Tematy seminariów na temat sztucznej inteligencji (AI) dla studentów inżynierii

Sztuczna inteligencja (AI) to metoda używana do tego, aby komputer lub sterowany komputerowo robot myślał sprytnie, tak jak ludzki umysł, dzięki czemu maszyna może bardzo skutecznie wykonywać różne ludzkie zadania, a także znajdować lepsze rozwiązania niż ludzkie umysły. Sztuczna inteligencja jest osiągana poprzez badanie wzorców ludzkiego mózgu, a także poprzez badanie procedury poznawczej. Wynikiem wszystkich tych badań będzie opracowanie inteligentnego oprogramowania i systemów. Obecnie sztuczna inteligencja poczyniła jeszcze wiele postępów, prowadząc wiele badań w prawie wszystkich dziedzinach sztucznej inteligencji, takich jak opieka zdrowotna, komputery kwantowe, pojazdy autonomiczne, robotyka, Internet przedmiotów , itp. Mając to na uwadze, oto lista Tematy seminariów na temat sztucznej inteligencji wraz z krótkim wstępem.

Tematy seminariów na temat sztucznej inteligencji

Poniżej omówiono tematy seminariów poświęconych sztucznej inteligencji.

Głęboka nauka

Podzbiór uczenia maszynowego (ML) to uczenie głębokie, które uczy się poprzez naśladowanie wewnętrznego ludzkiego mózgu pracującego w celu przetwarzania danych i wykonywania decyzji w zależności od tych danych. Ogólnie rzecz biorąc, uczenie głębokie wykorzystuje sieci sztucznej inteligencji do wykonywania uczenia maszynowego. Te sieci neuronowe (NN) są po prostu połączone, podobnie jak sieci w strukturze ludzkiego mózgu, dzięki czemu są w stanie przetwarzać dane w podejściu nieliniowym, co jest główną zaletą w porównaniu z tradycyjnymi algorytmami, które mogą po prostu przetwarzać dane w podejściu liniowym. The Algorytm RankBrain jest najlepszym przykładem głębokiej sieci neuronowej i jest jedną z nich w algorytmie wyszukiwarki Google.

Chatbot AI

Chatbot to jeden rodzaj programu komputerowego, który wykorzystuje sztuczną inteligencję (sztuczną inteligencję) i NLP (przetwarzanie języka naturalnego), aby poznać pytania klientów i zautomatyzować odpowiedzi na nie. Te chatboty są szkolone do prowadzenia rozmów jak ludzie za pomocą metody zwanej przetwarzaniem języka naturalnego.

Chatbot AI jest w stanie zrozumieć ludzki język tak, jak jest on drukowany, co pozwala mu działać mniej lub bardziej samodzielnie. Oprogramowanie chatbota AI może rozpoznawać język poza wcześniej zaprogramowanymi instrukcjami i udziela odpowiedzi w zależności od istniejących danych. Dzięki temu odwiedzający witrynę mogą poprowadzić czat, wyrażając swoje intencje własnymi słowami. Można to wykorzystać do szerokiego zakresu zastosowań, takich jak analiza odczuć klienta lub przewidywanie, czego odwiedzający witrynę szuka w Twojej witrynie.

Prognoza cen mieszkań

Główną ideą tego systemu jest odgadnięcie wartości sprzedaży nowego domu. Ten systemowy zbiór danych zawiera głównie informacje o cenach nowych domów w różnych miejscach miasta. Oprócz różnych cen domów, znajdziesz dodatkowe zestawy danych, które obejmują wiek mieszkańca, wskaźnik przestępstw w mieście i lokalizacje biznesowe niedetaliczne. Jest to więc świetny system dla początkujących do sprawdzania swojej wiedzy.

Nauczanie maszynowe

Zastosowanie sztucznej inteligencji lub sztucznej inteligencji jest znane jako uczenie maszynowe, które pozwala aplikacjom odgadnąć dokładne wyniki bez konieczności wydawania dokładnych poleceń na każdym kroku. Ta procedura rozpoczyna się od podania im dobrej jakości danych, a następnie szkolenia maszyn poprzez zbudowanie różnych modeli uczenia maszynowego z danymi i różnymi algorytmami. Tutaj wybór algorytmów zależy głównie od rodzaju danych, które posiadamy i rodzaju zadania, które próbujemy zautomatyzować. Algorytmy uczenia maszynowego dzielą się na trzy typy: nadzorowane, nienadzorowane i wzmacniające.

Uczenie się ze wzmocnieniem

Uczenie się ze wzmocnieniem to część sztucznej inteligencji, w której maszyna uczy się czegoś związanego z tym, jak uczą się ludzie. Jest to jeden z trzech podstawowych paradygmatów uczenia maszynowego wraz z uczeniem nadzorowanym i nienadzorowanym. Uczenie się przez wzmacnianie polega na podejmowaniu odpowiednich działań w celu maksymalizacji nagrody w ramach określonego warunku. Jest używany przez różne oprogramowanie i maszyny, aby odkryć najlepsze możliwe działania lub ścieżkę, którą musi obrać w określonych warunkach.

Uczenie ze wzmocnieniem zbiera dane z systemów uczenia maszynowego, które wykorzystują technikę prób i błędów. Tutaj dane nie są elementem danych wejściowych, który odkrylibyśmy w nadzorowanym lub nienadzorowanym uczeniu maszynowym. RL wykorzystuje różne algorytmy, które uczą się na podstawie wyników i decydują, jakie działania należy podjąć później. Po każdym działaniu algorytm otrzymuje informację zwrotną, która pomaga określić, czy dokonany przez niego wybór był właściwy, neutralny lub nieprawidłowy. Jest to doskonała metoda do wykorzystania w zautomatyzowanych systemach, które muszą podejmować wiele drobnych decyzji bez przewodnictwa ludzi.

Rekomendacja klienta

System rekomendacji klientów oparty na sztucznej inteligencji (AI) to grupa algorytmów uczenia maszynowego wykorzystywanych przez programistów do oczekiwania wyborów i oferowania powiązanych sugestii użytkownikom. Korzystając z nauki o danych i danych użytkowników, systemy rekomendacji klientów w ramach AI filtrują i rekomendują najbardziej odpowiednie elementy dla konkretnego użytkownika. Handel elektroniczny znacznie skorzystał na sztucznej inteligencji. Najlepszym tego przykładem jest Amazon i jego system rekomendacji klientów. Ten system bardzo pomógł platformie w poprawie jej dochodów, zapewniając dobre wrażenia klientów. W przypadku platformy e-commerce możesz zaprojektować system rekomendacji klientów i wykorzystać historię przeglądania klienta do swoich danych.

Wirtualny Asystent dla Windows oparty na Voice

Wirtualny asystent głosowy dla systemu Windows to poręczne narzędzie służące głównie do uproszczenia codziennych zadań. Na przykład, wirtualnych asystentów głosowych można używać do wielu celów, takich jak wyszukiwanie wielu przedmiotów lub usług w Internecie, robienie zakupów, pisanie notatek i ustawianie przypomnień itp. Ten system jest specjalnie zaprojektowany dla systemu Windows, więc użytkownik systemu Windows może użyj tego asystenta, aby otworzyć dowolny typ aplikacji, której potrzebują, za pomocą otwartego polecenia głosowego, a także możemy pisać znaczące wiadomości za pomocą polecenia głosowego zapisu. Dzięki temu rozpozna intencje użytkowników na podstawie polecenia głosowego i odpowiednio wykona działania.

Przewidywanie ceny akcji

Przewidywanie kursu akcji jest jednym z wyjątkowych tematów seminariów AI (sztuczna inteligencja) dla początkujących. Eksperci od uczenia maszynowego uwielbiają rynek akcji, ponieważ jest on po prostu wypełniony danymi. Możesz więc uzyskać różne typy zestawów danych i natychmiast rozpocząć pracę nad tym tematem. Studenci, którzy przygotowują się do pracy w obszarze finansów, pokochaliby tę koncepcję, ponieważ pomaga im uzyskać ogromny wgląd w różne segmenty tego samego. Cykle informacji zwrotnej na giełdzie są również krótkie, co pomaga w weryfikacji twoich przewidywań. Możesz spróbować przewidzieć sześciomiesięczne zmiany cen akcji na podstawie danych uzyskanych z raportów dostarczonych przez organizacje w tym systemie sztucznej inteligencji.

Systemy rekomendacyjne

Systemy rekomendacji są używane w serwisie Netflix do uzyskiwania porad dotyczących filmów i seriali w zależności od Twoich wcześniejszych wyborów. Ten system zapewnia więc pomoc w wyborze spośród ogromnego wyboru dostępnego online. System rekomendacji opiera się na wspólnym filtrowaniu lub rekomendacjach opartych na treści. Rekomendację opartą na treści można wykonać, po prostu sprawdzając całą zawartość elementu. Na przykład możesz otrzymać sugestie dotyczące książek na podstawie przetwarzania języka naturalnego dokonanego w książkach. Alternatywnie, wspólne filtrowanie można wykonać, po prostu badając swoje poprzednie zachowania związane z czytaniem, a następnie sugerując książki w zależności od tego.

Rozpoznawanie i wykrywanie emocji na twarzy

System wykrywania i rozpoznawania emocji twarzy jest jednym z najpopularniejszych systemów opartych na sztucznej inteligencji. Ten system jest przeznaczony głównie do rozpoznawania i odczytywania wyrazu ludzkiej twarzy. W czasie rzeczywistym system ten pomaga wykrywać podstawowe emocje człowieka, takie jak złość, szczęście, strach, smutek, zdziwienie, neutralność i obrzydzenie. Po pierwsze, ten system rozpoznawania wykrywa mimikę twarzy z zaśmieconego widoku, aby przeprowadzić ekstrakcję rysów twarzy i klasyfikację mimiki.

Unikalną cechą tego systemu rozpoznawania i wykrywania emocji twarzy jest to, że może obserwować emocje ludzi, rozróżniać złe emocje wysokiej jakości i odpowiednio je oznaczać. Może więc również wykorzystywać informacje o oznakowanych emocjach do rozpoznawania wzorców myślenia i zachowania danej osoby.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)

Jest bardzo jasne, że ludzie mogą komunikować się między sobą za pomocą mowy, ale teraz maszyny mogą również działać, co jest znane jako NLP lub przetwarzanie języka naturalnego. Jest to wykorzystywane przez urządzenia do analizowania, rozpoznawania języka i mowy w miarę ich wypowiadania. Istnieją różne podczęści przetwarzania języka naturalnego, które zajmują się językiem, takim jak rozpoznawanie mowy, tłumaczenie języka naturalnego, generowanie języka naturalnego itp.

Obecnie NLP jest bardzo znane z aplikacji obsługi klienta, głównie chatbota, który wykorzystuje NLP i ML do komunikowania się z konsumentami w formie tekstowej, a także do łamania ich zapytań. W ten sposób uzyskujesz ludzki kontakt w ramach interakcji z obsługą klienta bez bezpośredniej interakcji z człowiekiem.

Przewidywanie chorób serca

Prognozowanie chorób serca jest bardzo pomocne w medycynie, ponieważ jest przeznaczone głównie do udzielania konsultacji medycznych online i wskazówek pacjentom cierpiącym na choroby serca. Pacjenci często narzekają, że nie mogą znaleźć najlepszych lekarzy, którzy spełnią ich wymagania medyczne. Tak więc aplikacja przewidywania chorób serca pomoże ci przezwyciężyć ten problem.

Jest to aplikacja internetowa umożliwiająca użytkownikom natychmiastowy dostęp do konsultacji i usług ekspertów medycznych zajmujących się chorobami serca. Dzięki temu użytkownicy mogą wymieniać i dzielić się swoimi problemami związanymi z sercem w portalu internetowym. Następnie ten system przetworzy te dane, aby zweryfikować bazę danych różnych możliwych chorób związanych z tymi konkretnymi szczegółami. Ten system pozwala również użytkownikom sprawdzać dane różnych lekarzy.

Bot bankowy

Bot bankowy to genialny temat sztucznej inteligencji używany do badania zapytań użytkowników w celu rozpoznawania ich wiadomości i wykonywania odpowiednich działań. Ta aplikacja oparta na sztucznej inteligencji jest używana specjalnie dla banków wszędzie tam, gdzie użytkownicy mogą pytać o zapytania związane z bankami, takie jak kredyty, karty kredytowe, konta itp.

Jest to aplikacja oparta na systemie Android. Tak więc, podobnie jak chatbot, te aplikacje są po prostu szkolone w przetwarzaniu zapytań lub próśb użytkowników i rozumieją, jakich informacji lub usług szukają. Ten bot bankowy będzie rozmawiał z użytkownikami. Tak więc bot bankowy może w razie potrzeby odpowiadać na pytania zadawane przez użytkowników, a nawet stwarzać problemy kadrze kierowniczej.

Wizja komputerowa

Internet jest pełen obrazów, więc każdego dnia przesyłane i oglądane są miliardy obrazów. Dlatego ważne jest, aby komputery mogły obserwować i rozpoznawać obrazy za pomocą wizji komputerowej, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do usuwania danych z obrazów. Dane te mogą służyć do rozpoznawania obiektów na obrazie, identyfikacji zawartości obrazu w celu wspólnego grupowania różnych obrazów itp.

Inteligentna logistyka i łańcuch dostaw

Strategie oparte na sztucznej inteligencji (AI), takie jak inteligentna logistyka, są stosowane, gdy firmy utrzymują swoje skalowanie i przerastające wymagania. Pozwala to różnym firmom uzyskać wyimaginowaną lokalizację do lepszej nawigacji w łańcuchu dostaw i optymalizacji operacji. Mogą również obsługiwać usługi i towary w czasie rzeczywistym.

Technologia Metaverse

Technologia Metaverse to przestrzenna platforma obliczeniowa służąca do dostarczania cyfrowych doświadczeń z jej kluczowymi aspektami cywilizacyjnymi, takimi jak interakcje społeczne, handel, waluta, gospodarka i własność. Technologia Metaverse opiera się na AR (integracja rzeczywistości rozszerzonej) i VR (rzeczywistość wirtualna), która umożliwia multimodalne interakcje poprzez wirtualne ustawienia, cyfrowe produkty i ludzi. Tak więc ta technologia to połączona w sieć sieć wciągających i towarzyskich stałych platform dla wielu użytkowników. Metaverse obejmuje głównie siedem warstw – doświadczenie, ekonomię twórców, odkrywanie, obliczenia przestrzenne, ingerencję człowieka, infrastrukturę i decentralizację. Przykładami platform Metaverse są; światy Sandbox, Decentraland, Metahero, Bloktopia i Meta Horizon.

Hiperautomatyzacja

Hiperautomatyzacja to zdyscyplinowane i zorientowane na biznes podejście stosowane przez organizacje do szybkiego identyfikowania, sprawdzania i automatyzacji, podobnie jak wiele procesów i firm IT. Hyperautomation wykorzystuje wiele technologii, platform lub narzędzi, takich jak sztuczna inteligencja, robotyczna automatyzacja procesów, uczenie maszynowe, zarządzanie procesami biznesowymi, architektura oprogramowania sterowana zdarzeniami, platforma integracyjna jako usługa, inteligentne pakiety do zarządzania procesami biznesowymi, oprogramowanie pakietowe, niskokodowe lub nie -koduj narzędzia i inne rodzaje procesów, zadań i decyzji automatyzacja narzędzia.

Sztuczna inteligencja krawędzi

Połączenie Edge Computing i sztucznej inteligencji jest znane jako Edge AI. W Edge AI przetwarzanie brzegowe przenosi obliczenia i przechowywanie danych bliżej lokalizacji urządzenia. Algorytmy sztucznej inteligencji (AI) po prostu przetwarzają dane, które są tworzone na urządzeniu za pośrednictwem połączenia internetowego lub bez niego. System Edge AI wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego (ML) do przetwarzania danych generowanych przez urządzenie sprzętowe.

Algorytmy uczenia maszynowego w systemach Edge AI działają na istniejących procesorach lub jeszcze mniej wydajnych mikrokontrolerach w urządzeniach brzegowych. W porównaniu z innymi aplikacjami, które wykorzystują niezwykle wydajne chipy AI, Edge AI zapewnia lepszą wydajność, a także zmniejsza zużycie energii.

Biodruk 3D

Biodruk 3D to jeden rodzaj technologii, w której bio-atramenty zmieszane z żywymi komórkami są po prostu drukowane w 3D w celu wytworzenia normalnej tkanki, takiej jak struktury 3D. Obecnie technologia ta jest wykorzystywana głównie w różnych obszarach badawczych, takich jak opracowywanie nowych leków i inżynieria tkankowa. Ta procedura wytwarzania addytywnego wykorzystuje bio-tusze do drukowania rozwijających się struktur żywych komórek warstwa po warstwie, tak aby naśladować działanie i układ naturalnych tkanek.

Ta technologia i biodrukowane struktury umożliwiają naukowcom badanie funkcji ludzkiego ciała in vitro. Trójwymiarowe biodrukowane struktury są biologicznie istotne w porównaniu z badaniami in vitro wykonywanymi w 2D. Zasadniczo biodruk 3D jest wykorzystywany głównie do wielu zastosowań biologicznych w różnych dziedzinach, takich jak bioinżynieria, inżynieria tkankowa i materiałoznawstwo. Ponadto technologia ta może być również wykorzystywana do walidacji leków i opracowywania leków. Obecnie ustawienia kliniczne, takie jak przeszczepy kości, wydrukowana w 3D skóra, implanty i kompletne Organy wydrukowane w 3D znajdują się w centrum badawczym bioprintingu.

Więcej tematów seminariów na temat sztucznej inteligencji

Poniżej znajduje się lista tematów seminariów poświęconych sztucznej inteligencji.

• Pojazdy autonomiczne.
• Nauka robota.
• Feedforward NN (sieci neuronowe).
• Wszechobecne przetwarzanie.
• Inteligencji obliczeniowej.
• Etyka maszyn.
• Sieć semantyczna.
• Synapsy.
• Agenci oprogramowania.
• Maszyny wektorów pomocniczych.
• Teoria przewidywania.
• Systemy decyzyjne i eksperckie.
• Techniki Minimax.
• Eksploracja danych.
• Niepewność pomiaru.
• Postludzki.
• Systemy eksperckie.
• Neurokontrolery.
• Sieci radialnych funkcji bazowych.
• Generatywne sieci przeciwników.
• Niezależna analiza komponentów.
• Wnioskowanie przyczynowe i uczenie się.
• Komputerowe widzenie i percepcja.
• Granie w gry i wyszukiwanie.
• Teoria gry.
• Nauka na wykresach.
• Nauczanie maszynowe.
• Optymalizacja matematyczna i statystyki .
• Neurobiologia i teoria informacji.

Nie przegap: Projekty sztucznej inteligencji dla studentów inżynierii .

Tak jest przegląd sztucznej inteligencji Tematy seminariów lub tematy seminariów AI dla studentów inżynierii. Te tematy seminariów są sugerowane dla studentów inżynierii, aby zaktualizować ich wiedzę na temat różnych technologii. Technologia sztucznej inteligencji (AI) jest wykorzystywana do uczynienia komputera bardzo inteligentnym, aby myślał i zachowywał się jak ludzki mózg. Aby maszyny mogły wykonywać zadania człowieka bardzo wydajnie, a także znajdowały lepsze rozwiązania. Maszyny te są najczęściej używane do wykonywania złożonych i powtarzalnych zadań wykonywanych przez ludzi. Sztuczna inteligencja pomaga maszynom uczyć się, myśleć i poprawiać wydajność ich pracy, tak jak ludzie. Oto pytanie do Ciebie, czym jest robotyka?