức và kinh tế của AGI, bao gồm tư cách con người, sự chung sống và các chiến lược quản trị toàn cầu.

Yêu cầu

Không yêu cầu kiến thức nền tảng — mở cho tất cả người học có động lực
Có kiến thức cơ bản về máy tính và thoải mái với các công cụ kỹ thuật số
Tò mò về cách trí thông minh hoạt động ở con người và máy móc
Sẵn sàng học các khái niệm liên ngành giữa AI và nhận thức
Một cách tiếp cận phân tích, cởi mở với các ý tưởng phức tạp

Đối tượng phù hợp

Người học muốn có sự hiểu biết toàn diện, từ đầu đến cuối về Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát
Những người yêu thích AI muốn vượt ra ngoài việc viết mã và hiểu lý thuyết, khoa học và triết học về trí thông minh
Các chuyên gia trong lĩnh vực công nghệ, nghiên cứu hoặc sản phẩm muốn đảm bảo sự nghiệp của mình trong kỷ nguyên AGI
Sinh viên đang khám phá khoa học nhận thức, khoa học thần kinh, tâm lý học hoặc khoa học máy tính
Kỹ sư và người thực hành muốn có nền tảng khái niệm vững chắc đằng sau các kiến trúc AI hiện đại
Lãnh đạo, nhà hoạch định chính sách và chiến lược gia quan tâm đến an toàn AI, đạo đức, quản trị và tác động xã hội dài hạn
Bất kỳ ai tò mò về ý thức, sự căn chỉnh, sự chung sống giữa con người và AI, và tương lai của các hệ thống thông minh
Người mới bắt đầu với sự tò mò mạnh mẽ muốn có một lộ trình có cấu trúc vào một trong những lĩnh vực biến đổi nhất thế giới

Nội dung khóa học

25 phần • 78 bài giảng
1 Chứng chỉ Hoàn thành
2 Trí thông minh Con người và Nhân tạo
3 Tổng quan về khoa học nhận thức
4 Xử lý thông tin và trừu tượng hóa
5 Đo lường trí thông minh: IQ, yếu tố chung, điểm chuẩn
1 AI biểu tượng và hệ thống chuyên gia
2 Sự trỗi dậy của học máy
3 Sự phục hưng kết nối: mạng nơ-ron
4 Giấc mơ AGI: các cột mốc và thất bại
1 Trí nhớ làm việc, sự chú ý và học tập
2 Mã hóa thần kinh và tính dẻo
3 Các kiến trúc não bộ truyền cảm hứng cho AI (vỏ não, hồi hải mã, hạch nền)
1 Các biểu diễn và neo ký hiệu
2 Chủ nghĩa kết nối so với chủ nghĩa tính toán
3 Các cấp độ phân tích của Marr (tính toán, thuật toán, thực thi)
1 Học có giám sát, không giám sát và tăng cường
2 Gradient descent, tối ưu hóa, tổng quát hóa
3 Overfitting, bias-variance, regularization
1 CNN, RNN, LSTM, Transformer
2 Cơ chế chú ý và trí nhớ
3 Kiến trúc đa phương thức
1 Quy trình quyết định Markov
2 Policy gradient và Q-learning
3 Học dựa trên mô hình so với không dựa trên mô hình
1 Mạng Bayes
2 Mô hình nhân quả cấu trúc (Pearl)
3 Suy luận trong điều kiện không chắc chắn và can thiệp
1 ACT-R, Soar, LIDA, OpenCog
2 Tích hợp trí nhớ, tri giác và hành động
3 Chu kỳ nhận thức và mô hình ý thức
1 Hệ thống nơ-ron-ký hiệu
2 Suy luận trên các embedding
3 Logic khả vi và suy luận lai ghép
1 Trí thông minh bầy đàn và nhận thức tập thể
2 Động lực giao tiếp và hợp tác
3 Tự tổ chức và phối hợp
1 Robot và neo cảm biến vận động
2 Khoảng cách mô phỏng và thực tế
3 Suy luận tích cực và xử lý dự đoán
1 GPT, Gemini, Claude, Llama — kiến trúc và quy mô hóa
2 Học trong ngữ cảnh và tổng quát hóa với ít mẫu
3 Khả năng nổi và mô hình thế giới
1 Trí nhớ tình tiết so với ngữ nghĩa
2 Sự quên thảm họa
3 Siêu học và thích ứng suốt đời
1 RL dựa trên mô hình với trình mô phỏng thế giới
2 MuZero, Dreamer, Gato, Voyager
3 Mô hình hóa thế giới dự đoán
1 AutoML và tìm kiếm kiến trúc
2 Khởi động và tự tiến hóa
3 Quy mô hóa của trí thông minh
1 Lý thuyết Thông tin Tích hợp (IIT)
2 Lý thuyết Không gian Làm việc Toàn cầu
3 Mô hình tính toán của ý thức
1 Mô hình hóa phần thưởng và học ưu tiên
2 Tính chỉnh sửa và căn chỉnh bên ngoài/bên trong
3 Vấn đề căn chỉnh trong LLM
1 Khả năng giải thích, kiểm toán, red teaming
2 Khung quản trị AI (EU, OECD, IBM watsonx.governance)
3 Rủi ro tồn tại của AI và chính sách
1 Tác nhân AI, tư cách con người và địa vị đạo đức
2 Dịch chuyển kinh tế và sự chung sống giữa con người và AI
3 Giáo dục, luật pháp và quản trị toàn cầu
1 Hướng đi của OpenAI và DeepMind hướng tới AGI
2 AI Hiến pháp của Anthropic
3 IBM watsonx + các phương pháp nơ-ron-ký hiệu
1 Mô hình nhận thức lượng tử
2 Phần cứng Neuromorphic cho AGI (Loihi, SpiNNaker)
3 Hiệu quả năng lượng và thiết kế lấy cảm hứng từ não bộ
1 Vòng lặp suy luận đệ quy
2 Tự mô hình hóa phản xạ
3 Kiến trúc tự sửa chữa và hình thành mục tiêu
1 Đồng tiến hóa của con người và AGI
2 Siêu trí tuệ tập thể
3 Nền văn minh hậu AGI và quản trị
1 Tri giác, suy luận và trí nhớ
2 Hình thành mục tiêu và tự phản xạ
3 Các thành phần căn chỉnh và an toàn

Giới thiệu khóa học

Artificial General Intelligence is no longer a speculative idea — it is becoming a defining frontier of the 21st century. This comprehensive program, the Certified Master in AGI Systems, is designed to take learners from foundational cognitive science to the cutting edge of AGI architecture, safety, and future societal impact. This course unifies neuroscience, machine learning, cognitive psychology, alignment, deep learning, and philosophy of mind into a single, structured roadmap that prepares you to understand and contribute to one of the most transformative fields in history.

Across six progressive levels, learners begin by exploring the foundations of human and artificial intelligence, examining how the brain stores information, solves problems, and constructs meaning. With this cognitive grounding, the course transitions into the core machinery of modern AI — including supervised learning, deep neural networks, transformers, reinforcement learning, and probabilistic reasoning. Each module strengthens your understanding of algorithms, representations, and optimization principles that power today's advanced systems.

Building upon these fundamentals, the curriculum moves into the realm of AGI architectures. You will study cognitive models such as ACT-R, Soar, and LIDA, and learn how AI researchers integrate symbolic reasoning with neural networks to create hybrid systems capable of abstract understanding, generalization, and transfer learning. Modules on multi-agent systems, emergent intelligence, and embodied cognition reveal how intelligence arises not only from computation, but from interaction, environment, and social dynamics.

In the advanced stages, you dive deeply into frontier technologies driving proto-AGI, including large language models (LLMs) like GPT, Gemini, Claude, and Llama. You will explore in-context learning, world models, meta-learning, continual learning, and recursive self-improvement, developing a blueprint for how artificial systems acquire flexible, human-like capabilities.

The course does not shy away from critical questions of safety and governance. Dedicated modules address AI alignment, value learning, corrigibility, interpretability, and global AI governance frameworks. You will examine theories of consciousness, ethical debates about AI personhood, and the economic and societal implications of AGI deployment. Topics such as AI safety, existential risk, AI policy, and responsible governance ensure that learners are prepared not only to build intelligent systems — but to build them safely.

The final phase of the program explores the future: quantum cognition, neuromorphic hardware, collective superintelligence, and post-AGI civilization design. These forward-looking modules prepare learners to think at the scale of civilization, imagining AGI not just as a tool, but as a partner species in global problem-solving.

The capstone project ties everything together by guiding you to design your own AGI system blueprint. You will integrate perception, reasoning, memory, self-reflection, alignment, and safety mechanisms into a coherent architecture — demonstrating mastery across all dimensions of AGI research.

Whether you are an AI practitioner, researcher, engineer, or policymaker, this program equips you with the deep understanding, technical frameworks, and ethical foundations needed to navigate and shape the era of AGI.

Disclaimer: This course contains the use of artificial intelligence(AI).

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Artificial Intelligence
Hiển thị tất cả khoá học Cognitive Science
Hiển thị tất cả khoá học Deep Learning
Hiển thị tất cả khoá học Machine Learning
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊