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Forscher und Modellierer, die sich für rechnerische kognitive Modellierung und Implementierungen von Active Inference interessieren.
Entwicklung minimaler kognitiver Agentenmodelle unter Verwendung der Prinzipien der Aktiven Inferenz.
Lead: Daniel Friedman
Dieses Projekt ist archiviert. Es ist nicht mehr aktiv und jede Beteiligung unten beschreibt, wie es zuvor funktionierte.
Kognitives Agentenmodellierung ist ein Projekt des ReInference Instituts, das sich auf die Entwicklung minimaler kognitiver Agentenmodelle konzentriert, die auf Aktiver Inferenz basieren. Die Arbeit erforscht, wie Wahrnehmung, Handlung und Lernen mithilfe des Aktiven Inferenz-Rahmens formalisiert und implementiert werden können.
Das Projekt "Kognitive Agentenmodellierung" entwickelt rechnerische Modelle kognitiver Agenten unter Verwendung von "Active Inference" als theoretischer Grundlage. Die Arbeit umfasst Modellentwurf, Implementierung und Evaluierung in verschiedenen Agentenumgebungen und Aufgabenkontexten. Das Projekt trägt zum breiteren Anstrengung des Instituts bei, Implementierungen von "Active Inference" zugänglich und gut dokumentiert zu machen.
Beitragende mit Hintergrund in Rechenneuronenforschung, Kognitionswissenschaft, maschinellem Lernen oder Softwareentwicklung sind willkommen. Engagement reicht von Implementierung und Testen bis hin zu theoretischen Diskussionen und Dokumentation.
Verwandte Ressourcen
Audience: Newcomer
Primary public community channel for conversation, coordination, and newcomer orientation.
Audience: Developer
Public GitHub organization for Institute repositories and open-source work.
Repoziteure
Audience: Learner
For learning and exploring Probabilistic Inference