Dirbtinio intelekto (DI) seminaro temos inžinerijos studentams

Dirbtinis intelektas (AI) – tai metodas, naudojamas kompiuteriui ar kompiuteriu valdomam robotui priversti mąstyti sumaniai kaip žmogaus protas, kad mašina galėtų labai efektyviai atlikti įvairias žmogaus užduotis ir rasti geresnį sprendimą nei žmogaus protas. Dirbtinis intelektas pasiekiamas tiriant žmogaus smegenų modelius ir taip pat tiriant pažinimo procedūrą. Visų šių tyrimų rezultatai padės sukurti intelektualią programinę įrangą ir sistemas. Šiuo metu dirbtinis intelektas padarė daug pažangos, atlikdamas daugybę tyrimų beveik visose dirbtinio intelekto srityse, tokiose kaip sveikatos priežiūra, kvantinė kompiuterija, autonominės transporto priemonės, robotika ir kt. Daiktų internetas , ir tt Taigi turėdami tai omenyje, pateikiame sąrašą Dirbtinio intelekto seminaro temos kartu su trumpa įžanga.

Dirbtinio intelekto seminaro temos

Dirbtinio intelekto seminaro temos aptariamos toliau.

Gilus mokymasis

Mašininio mokymosi (ML) pogrupis yra gilusis mokymasis, kuris mokosi imituodamas vidines žmogaus smegenis, kurios apdoroja duomenis ir priima sprendimus, atsižvelgiant į tuos duomenis. Paprastai gilus mokymasis naudoja AI tinklus mašininiam mokymuisi. Šie neuroniniai tinklai (NN) yra tiesiog sujungti kaip tinklai žmogaus smegenų struktūroje, kad jie galėtų apdoroti duomenis netiesiniu būdu, o tai yra pagrindinis pranašumas, palyginti su tradiciniais algoritmais, kurie gali tiesiog apdoroti duomenis taikant linijinį metodą. The RankBrain algoritmas yra geriausias giliojo neuroninio tinklo pavyzdys ir yra vienas iš jų pagal „Google“ paieškos algoritmą.

AI Chatbot

Pokalbių robotas yra vienos rūšies kompiuterinė programa, kuri naudoja AI (dirbtinį intelektą) ir NLP (natūralų kalbos apdorojimą), kad žinotų klientų klausimus ir automatizuotų atsakymus į juos. Šie pokalbių robotai yra išmokyti bendrauti kaip žmonės, naudojant metodą, vadinamą natūralios kalbos apdorojimu.

AI pokalbių robotas gali suprasti žmonių kalbą taip, kaip jis būtų atspausdintas, o tai leidžia jiems mažiau ar daugiau veikti savarankiškai. AI pokalbių roboto programinė įranga gali atpažinti kalbą be iš anksto užprogramuotų instrukcijų ir pateikia atsakymą, atsižvelgdama į esamus duomenis. Taigi svetainės lankytojai gali vadovauti pokalbiui, išreikšdami savo ketinimą savais žodžiais. Tai gali būti naudojama įvairiems tikslams, pvz., analizuojant kliento jausmus arba numatant, ko svetainės lankytojas ieško jūsų svetainėje.

Būsto kainų prognozė

Pagrindinė šios sistemos koncepcija – atspėti naujo namo pardavimo vertę. Šis sistemos duomenų rinkinys daugiausia apima informaciją apie naujų namų kainas įvairiose miesto vietose. Be įvairių namų kainų, rasite papildomų duomenų rinkinių, į kuriuos įtrauktas gyventojo amžius, nusižengimų rodiklis mieste ir ne mažmeninės prekybos įmonės. Taigi, tai puiki sistema pradedantiesiems pasitikrinti savo žinias.

Mašininis mokymasis

AI arba dirbtinio intelekto taikymas yra žinomas kaip mašininis mokymasis, kuris leidžia programoms atspėti tikslius rezultatus, nereikalaujant tikslių komandų kiekvienam žingsniui. Ši procedūra prasideda pateikiant jiems geros kokybės duomenis, o po to apmokant mašinas kuriant įvairius mašininio mokymosi modelius su duomenimis ir įvairiais algoritmais. Čia algoritmų pasirinkimas daugiausia priklauso nuo turimų duomenų tipo ir užduoties, kurią bandome automatizuoti, tipo. Mašininio mokymosi algoritmai skirstomi į tris tipus – prižiūrimus, neprižiūrimus ir sustiprinamuosius.

Sustiprinimo mokymasis

Sustiprinimo mokymasis yra AI dalis, kurioje mašina išmoksta kažką, kas susiję su tuo, kaip žmonės mokosi. Tai viena iš trijų pagrindinių mašininio mokymosi paradigmų kartu su prižiūrimu ir neprižiūrimu mokymusi. Stiprinamasis mokymasis yra tinkamų veiksmų ėmimasis, siekiant maksimaliai padidinti atlygį tam tikromis sąlygomis. Jį naudoja skirtinga programinė įranga ir mašinos, siekdamos atrasti geriausius įmanomus veiksmus ar kelią, kurį turi atlikti tam tikromis sąlygomis.

Sustiprinimo mokymasis renka duomenis iš mašininio mokymosi sistemų, kurios naudoja bandymų ir klaidų metodą. Čia duomenys nėra įvesties elementas, kurį aptiktume prižiūrimo ar neprižiūrimo mašininio mokymosi metu. RL naudoja skirtingus algoritmus, kurie mokosi iš rezultatų ir nusprendžia, kokių veiksmų reikia imtis vėliau. Po kiekvieno veiksmo algoritmas gauna grįžtamąjį ryšį, kuris padeda nustatyti, ar jo pasirinkimas buvo teisingas, ar neutralus, kitaip neteisingas. Tai puikus būdas naudoti automatizuotoms sistemoms, kurios turi priimti daug mažų sprendimų be žmonių nurodymų.

Kliento rekomendacija

Dirbtinio intelekto (AI) klientų rekomendacijų sistema yra mašininio mokymosi algoritmų grupė, kurią naudoja kūrėjai, norėdami tikėtis pasirinkimų ir teikti susijusius pasiūlymus vartotojams. Naudodami duomenų mokslą ir naudotojų duomenis, klientų rekomendacijų sistemas AI filtruoja ir rekomenduoja konkrečiam vartotojui tinkamiausius elementus. Elektroninei prekybai dirbtinis intelektas buvo labai naudingas. Geriausias to pavyzdys yra „Amazon“ ir jos klientų rekomendacijų sistema. Ši sistema padėjo platformai labai padidinti pajamas, kad būtų užtikrinta gera klientų patirtis. Elektroninės prekybos platformoje galite sukurti klientų rekomendacijų sistemą ir naudoti kliento naršymo istoriją savo duomenims.

Virtualus asistentas, skirtas Windows, pagrįstas balsu

Balsu pagrįstas virtualus asistentas, skirtas „Windows“, yra patogus įrankis, daugiausia naudojamas kasdienėms užduotims supaprastinti. Pavyzdžiui, galite naudoti virtualius balso asistentus įvairiems tikslams, pavyzdžiui, ieškoti daugybės prekių ar paslaugų internete, pirkti įvairius produktus, rašyti pastabas ir nustatyti priminimus ir tt Ši sistema yra ypač sukurta Windows, todėl Windows naudotojas gali naudokite šį asistentą norėdami atidaryti bet kokio tipo programas, kurių jiems reikia per atvirą balso komandą, taip pat galime parašyti svarbius pranešimus naudodami rašymo balso komandą. Taigi jis atpažins vartotojų ketinimus iš balso komandos ir atitinkamai atlieka veiksmus.

Akcijų kainos numatymas

Akcijų kainos prognozavimas yra viena iš išskirtinių AI (dirbtinio intelekto) seminaro temų pradedantiesiems. Mašininio mokymosi ekspertai mėgsta akcijų rinką, nes ji tiesiog užpildyta duomenimis. Taigi, galite gauti įvairių tipų duomenų rinkinius ir nedelsdami pradėti dirbti su šia tema. Studentams, kurie ruošiasi dirbti finansų srityje, ši koncepcija patiktų, nes ji padeda jiems gauti didžiulę įžvalgą apie skirtingus to paties segmentus. Akcijų rinkos grįžtamojo ryšio ciklai taip pat yra trumpi, todėl tai padeda patikrinti jūsų prognozes. Galite pabandyti tikėtis šešių mėnesių akcijų kainų pokyčių su duomenimis, kuriuos gaunate iš ataskaitų, kurias teikia šios AI sistemos organizacijos.

Rekomendavimo sistemos

Rekomendavimo sistemos naudojamos „Netflix“ norint gauti patarimų dėl filmų ir serialų, atsižvelgiant į jūsų ankstesnius pasirinkimus. Taigi ši sistema suteikia jums šiek tiek pagalbos, ką pasirinkti iš didžiulių pasirinkimų, kuriuos galima rasti internete. Rekomendacijų sistema priklauso nuo bendradarbiavimo filtravimo arba rekomendacijos pagal turinį. Turiniu pagrįstą rekomendaciją galima atlikti tiesiog išnagrinėjus visą elemento turinį. Pavyzdžiui, jums gali būti pasiūlytos knygos, pagrįstos natūralios kalbos apdorojimu, baigtu knygose. Arba bendradarbiaujant filtravimą galima atlikti tiesiog ištyrus ankstesnį skaitymo elgesį ir, atsižvelgiant į tai, pasiūlant knygas.

Veido emocijų atpažinimas ir aptikimas

Veido emocijų aptikimo ir atpažinimo sistema yra viena iš populiariausių dirbtinio intelekto sistemų. Ši sistema daugiausia skirta atpažinti ir nuskaityti žmogaus veido išraiškas. Realiu laiku ši sistema padeda aptikti pagrindines žmogaus emocijas, tokias kaip pyktis, laimė, baimė, liūdesys, nuostaba, neutralumas ir pasibjaurėjimas. Pirma, ši atpažinimo sistema aptinka veido išraiškas iš netvarkingo žvilgsnio, kad galėtų išgauti veido bruožus ir klasifikuoti veido išraiškas.

Unikali šios veido emocijų atpažinimo ir aptikimo sistemos savybė yra ta, kad ji gali stebėti žmonių emocijas, atskirti kokybiškas, blogas emocijas ir jas tinkamai pažymėti. Taigi, ji taip pat gali panaudoti pažymėtų emocijų informaciją, kad atpažintų mąstymo modelius ir asmens elgesį.

Natūralios kalbos apdorojimas (NLP)

Labai aišku, kad žmonės gali bendrauti vieni per kalbą, tačiau dabar mašinos taip pat gali atlikti tai, kas žinoma kaip NLP arba natūralios kalbos apdorojimas. Tai naudoja prietaisai, norėdami analizuoti, atpažinti kalbą ir kalbą, kai ji kalbama. Yra įvairių natūralios kalbos apdorojimo poskyrių, susijusių su kalba, pavyzdžiui, kalbos atpažinimu, natūralios kalbos vertimu, natūralios kalbos generavimu ir kt.

Šiuo metu NLP yra labai garsus klientų palaikymo programomis, daugiausia pokalbių robotu, kuris naudoja NLP ir ML bendrauti su vartotojais teksto forma ir taip pat nulaužti jų užklausas. Taip jūs gaunate žmogišką ryšį bendraudami su klientų aptarnavimo tarnyba, tiesiogiai nebendraudami su žmogumi.

Širdies ligų prognozė

Širdies ligų prognozavimas yra labai naudingas medicinos srityje, nes jis daugiausia skirtas teikti medicinines konsultacijas ir patarimus pacientams, sergantiems širdies liga. Pacientai dažnai skundžiasi, kad negali rasti geriausių gydytojų, kurie patenkintų jų medicininius poreikius. Taigi, širdies ligų prognozavimo taikymas padės jums išspręsti šią problemą.

Tai internetinė programa, skirta leisti vartotojams nedelsiant gauti ekspertų medicinos specialistų konsultacijas ir paslaugas dėl su širdies ligomis susijusių ligų. Taigi vartotojai gali paminėti ir pasidalinti savo su širdimi susijusias problemas internetiniame portale. Po to ši sistema apdoros tuos duomenis, kad patikrintų įvairių galimų ligų, susijusių su ta konkrečia informacija, duomenų bazę. Ši sistema taip pat leidžia vartotojams patikrinti įvairių gydytojų duomenis.

Bankininkystės robotas

Bankininkystės robotas yra puiki AI tema, naudojama nagrinėti vartotojų užklausas, atpažinti jų pranešimus ir atitinkamai atlikti tinkamus veiksmus. Ši AI pagrįsta programa naudojama specialiai bankams, kur vartotojai gali teirautis dėl su banku susijusių užklausų, tokių kaip paskolos, kredito kortelės, sąskaitos ir kt.

Tai „Android“ pagrįsta programa. Taigi, panašiai kaip pokalbių robotas, šios programos yra tiesiog apmokytos apdoroti vartotojų užklausas ar užklausas ir suprasti, kokios informacijos ar paslaugų jie ieško. Šis banko robotas bendraus su vartotojais. Taigi, bankinis robotas prireikus gali atsakyti į vartotojų užduodamus klausimus, netgi sukelti problemų vadovams.

Kompiuterinė vizija

Internetas pilnas vaizdų, todėl kiekvieną dieną įkeliama ir peržiūrima milijardai vaizdų. Taigi svarbu, kad kompiuteriai galėtų stebėti ir atpažinti vaizdus naudodami „Computer Vision“, kuri naudoja dirbtinį intelektą duomenims iš vaizdų pašalinti. Šie duomenys gali būti objekto atpažinimas vaizde, vaizdo turinio identifikavimas, siekiant kartu sugrupuoti įvairius vaizdus ir kt.

Išmanioji logistika ir tiekimo grandinė

Dirbtiniu intelektu (AI) pagrįstos strategijos, pvz., išmanioji logistika, naudojamos, kai įmonės laikosi savo mastelio ir didėjančių poreikių. Taigi tai leidžia skirtingoms įmonėms gauti įsivaizduojamą vietą tiekimo grandinėje geriau naršyti ir optimizuoti veiklą. Jie taip pat gali tvarkyti paslaugas ir prekes realiuoju laiku.

Metaverse technologija

„Metaverse“ technologija yra erdvinio skaičiavimo platforma, naudojama skaitmeniniams potyriams teikti su pagrindiniais civilizaciniais aspektais, tokiais kaip socialinė sąveika, prekyba, valiuta, ekonomika ir nuosavybės nuosavybė. „Metaverse“ technologija pagrįsta AR (papildytos realybės integracija) ir VR (virtualioji realybė), leidžiančiomis daugiarūšiu būdu sąveikauti per virtualius nustatymus, skaitmeninius produktus ir žmones. Taigi ši technologija yra įtraukiančių ir bendraujančių kelių naudotojų nuolatinių platformų tinklas. „Metaverse“ daugiausia apima septynis sluoksnius – patirtį, kūrėjų ekonomiką, atradimą, erdvinį skaičiavimą, žmogaus įsikišimą, infrastruktūrą ir decentralizaciją. Metaverse platformų pavyzdžiai: Sandbox, Decentraland, Metahero, Bloktopia ir Meta Horizon pasauliai.

Hiperautomatizacija

Hiperautomatizavimas yra disciplinuotas ir į verslą orientuotas metodas, kurį organizacijos naudojo greitai identifikuoti, tikrinti ir automatizuoti, kaip ir daugelis IT procesų ir įmonių. Hiperautomatizacija naudoja daugybę technologijų, platformų ar įrankių, pvz., dirbtinį intelektą, robotų procesų automatizavimą, mašininį mokymąsi, verslo procesų valdymą, įvykiais pagrįstą programinės įrangos architektūrą, integravimo platformą kaip paslaugą, išmaniuosius verslo procesų valdymo rinkinius, supakuotą programinę įrangą, žemo kodo arba ne. - kodo įrankiai ir kiti procesai, užduotys ir sprendimai automatizavimas įrankiai.

Edge AI

„Edge Computing“ ir dirbtinio intelekto derinys yra žinomas kaip „Edge AI“. „Edge AI“ krašto skaičiavimas priartina skaičiavimus ir duomenų saugojimą prie įrenginio vietos. Dirbtinio intelekto (AI) algoritmai tiesiog apdoroja duomenis, kurie yra suformuoti įrenginyje per interneto ryšį arba be jo. „Edge AI“ sistema naudoja mašininio mokymosi (ML) algoritmus duomenų apdorojimui, kurie generuojami naudojant aparatūros įrenginį.

Mašininio mokymosi algoritmai „Edge AI“ sistemose veikia esamuose CPU arba net mažiau pajėgiuose MCU kraštutiniuose įrenginiuose. Palyginti su kitomis programomis, naudojančiomis itin efektyvius AI lustus, Edge AI užtikrina puikų našumą ir sumažina energijos sąnaudas.

3D biospausdinimas

3D biospausdinimas yra viena iš technologijų tipų, kai biologiniai dažai, sumaišyti su gyvomis ląstelėmis, tiesiog spausdinami 3D formatu, kad būtų sukurti normalūs audiniai, pvz., 3D struktūros. Šiuo metu ši technologija daugiausia naudojama įvairiose tyrimų srityse, pavyzdžiui, kuriant naujus vaistus ir audinių inžineriją. Šioje priedų gamybos procedūroje naudojami biologiniai rašalai, skirti spausdinti besivystančias gyvų ląstelių struktūras sluoksnis po sluoksnio, kad būtų imituojamas natūralių audinių veikimas ir išdėstymas.

Ši technologija ir biologiškai atspausdintos struktūros leidžia mokslininkams tyrinėti žmogaus kūno funkcijas in vitro. Trimatės biospausdintos struktūros yra svarbios biologiškai, palyginti su 2D tyrimais. Paprastai 3D biospausdinimas daugiausia naudojamas daugeliui biologinių pritaikymų įvairiose srityse, tokiose kaip bioinžinerija, audinių inžinerija ir medžiagų mokslas. Be to, ši technologija taip pat gali būti naudojama vaistų patvirtinimui ir farmacijos kūrimui. Šiuo metu klinikinės sąlygos, pvz., kaulų transplantacijos, 3D spausdinta oda, implantai ir užbaigti 3D spausdinti organai yra biospausdinimo tyrimų centre.

Dar keletas dirbtinio intelekto seminaro temų

Dirbtinio intelekto seminaro temų sąrašas pateikiamas žemiau.

• Autonominės transporto priemonės.
• Robotų mokymasis.
• Feedforward NN (neuroniniai tinklai).
• Pervasive Computing.
• Skaičiavimo intelektas.
• Mašinų etika.
• Semantinis tinklas.
• Sinapsės.
• Programinės įrangos agentai.
• Palaikykite vektorines mašinas.
• Numatymo teorija.
• Sprendimų ir ekspertų sistemos.
• Minimax technika.
• Duomenų gavyba.
• Matavimo neapibrėžtis.
• Posthumanas.
• Ekspertų sistemos.
• Neurovaldikliai.
• Radialinių bazinių funkcijų tinklai.
• Generatyvūs priešpriešiniai tinklai.
• Nepriklausoma komponentų analizė.
• Priežastinė išvada ir mokymasis.
• Kompiuterinis regėjimas ir suvokimas.
• Žaidimas ir paieška.
• Žaidimo teorija.
• Mokymasis grafikuose.
• Mašininis mokymasis.
• Matematinis optimizavimas ir statistika.
• Neurobiologija ir informacijos teorija.

Nepraleiskite: Dirbtinio intelekto projektai inžinerijos studentams .

Taigi, tai yra Dirbtinio intelekto apžvalga Seminaro temos arba AI seminarų temos inžinerijos studentams. Šios seminaro temos siūlomos inžinerijos studentams susipažinti su įvairiomis technologijomis. Dirbtinio intelekto (DI) technologija naudojama tam, kad kompiuteris būtų labai protingas, kad mąstytų ir elgtųsi kaip žmogaus smegenys. Kad mašinos galėtų labai efektyviai atlikti žmogaus užduotis ir rasti geresnių sprendimų. Šios mašinos dažniausiai naudojamos sudėtingoms ir pasikartojančioms žmogaus užduotims atlikti. Dirbtinis intelektas padeda mašinoms mokytis, mąstyti ir pagerinti savo darbo rezultatus kaip žmonėms. Štai jums klausimas, kas yra robotika?