Teme seminara o umjetnoj inteligenciji (AI) za studente inženjerstva

Umjetna inteligencija (AI) metoda je koja se koristi kako bi se računalo ili računalno upravljani robot natjeralo da razmišljaju pametno poput ljudskog uma, tako da stroj može vrlo učinkovito obavljati različite ljudske zadatke i također pronalazi bolje rješenje od ljudskog uma. Umjetna inteligencija se postiže proučavanjem obrazaca ljudskog mozga i također ispitivanjem kognitivnog postupka. Rezultat svih ovih studija razvit će inteligentni softver i sustave. Trenutno je umjetna inteligencija postigla brojne napretke provodeći puno istraživanja u gotovo svim poljima umjetne inteligencije kao što su zdravstvo, kvantno računalstvo, autonomna vozila, robotika, Internet stvari , itd. Imajući to na umu, evo popisa Teme seminara Umjetna inteligencija uz kratki uvod.

Teme seminara o umjetnoj inteligenciji

U nastavku se raspravlja o temama seminara o umjetnoj inteligenciji.

Duboko učenje

Podskup strojnog učenja (ML) je duboko učenje koje uči oponašanjem unutarnjeg ljudskog mozga koji radi na obradi podataka i izvršavanju odluka ovisno o tim podacima. Općenito, duboko učenje koristi AI mreže za izvođenje strojnog učenja. Ove neuronske mreže (NN) jednostavno su povezane poput mreža unutar strukture ljudskog mozga tako da su sposobne obrađivati ​​podatke u nelinearnom pristupu što je glavna prednost u odnosu na tradicionalne algoritme koji mogu jednostavno obrađivati ​​podatke unutar linearnog pristupa. The RankBrain algoritam je najbolji primjer duboke neuronske mreže i jedna je od njih unutar algoritma Google pretraživanja.

AI Chatbot

Chatbot je jedna vrsta računalnog programa koji koristi AI (umjetnu inteligenciju) i NLP (obradu prirodnog jezika) za poznavanje pitanja korisnika i automatiziranje odgovora na njih. Ovi chatbotovi su obučeni da vode razgovore poput ljudi metodom koja se zove obrada prirodnog jezika.

AI chatbot sposoban je razumjeti ljudski jezik kao da je ispisan, što im omogućuje da rade manje ili više sami. Softver AI chatbota može prepoznati jezik izvan unaprijed programiranih uputa i dati odgovor ovisno o postojećim podacima. To omogućuje posjetiteljima web-mjesta da vode razgovor, izražavajući svoje namjere vlastitim riječima. To se može koristiti za širok raspon namjena kao što je analiza osjećaja kupca ili predviđanje o tome što posjetitelj stranice traži na vašoj web stranici.

Predviđanje cijena stanova

Glavni koncept ovog sustava je pogoditi prodajnu vrijednost novog doma. Ovaj skup podataka sustava uglavnom uključuje informacije o cijenama novih kuća na različitim mjestima u gradu. Osim različitih cijena domova, pronaći ćete dodatne skupove podataka koji uključuju dob stanovnika, stopu prekršaja u gradu i poslovne lokacije koje nisu maloprodajne. Dakle, odličan je sustav za početnike za provjeru znanja.

Strojno učenje

Primjena umjetne inteligencije ili umjetne inteligencije poznata je kao strojno učenje koje omogućuje aplikacijama da pogađaju precizne rezultate bez potrebe za točnim naredbama za svaki korak. Ovaj postupak započinje unosom podataka dobre kvalitete, a nakon toga obučava strojeve izgradnjom različitih modela strojnog učenja s podacima i raznim algoritmima. Ovdje odabir algoritama uglavnom ovisi o vrsti podataka koje imamo i vrsti zadatka koji pokušavamo automatizirati. Algoritmi strojnog učenja klasificirani su u tri vrste – nadzirani, nenadzirani i pojačani.

Učenje s pojačanjem

Učenje s pojačanjem dio je umjetne inteligencije gdje stroj uči nešto što je povezano s načinom na koji ljudi uče. Ovo je jedna od tri temeljne paradigme strojnog učenja uz nadzirano i nenadzirano učenje. Učenje s potkrepljenjem odnosi se na poduzimanje odgovarajućih radnji kako bi se maksimizirala nagrada unutar određenog stanja. Koriste ga različiti softveri i strojevi za otkrivanje najboljih mogućih radnji ili puta koje mora ići u određenom stanju.

Učenje s pojačanjem prikuplja podatke iz sustava strojnog učenja koji koriste tehniku ​​pokušaja i pogreške. Ovdje podaci nisu element unosa koji bismo otkrili unutar nadziranog ili nenadziranog strojnog učenja. RL koristi različite algoritme koji uče iz ishoda i odlučuju koju akciju treba poduzeti naknadno. Nakon svake radnje, algoritam dobiva povratnu informaciju koja pomaže u određivanju je li odabir koji je napravio bio ispravan, neutralan inače netočan. To je izvrsna metoda za korištenje za automatizirane sustave koji moraju donositi puno malih odluka bez vodstva ljudi.

Preporuka kupaca

Sustav za preporuku korisnicima na temelju umjetne inteligencije (AI) grupa je algoritama strojnog učenja koje programeri koriste kako bi očekivali izbore i ponudili povezane prijedloge korisnicima. Korištenjem znanosti o podacima i podataka korisnika, sustavi za preporuku kupaca unutar AI filtriraju i preporučuju najprikladnije stavke određenom korisniku. E-trgovina je značajno profitirala od umjetne inteligencije. Najbolji primjer za to je Amazon i njegov sustav preporuke kupaca. Ovaj sustav je pomogao platformi u poboljšanju svojih prihoda izuzetno za dobro korisničko iskustvo. Za platformu e-trgovine možete dizajnirati sustav za preporuku kupaca i koristiti povijest pregledavanja korisnika za svoje podatke.

Virtualni pomoćnik za Windows temeljen na glasu

Glasovni virtualni pomoćnik za Windows je zgodan alat koji se uglavnom koristi za pojednostavljivanje svakodnevnih zadataka. Na primjer, možete koristiti virtualne glasovne pomoćnike u mnoge svrhe poput traženja mnogih artikala ili usluga na webu, za kupnju različitih proizvoda, pisanje bilješki i postavljanje podsjetnika, itd. Ovaj sustav je posebno dizajniran za Windows, tako da korisnik Windowsa može koriste ovog pomoćnika za otvaranje bilo koje vrste aplikacije koja im je potrebna putem otvorene glasovne naredbe, a također možemo pisati značajne poruke glasovnom naredbom za pisanje. Tako će prepoznati namjeru korisnika iz glasovne naredbe i sukladno tome izvršiti radnje.

Predviđanje cijene dionica

Predviđanje cijene dionica jedna je od istaknutih tema seminara AI (umjetne inteligencije) za početnike. Stručnjaci za strojno učenje vole tržište dionica jer je jednostavno ispunjeno podacima. Dakle, možete dobiti različite vrste skupova podataka i odmah početi raditi na ovoj temi. Studenti koji se pripremaju za rad u području financija voljeli bi ovaj koncept jer im pomaže da dobiju ogroman uvid u različite segmente istog. Ciklusi povratnih informacija burze također su kratki, stoga pomažu u provjeri vaših predviđanja. Možete pokušati očekivati ​​šestomjesečna kretanja cijena dionica s podacima koje dobijete iz izvješća koje pružaju organizacije u ovom sustavu umjetne inteligencije.

Preporučni sustavi

Sustavi preporuka koriste se u Netflixu za dobivanje savjeta o filmovima i serijama ovisno o vašim prethodnim odabirima. Dakle, ovaj vam sustav pruža pomoć u tome što dalje odabrati iz ogromnog izbora dostupnog na internetu. Sustav preporuka ovisi o zajedničkom filtriranju ili preporukama na temelju sadržaja. Preporuka na temelju sadržaja može se napraviti jednostavnim pregledom cijelog sadržaja stavke. Na primjer, mogu vam se predložiti knjige na temelju obrade prirodnog jezika dovršene na knjigama. Alternativno, kolaborativno filtriranje može se izvršiti jednostavnim ispitivanjem vašeg prethodnog čitalačkog ponašanja i nakon toga predlaganjem knjiga ovisno o tome.

Prepoznavanje i otkrivanje osjećaja lica

Sustav za otkrivanje i prepoznavanje emocija na licu jedan je od trendovskih sustava temeljenih na umjetnoj inteligenciji. Ovaj sustav je uglavnom dizajniran za prepoznavanje i čitanje izraza ljudskog lica. U stvarnom vremenu ovaj sustav pomaže u otkrivanju ključnih ljudskih emocija kao što su ljutnja, sreća, strah, tuga, iznenađenje, neutralnost i gađenje. Prvo, ovaj sustav prepoznavanja detektira izraze lica iz pretrpanog pogleda kako bi izvršio izdvajanje crta lica i klasifikaciju izraza lica.

Jedinstvena značajka ovog sustava za prepoznavanje i otkrivanje emocija na licu jest da može promatrati ljudske emocije, razlikovati kvalitetne loše emocije i prikladno ih označiti. Dakle, također može koristiti informacije o označenim emocijama za prepoznavanje obrazaca razmišljanja i ponašanja osobe.

Obrada prirodnog jezika (NLP)

Vrlo je jasno da ljudi mogu komunicirati jedni preko drugih putem govora, no sada i strojevi također mogu obavljati, što je poznato kao NLP ili obrada prirodnog jezika. To koriste uređaji za analizu, prepoznavanje jezika i govora dok se govori. Postoje različiti poddijelovi obrade prirodnog jezika koji se bave jezikom kao što je prepoznavanje govora, prijevod prirodnog jezika, generiranje prirodnog jezika itd.

Trenutačno je NLP vrlo poznat po aplikacijama za korisničku podršku, uglavnom chatbotu koji koristi NLP i ML za komunikaciju s potrošačima u tekstualnom obliku i također za razbijanje njihovih upita. Tako dobivate ljudski dodir unutar interakcije korisničke podrške bez izravne interakcije s čovjekom.

Predviđanje bolesti srca

Predviđanje bolesti srca vrlo je korisno u medicinskom polju jer je uglavnom dizajnirano za pružanje online medicinskih konzultacija i smjernica pacijentima koji pate od bolesti srca. Pacijenti se često žale da ne mogu pronaći najbolje liječnike koji bi zadovoljili njihove medicinske potrebe. Dakle, aplikacija za predviđanje bolesti srca pomoći će vam da prevladate ovaj problem.

Ovo je internetska aplikacija koja se koristi kako bi korisnicima omogućila trenutni pristup konzultacijama i uslugama stručnih medicinskih stručnjaka za bolesti povezane sa srcem. Tako korisnici mogu spomenuti i podijeliti svoje probleme vezane uz srce preko internetskog portala. Nakon toga, ovaj sustav će obraditi te podatke kako bi provjerio bazu podataka različitih mogućih bolesti povezanih s tim određenim detaljima. Ovaj sustav omogućuje korisnicima i provjeru podataka o različitim liječnicima.

Bankarski bot

Bankarski bot je briljantna AI tema koja se koristi za ispitivanje upita korisnika kako bi se prepoznale njihove poruke i izvršile odgovarajuće radnje u skladu s tim. Ova aplikacija koja se temelji na umjetnoj inteligenciji koristi se posebno za banke gdje god korisnici mogu postavljati upite u vezi s bankom kao što su krediti, kreditne kartice, računi itd.

Ovo je aplikacija temeljena na Androidu. Dakle, slično chatbotu, te su aplikacije jednostavno osposobljene za obradu upita ili zahtjeva korisnika i razumiju koje informacije ili usluge traže. Ovaj bankarski bot će razgovarati s korisnicima. Dakle, bankarski bot može odgovoriti na pitanja korisnika ako je potrebno, čak i izazvati probleme ljudskim rukovoditeljima.

Računalni vid

Internet je pun slika, tako da se svaki dan učitaju i pregledaju milijarde slika. Stoga je važno da računala mogu promatrati i prepoznavati slike pomoću računalnog vida koji koristi AI za uklanjanje podataka sa slika. Ti podaci mogu biti prepoznavanje objekta unutar slike, identifikacija sadržaja slike radi zajedničkog grupiranja raznih slika itd.

Pametna logistika i lanac opskrbe

Strategije koje pokreće umjetna inteligencija (AI) kao što je pametna logistika koriste se kada se tvrtke održavaju svojim povećanjem i rastućim zahtjevima. To omogućuje različitim tvrtkama da dobiju zamišljenu lokaciju za bolje snalaženje u opskrbnom lancu i optimiziraju operacije. Također mogu rukovati uslugama i robom u stvarnom vremenu.

Metaverse tehnologija

Metaverse tehnologija je prostorna računalna platforma koja se koristi za pružanje digitalnih iskustava sa svojim ključnim civilizacijskim aspektima kao što su društvene interakcije, trgovina, valuta, ekonomija i vlasništvo nad imovinom. Tehnologija Metaverse temelji se na AR (integracija proširene stvarnosti) i VR (virtualna stvarnost) koja omogućuje multimodalne interakcije kroz virtualne postavke, digitalne proizvode i ljude. Stoga je ova tehnologija umrežena mreža impresivnih i društvenih stalnih višekorisničkih platformi. Metaverzum uglavnom uključuje sedam slojeva – iskustvo, ekonomiju stvaratelja, otkriće, prostorno računalstvo, ljudsko uplitanje, infrastrukturu i decentralizaciju. Primjeri Metaverse platformi su; the Sandbox, Decentraland, Metahero, Bloktopia & Meta Horizon Worlds.

Hiperautomatizacija

Hiperautomatizacija je discipliniran i poslovno vođen pristup koji su organizacije koristile za brzu identifikaciju, provjeru i automatizaciju poput mnogih IT procesa i tvrtki. Hiperautomatizacija koristi mnoge tehnologije, platforme ili alate kao što su umjetna inteligencija, robotska automatizacija procesa, strojno učenje, upravljanje poslovnim procesima, softverska arhitektura vođena događajima, integracijska platforma kao usluga, inteligentni paketi za upravljanje poslovnim procesima, pakirani softver, s niskim kodom ili bez -alati za kodiranje i druge vrste procesa, zadataka i odluka automatizacija alata.

Edge AI

Kombinacija Edge Computing & Artificial Intelligence poznata je kao Edge AI. U Edge AI, rubno računalstvo približava računanje i pohranu podataka lokaciji uređaja. Algoritmi umjetne inteligencije (AI) jednostavno obrađuju podatke koji se formiraju na uređaju putem ili bez internetske veze. Sustav Edge AI koristi algoritme strojnog učenja (ML) za obradu podataka koji se generiraju putem hardverskog uređaja.

Algoritmi strojnog učenja u Edge AI sustavima pokreću se na postojećim CPU-ima ili čak manje sposobnim MCU-ovima unutar rubnih uređaja. U usporedbi s drugim aplikacijama koje koriste iznimno učinkovite AI čipove, Edge AI daje vrhunske performanse i također smanjuje potrošnju energije.

3D bioprint

3D bioprint je jedna vrsta tehnologije gdje se bio-tinte, pomiješane sa živim stanicama, jednostavno tiskaju u 3D kako bi se napravilo normalno tkivo kao što su 3D strukture. Trenutačno se ova tehnologija uglavnom koristi u različitim područjima istraživanja poput razvoja novih lijekova i tkivnog inženjeringa. Ovaj postupak aditivne proizvodnje koristi bio-tinte za ispis razvijajućih struktura živih stanica sloj po sloj tako da oponaša izvedbu i raspored prirodnih tkiva.

Ova tehnologija i bio-ispisane strukture omogućuju istraživačima proučavanje funkcija ljudskog tijela in vitro. Trodimenzionalne bioprintirane strukture relevantne su biološki u usporedbi s vitro studijama izvedenim unutar 2D. Općenito, 3D bioprint se koristi uglavnom za brojne biološke primjene u različitim područjima kao što su bioinženjering, inženjerstvo tkiva i znanost o materijalima. Osim toga, ova se tehnologija također može koristiti za validaciju lijekova i farmaceutski razvoj. Trenutačno, kliničke postavke kao što su presađivanje kostiju, 3D ispisana koža, implantati i potpuni 3D printani organi nalaze se u istraživačkom centru za biotisak.

Još nekoliko tema seminara o umjetnoj inteligenciji

Popis tema seminara o umjetnoj inteligenciji naveden je u nastavku.

• Autonomna vozila.
• Učenje robota.
• Feedforward NN (neuronske mreže).
• Prožimajuće računalstvo.
• Računalna inteligencija.
• Strojna etika.
• Semantički web.
• sinapse.
• Softverski agenti.
• Potporni vektorski strojevi.
• Teorija predviđanja.
• Odlučivanje i ekspertni sustavi.
• Minimax tehnike.
• rudarenje podataka.
• Mjerna nesigurnost.
• Posthumano.
• Ekspertni sustavi.
• Neuro-kontroleri.
• Mreže funkcija radijalne baze.
• Generativne kontradiktorne mreže.
• Nezavisna analiza komponenti.
• Uzročno zaključivanje i učenje.
• Računalni vid i percepcija.
• Igranje igrica i pretraživanje.
• Teorija igara.
• Učenje na grafikonima.
• Strojno učenje.
• Matematička optimizacija i statistika.
• Neurobiologija i teorija informacija.

Ne propustite: Projekti umjetne inteligencije za studente inženjerstva .

Dakle, ovo je pregled umjetne inteligencije Teme seminara ili teme seminara AI za studente inženjerstva. Ove teme seminara predlažu se studentima inženjerstva kako bi se upoznali s različitim tehnologijama. Tehnologija umjetne inteligencije (AI) koristi se kako bi računalo postalo vrlo inteligentno da razmišlja i ponaša se poput ljudskog mozga. Tako da strojevi mogu obavljati ljudske zadatke vrlo učinkovito i također pronalaze bolja rješenja. Ovi se strojevi uglavnom koriste za složene i ponavljajuće ljudske zadatke. AI pomaže strojevima da uče, razmišljaju i poboljšaju izvedbu svog rada poput ljudskih bića. Evo jedno pitanje za vas, što je robotika?