Subiecte de seminar de inteligență artificială (AI) pentru studenții la inginerie

Inteligența artificială (AI) este o metodă folosită pentru a face un computer sau un robot controlat de computer să gândească inteligent ca mintea umană, astfel încât o mașină să poată îndeplini diferite sarcini umane foarte eficient și să găsească, de asemenea, o soluție mai bună decât mintea umană. Inteligența artificială se realizează prin studierea tiparelor creierului uman și, de asemenea, prin examinarea procedurii cognitive. Rezultatul tuturor acestor studii va dezvolta software și sisteme inteligente. În prezent, AI a făcut încă numeroase progrese prin efectuarea multor cercetări în aproape toate domeniile inteligenței artificiale, cum ar fi asistența medicală, calculul cuantic, vehiculele autonome, robotica, internetul Lucrurilor , etc. Deci, ținând cont de acest lucru, iată o listă de Subiecte de seminar de inteligență artificială împreună cu o scurtă introducere.

Subiecte seminarii de inteligență artificială

Subiectele seminarului de inteligență artificială sunt discutate mai jos.

Invatare profunda

Subsetul Machine Learning (ML) este Deep Learning, care învață imitând interiorul creierului uman care lucrează pentru a procesa datele și a executa decizii în funcție de aceste date. În general, învățarea profundă utilizează rețele AI pentru a executa învățarea automată. Aceste rețele neuronale (NN-uri) sunt pur și simplu conectate ca și rețelele din structura creierului uman, astfel încât să fie capabile să proceseze date într-o abordare neliniară, care este un avantaj principal față de algoritmii tradiționali care pot procesa pur și simplu datele într-o abordare liniară. The Algoritmul RankBrain este cel mai bun exemplu de rețea neuronală profundă și este unul dintre ele din algoritmul Căutării Google.

AI Chatbot

Un chatbot este un tip de program de calculator care folosește AI (inteligență artificială) și NLP (procesare a limbajului natural) pentru a cunoaște întrebările clienților și pentru a automatiza răspunsurile la acestea. Acești roboti de chat sunt instruiți să poarte conversații ca oamenii, cu o metodă numită procesarea limbajului natural.

Chatbot-ul AI este capabil să înțeleagă limbajul uman așa cum este tipărit, ceea ce le permite să funcționeze mai puțin sau mai mult pe cont propriu. Software-ul chatbot-ului AI poate recunoaște limbajul în afara instrucțiunilor preprogramate și oferă un răspuns în funcție de datele existente. Deci, acest lucru permite vizitatorilor site-ului să ghideze chat-ul, exprimându-și intenția cu propriile cuvinte. Acesta poate fi folosit pentru o gamă largă de utilizări, cum ar fi analizarea sentimentelor unui client sau realizarea de predicții cu privire la ceea ce un vizitator al site-ului caută pe site-ul dvs.

Predicția prețului locuințelor

Conceptul principal al acestui sistem este de a ghici valoarea de vânzare a unei noi locuințe. Acest set de date de sistem include în principal informații privind prețurile caselor noi în diferite locuri din oraș. În afară de diferitele prețuri ale locuințelor, veți găsi seturi de date suplimentare care includ vârsta rezidentului, rata infracțiunilor din oraș și locații comerciale fără vânzare cu amănuntul. Deci, este un sistem grozav pentru începători pentru a-și testa cunoștințele.

Învățare automată

Aplicarea unei AI sau a inteligenței artificiale este cunoscută sub denumirea de învățare automată, care permite aplicațiilor să ghicească rezultate precise fără a necesita comenzi precise pentru fiecare pas. Această procedură începe prin a le furniza date de bună calitate și după aceea antrenarea mașinilor prin construirea unei varietăți de modele de învățare automată cu date și diverși algoritmi. Aici, selecția algoritmilor depinde în principal de tipul de date pe care le avem și de tipul de sarcină pe care încercăm să o automatizăm. Algoritmii de învățare automată sunt clasificați în trei tipuri - supravegheați, nesupravegheați și întăriți.

Consolidarea învățării

Învățarea prin întărire este o parte a AI în care mașina învață ceva legat de modul în care oamenii învață. Aceasta este una dintre cele trei paradigme fundamentale de învățare automată, împreună cu învățarea supravegheată și nesupravegheată. Învățarea prin întărire se referă la luarea de acțiuni adecvate pentru a maximiza recompensa într-o anumită condiție. Este folosit de diferite software și mașini pentru a descoperi cele mai bune acțiuni posibile sau calea pe care trebuie să o parcurgă într-o anumită stare.

Învățarea prin consolidare colectează date din sistemele de învățare automată care utilizează o tehnică de încercare și eroare. Aici, datele nu sunt un element al input-ului pe care l-am descoperi în cadrul învățării automate supravegheate sau nesupravegheate. RL utilizează diferiți algoritmi care învață din rezultate și decid ce acțiune trebuie întreprinsă ulterior. După fiecare acțiune, algoritmul primește feedback care ajută la determinarea dacă selecția pe care a făcut-o a fost corectă, neutră, altfel incorectă. Este o metodă excelentă de utilizat pentru sistemele automate care trebuie să ia o mulțime de decizii mici fără îndrumarea oamenilor.

Recomandare client

Un sistem de recomandare a clienților cu inteligență artificială (AI) este un grup de algoritmi de învățare automată utilizați de dezvoltatori pentru a se aștepta la alegeri și pentru a oferi sugestii aferente utilizatorilor. Folosind știința datelor și datele utilizatorilor, sistemele de recomandare ale clienților din cadrul AI filtrează și recomandă cele mai potrivite articole unui anumit utilizator. Comerțul electronic a beneficiat semnificativ de inteligența artificială. Cel mai bun exemplu în acest sens este Amazon și sistemul său de recomandare pentru clienți. Acest sistem a ajutat platforma să-și îmbunătățească extrem de mult veniturile pentru o experiență bună pentru clienți. Pentru o platformă de comerț electronic, puteți proiecta un sistem de recomandare a clienților și puteți utiliza istoricul de navigare al clientului pentru datele dvs.

Asistent virtual pentru Windows bazat pe voce

Asistentul virtual bazat pe voce pentru Windows este un instrument la îndemână folosit în principal pentru simplificarea sarcinilor zilnice. De exemplu, puteți utiliza asistenți vocali virtuali în mai multe scopuri, cum ar fi căutarea mai multor articole sau servicii pe Web, pentru a cumpăra diferite produse, pentru a scrie note și a seta mementouri etc. Acest sistem este conceput în special pentru Windows, astfel încât utilizatorul Windows poate utilizați acest asistent pentru a deschide orice tip de aplicație de care au nevoie prin comanda vocală deschisă și, de asemenea, putem scrie mesaje semnificative cu comandă vocală de scriere. Deci, va recunoaște intenția utilizatorilor din comanda vocală și, în consecință, efectuează acțiunile.

Predicția prețului acțiunilor

Predicția prețului acțiunilor este unul dintre subiectele remarcabile ale seminarului AI (Inteligentă artificială) pentru începători. Experții în învățarea automată iubesc piața de acțiuni deoarece este pur și simplu plină de date. Deci, puteți obține diferite tipuri de seturi de date și puteți începe să lucrați imediat la acest subiect. Studenții care se pregătesc să lucreze în domeniul finanțelor ar adora acest concept, deoarece îi ajută să obțină o perspectivă uriașă asupra diferitelor segmente ale acestuia. Ciclurile de feedback ale pieței de valori sunt, de asemenea, scurte, astfel încât vă ajută să vă verificați predicțiile. Puteți încerca să vă așteptați la mișcări ale prețului acțiunilor pe șase luni cu datele pe care le obțineți din rapoartele furnizate de organizații în acest sistem AI.

Sisteme de recomandare

Sistemele de recomandare sunt folosite în Netflix pentru a obține sfaturi despre filme și seriale, în funcție de alegerile tale anterioare. Prin urmare, acest sistem vă oferă asistență cu privire la ce să selectați mai departe dintre opțiunile uriașe disponibile online. Un sistem de recomandare depinde de filtrarea colaborativă sau de recomandarea bazată pe conținut. Recomandarea bazată pe conținut se poate face prin simpla examinare a întregului conținut al articolului. De exemplu, vi se pot sugera cărți bazate pe procesarea limbajului natural finalizată pe cărți. Alternativ, filtrarea în colaborare se poate face prin simpla examinare a comportamentului dvs. de citire anterior și apoi sugerând cărți în funcție de asta.

Recunoașterea și detectarea emoției faciale

Sistemul de detectare și recunoaștere a emoțiilor faciale este unul dintre cele mai populare sisteme bazate pe inteligență artificială. Acest sistem este conceput în principal pentru a recunoaște și a citi expresiile faciale umane. În timp real, acest sistem ajută la detectarea emoțiilor de bază ale omului, cum ar fi furia, fericirea, frica, tristețea, surpriza, neutru și dezgustul. În primul rând, acest sistem de recunoaștere detectează expresiile faciale dintr-o vedere aglomerată pentru a efectua extragerea trăsăturilor faciale și clasificarea expresiilor faciale.

Caracteristica unică a acestui sistem de recunoaștere și detecție a emoțiilor faciale este că poate observa emoțiile oamenilor, poate distinge între emoțiile rele de înaltă calitate și le poate eticheta corespunzător. Deci, poate utiliza și informațiile emoției etichetate pentru a recunoaște tiparele de gândire și comportamentul unei persoane.

Procesarea limbajului natural (NLP)

Este foarte clar că oamenii pot comunica unul prin celălalt prin vorbire, însă acum mașinile pot funcționa și ele, ceea ce este cunoscut sub numele de NLP sau procesarea limbajului natural. Acesta este folosit de dispozitive pentru a analiza, recunoaște limba și vorbirea pe măsură ce este vorbită. Există diverse subpărți ale procesării limbajului natural care se ocupă de limbaj, cum ar fi recunoașterea vorbirii, traducerea limbajului natural, generarea limbajului natural etc.

În prezent, NLP este foarte renumit pentru aplicațiile de asistență pentru clienți, în principal pentru chatbot-ul care utilizează NLP și ML pentru a comunica cu consumatorii sub formă de text și, de asemenea, pentru a rezolva interogările acestora. Astfel, obțineți atingerea umană în cadrul interacțiunilor de asistență pentru clienți fără a interacționa direct cu un om.

Predicția bolilor de inimă

Predicția bolilor de inimă este foarte utilă în domeniul medical, deoarece este concepută în principal pentru a oferi consultanță medicală online și îndrumare pacienților care suferă de boli de inimă. Pacienții se plâng frecvent că nu pot găsi cei mai buni medici care să le susțină cerințele medicale. Deci, aplicarea de predicție a bolilor de inimă vă va ajuta să depășiți această problemă.

Aceasta este o aplicație online folosită pentru a permite utilizatorilor să obțină acces imediat la consultarea și serviciile specialiștilor medicali experți pentru bolile legate de inimă. Astfel, utilizatorii pot menționa și împărtăși problemele lor legate de inimă prin portalul online. După aceea, acest sistem va procesa datele respective pentru a verifica baza de date a diferitelor posibile boli asociate cu acele detalii particulare. Acest sistem permite utilizatorilor să verifice și detaliile diferiților medici.

Bot bancar

Botul bancar este un subiect AI genial folosit pentru a examina interogările utilizatorilor pentru a le recunoaște mesajele și pentru a efectua acțiuni adecvate în consecință. Această aplicație bazată pe inteligență artificială este utilizată special pentru bănci, oriunde utilizatorii pot solicita întrebări legate de bancă, cum ar fi împrumuturi, carduri de credit, conturi etc.

Aceasta este o aplicație bazată pe Android. Deci, similar unui chatbot, aceste aplicații sunt pur și simplu instruite pentru a procesa interogările sau solicitările utilizatorilor și pentru a înțelege ce informații sau servicii caută. Acest bot bancar va conversa cu utilizatorii. Așadar, botul bancar poate răspunde la întrebările adresate de utilizatori dacă este necesar, chiar ridică probleme pentru directorii umani.

Viziune pe computer

Internetul este plin de imagini, așa că în fiecare zi sunt încărcate și vizualizate miliarde de imagini în fiecare zi. Prin urmare, este important ca computerele să poată observa și recunoaște imagini prin Computer Vision, care utilizează AI pentru a elimina datele din imagini. Aceste date pot fi recunoașterea obiectelor în cadrul imaginii, identificarea conținutului imaginii pentru a grupa o varietate de imagini în comun etc.

Logistică inteligentă și lanț de aprovizionare

Strategiile bazate pe inteligența artificială (AI), cum ar fi logistica inteligentă, sunt utilizate atunci când întreprinderile își mențin cerințele la scară și creșterea excesivă. Deci, acest lucru permite diferitelor companii să obțină o locație imaginată pentru a naviga mai bine în lanțul de aprovizionare și pentru a optimiza operațiunile. De asemenea, pot gestiona serviciile și bunurile în timp real.

Tehnologia Metaverse

Tehnologia Metaverse este o platformă de calcul spațială folosită pentru a oferi experiențe digitale cu aspectele sale civilizaționale cheie, cum ar fi interacțiunile sociale, comerțul, moneda, economia și proprietatea. Tehnologia Metaverse se bazează pe AR (integrarea realității augmentate) și VR (realitatea virtuală), care permite interacțiuni multimodale prin setări virtuale, produse digitale și oameni. Astfel, această tehnologie este o rețea de platforme permanente multiutilizator imersive și sociabile. Metaverse include în principal șapte straturi - experiență, economii creatorilor, descoperire, calcul spațial, interferență umană, infrastructură și descentralizare. Exemple de platforme Metaverse sunt; Lumile Sandbox, Decentraland, Metahero, Bloktopia și Meta Horizon.

Hiperautomatizare

Hyperautomatizarea este o abordare disciplinată și bazată pe afaceri pe care organizațiile o foloseau pentru a identifica rapid, a verifica și a automatiza la fel ca multe procese și afaceri IT. Hyperautomatizarea utilizează multe tehnologii, platforme sau instrumente precum inteligența artificială, automatizarea proceselor robotizate, învățarea automată, managementul proceselor de afaceri, arhitectura software bazată pe evenimente, platforma de integrare ca serviciu, suite inteligente de gestionare a proceselor de afaceri, software pachet, low-code sau nu -instrumente de codificare și alte tipuri de procese, sarcini și decizii automatizare unelte.

Edge AI

Combinația de Edge Computing și Inteligența Artificială este cunoscută sub numele de Edge AI. În Edge AI, edge computing aduce calculul și stocarea datelor mai aproape de locația dispozitivului. Algoritmii de inteligență artificială (AI) procesează pur și simplu datele care se formează pe dispozitiv prin sau fără o conexiune la internet. Sistemul Edge AI utilizează algoritmi de învățare automată (ML) pentru procesarea datelor, care este generată printr-un dispozitiv hardware.

Algoritmii de învățare automată din sistemele Edge AI rulează pe procesoarele existente sau chiar pe MCU-uri mai puțin capabile din dispozitivele edge. În comparație cu alte aplicații care folosesc cipuri AI extrem de eficiente, Edge AI oferă performanțe superioare și, de asemenea, reduce consumul de energie.

Bioimprimare 3D

Bioimprimarea 3D este un tip de tehnologie în care bio-cernelurile, amestecate cu celule vii, sunt pur și simplu imprimate în 3D pentru a face țesut normal, cum ar fi structuri 3D. În prezent, această tehnologie este utilizată în principal în diferite domenii de cercetare, cum ar fi dezvoltarea de noi medicamente și ingineria țesuturilor. Această procedură de fabricare aditivă utilizează cerneluri biologice pentru imprimarea structurilor în curs de dezvoltare ale celulelor vii strat cu strat, astfel încât să imite performanța și aranjamentele țesuturilor naturale.

Această tehnologie și structurile bio-imprimate permit cercetătorilor să studieze funcțiile corpului uman in vitro. Structurile bioimprimate tridimensionale sunt relevante din punct de vedere biologic în comparație cu studiile vitro efectuate în 2D. În general, bioimprimarea 3D este utilizată în principal pentru numeroase aplicații biologice în diferite domenii, cum ar fi bioingineria, ingineria țesuturilor și știința materialelor. În plus, această tehnologie poate fi folosită și pentru validarea medicamentelor și dezvoltarea farmaceutică. În prezent, setări clinice cum ar fi grefe osoase, piele imprimată 3D, implanturi și complete Organe imprimate 3D sunt la centrul de cercetare bioprinting.

Mai multe subiecte de seminar de inteligență artificială

Lista subiectelor seminarului de Inteligență artificială este prezentată mai jos.

• Vehicule autonome.
• Învățare robot.
• Feedforward NN (rețele neuronale).
• Calcul omniprezent.
• Inteligența computațională.
• Etica mașinilor.
• Web semantic.
• Sinapsele.
• Agenți software.
• Suport mașini vectoriale.
• Teoria predicției.
• Sisteme de decizie și expertiză.
• Tehnici Minimax.
• Exploatarea datelor.
• Incertitudinea de măsurare.
• Postuman.
• Sistem expert.
• Neuro-controlere.
• Rețele cu funcție de bază radială.
• Rețele adversare generative.
• Analiza independentă a componentelor.
• Inferență cauzală și învățare.
• Viziune și percepție pe computer.
• Joc și căutare.
• Teoria jocului.
• Învățare pe grafice.
• Învățare automată.
• Optimizare matematică și statistică.
• Neurobiologie și Teoria Informației.

Nu ratați: Proiecte de inteligență artificială pentru studenții la inginerie .

Astfel, aceasta este o privire de ansamblu asupra inteligenței artificiale Subiecte de seminar sau subiecte de seminar AI pentru studenții la inginerie. Aceste subiecte de seminar sunt sugerate studenților la inginerie pentru a le actualiza cu privire la diferite tehnologii. Tehnologia Inteligenței Artificiale (AI) este folosită pentru a face un computer foarte inteligent să gândească și să se comporte ca un creier uman. Pentru ca mașinile să poată îndeplini sarcinile umane foarte eficient și să găsească, de asemenea, soluții mai bune. Aceste mașini sunt utilizate în principal pentru sarcini umane complexe și repetitive. Inteligența artificială ajută mașinile să învețe, să gândească și să își îmbunătățească performanța muncii, ca și ființele umane. Iată o întrebare pentru tine, ce este robotica?