Temaer for kunstig intelligens (AI) for ingeniørstudenter

Kunstig intelligens (AI) er en metode som brukes til å få en datamaskin eller datamaskinstyrt robot til å tenke smart som menneskesinnet, slik at en maskin kan utføre forskjellige menneskelige oppgaver veldig effektivt og også finne en bedre løsning enn menneskesinnet. Kunstig intelligens oppnås gjennom å studere menneskelige hjernemønstre og også ved å undersøke den kognitive prosedyren. Resultatet av alle disse studiene vil utvikle intelligent programvare og systemer. For tiden har AI fortsatt gjort mange fremskritt ved å utføre mye forskning innen nesten alle felt av kunstig intelligens som helsevesen, kvantedatabehandling, autonome kjøretøy, robotikk, Internett av ting , etc. Så med dette i bakhodet, her er en liste over Temaer for kunstig intelligens-seminar sammen med en kort introduksjon.

Temaer for kunstig intelligensseminar

Temaene for kunstig intelligens-seminaret diskuteres nedenfor.

Deep Learning

Undergruppen av Machine Learning (ML) er Deep Learning som lærer ved å imitere den indre menneskelige hjernen som jobber med å behandle data og utføre beslutninger avhengig av disse dataene. Generelt bruker dyp læring AI-nettverk for å utføre maskinlæring. Disse nevrale nettverkene (NN) er ganske enkelt koblet sammen som nettverkene i den menneskelige hjernestrukturen, slik at de er i stand til å behandle data i en ikke-lineær tilnærming som er en hovedfordel over tradisjonelle algoritmer som ganske enkelt kan behandle data innenfor en lineær tilnærming. De RankBrain-algoritme er det beste eksemplet på et dypt nevralt nettverk, og det er et av dem innenfor algoritmen til Google Søk.

AI Chatbot

En chatbot er en type dataprogram som bruker en AI (kunstig intelligens) og NLP (naturlig språkbehandling) for å vite kundespørsmål og automatisere svar på dem. Disse chatbotene er opplært til å ha samtaler som mennesker med en metode som kalles naturlig språkbehandling.

AI chatbot er i stand til å forstå menneskelig språk som det er skrevet ut, noe som lar dem operere mindre eller mer på egen hånd. Programvaren til AI chatbot kan gjenkjenne språk utenfor forhåndsprogrammerte instruksjoner og gir et svar avhengig av eksisterende data. Så dette lar besøkende på nettstedet veilede chatten og gi uttrykk for intensjonen med egne ord. Dette kan brukes til et bredt spekter av bruksområder som å analysere følelsene til en kunde eller lage spådommer angående hva en besøkende på nettstedet søker etter på nettstedet ditt.

Boligprisprediksjon

Hovedkonseptet med dette systemet er å gjette salgsverdien til et nytt hjem. Dette systemdatasettet inneholder hovedsakelig informasjon om nye boligpriser på ulike steder i byen. Bortsett fra de ulike prisene på boliger, vil du finne ekstra datasett som inkluderer beboerens alder, lovbruddsfrekvensen i byen og ikke-detaljhandelsvirksomheter. Så det er et flott system for nybegynnere for å teste kunnskapen sin.

Maskinlæring

Anvendelsen av en AI eller kunstig intelligens er kjent som maskinlæring som lar applikasjonene gjette presise utfall uten å kreve nøyaktige kommandoer for hvert trinn. Denne prosedyren begynner med å mate dem med data av god kvalitet og etter det trene maskinene gjennom å bygge en rekke maskinlæringsmodeller med dataene og ulike algoritmer. Her avhenger utvalget av algoritmer hovedsakelig av typen data vi har og typen oppgave vi prøver å automatisere. Maskinlæringsalgoritmer er klassifisert i tre typer - overvåket, uovervåket og forsterkning.

Forsterkende læring

Forsterkningslæring er en del av AI der maskinen lærer noe relatert til hvordan mennesker lærer. Dette er ett av tre grunnleggende maskinlæringsparadigmer sammen med overvåket og uovervåket læring. Forsterkende læring handler om å iverksette passende handlinger for å maksimere belønning innenfor en bestemt tilstand. Den brukes av forskjellige programvarer og maskiner for å finne de best mulige handlingene eller veien den må ta i en bestemt tilstand.

Forsterkende læring samler inn data fra maskinlæringssystemer som bruker en prøve- og feilteknikk. Her er ikke data et element av input som vi ville oppdaget innen overvåket eller uovervåket maskinlæring. RL bruker forskjellige algoritmer som lærer av resultater og bestemmer hvilke handlinger som må iverksettes senere. Etter hver handling får algoritmen tilbakemelding som hjelper til med å avgjøre om valget den gjorde var riktig, nøytral ellers feil. Det er en utmerket metode å bruke for automatiserte systemer som må ta mange små avgjørelser uten veiledning fra mennesker.

Kundeanbefaling

Et kunstig intelligens (AI) kundeanbefalingssystem er en gruppe maskinlæringsalgoritmer som brukes av utviklere for å forvente valg og tilby relaterte forslag til brukere. Ved å bruke datavitenskapen og dataene til brukere, filtrerer kundeanbefalingssystemer innen AI og anbefaler de mest passende elementene til en bestemt bruker. E-handel har hatt betydelig nytte av kunstig intelligens. Det beste eksemplet på dette er Amazon og dets kundeanbefalingssystem. Dette systemet har hjulpet plattformen med å forbedre inntekten ekstremt for en god kundeopplevelse. For en e-handelsplattform kan du designe et kundeanbefalingssystem og bruke kundens nettleserhistorikk for dataene dine.

Virtual Assistant for Windows basert på Voice

Stemmebasert virtuell assistent for Windows er et hendig verktøy som hovedsakelig brukes til å forenkle daglige oppgaver. Du kan for eksempel bruke virtuelle stemmeassistenter til mange formål som å lete etter mange varer eller tjenester på nettet, for å handle forskjellige produkter, skrive notater og sette inn påminnelser osv. Dette systemet er spesielt utviklet for Windows, slik at brukeren av Windows kan bruk denne assistenten til å åpne alle typer applikasjoner de trenger gjennom åpen talekommando, og vi kan også skrive viktige meldinger med skriv talekommando. Så det vil gjenkjenne intensjonen til brukere fra talekommandoen og følgelig utfører den handlingene.

Prediksjon av aksjekurs

Forutsigelsen av aksjekursen er et av de fremragende AI (Artificial Intelligence) seminaremnene for nybegynnere. Ekspertene innen maskinlæring elsker aksjemarkedet fordi det ganske enkelt er fylt med data. Så du kan få forskjellige typer datasett og begynne å jobbe med dette emnet umiddelbart. Studenter som forbereder seg på å jobbe innenfor finansområdet vil elske dette konseptet fordi det hjelper dem å få en enorm innsikt i ulike segmenter av det samme. Aksjemarkedets tilbakemeldingssykluser er også korte, så det hjelper med å verifisere spådommene dine. Du kan prøve å forvente seks måneders aksjekursbevegelser med dataene du får fra rapportene levert av organisasjoner i dette AI-systemet.

Anbefaler systemer

Recommender-systemer brukes i Netflix for å få råd om filmer og serier avhengig av dine tidligere valg. Så dette systemet gir deg litt hjelp til hva du skal velge blant de store utvalgene som er tilgjengelige på nettet. Et anbefalingssystem er avhengig av samarbeidsfiltrering eller anbefaling basert på innhold. Anbefalingen basert på innhold kan gjøres ved ganske enkelt å undersøke alt innholdet til varen. For eksempel kan du bli foreslått bøker basert på naturlig språkbehandling fullført på bøkene. Alternativt kan samarbeidsfiltrering gjøres ved ganske enkelt å undersøke din tidligere leseatferd og deretter foreslå bøker avhengig av det.

Gjenkjenning og gjenkjenning av ansiktsfølelser

Ansiktsfølelsesdeteksjons- og gjenkjenningssystemet er et av de trendende AI-baserte systemene. Dette systemet er hovedsakelig designet for å gjenkjenne og lese uttrykkene til menneskelig ansiktsbehandling. I sanntid hjelper dette systemet med å oppdage de menneskelige kjernefølelsene som sinne, lykke, redd, tristhet, overraskelse, nøytral og avsky. For det første oppdager dette gjenkjenningssystemet ansiktsuttrykk fra et rotete syn for å utføre utvinning av ansiktstrekk og klassifisering av ansiktsuttrykk.

Det unike med dette ansiktsfølelsesgjenkjennings- og gjenkjenningssystemet er at det kan observere følelsene til mennesker, skille mellom dårlige følelser av høy kvalitet og merke dem på passende måte. Så den kan også bruke informasjonen om merkede følelser for å gjenkjenne tankemønstrene og en persons oppførsel.

Natural Language Processing (NLP)

Det er veldig tydelig at mennesker kan kommunisere gjennom hverandre med tale, men nå kan maskiner også utføre, noe som er kjent som NLP eller Natural Language Processing. Dette brukes av enheter for å analysere, gjenkjenne språk og tale mens det snakkes. Det er forskjellige underdeler av naturlig språkbehandling som omhandler språk som talegjenkjenning, oversettelse av naturlig språk, generering av naturlig språk, etc.

For tiden er NLP veldig kjent for kundestøtteapplikasjoner, hovedsakelig chatboten som bruker NLP og ML for å kommunisere med forbrukere i tekstform og også knekke spørsmålene deres. Dermed får du den menneskelige kontakten i kundestøtteinteraksjoner uten å samhandle direkte med et menneske.

Forutsigelse av hjertesykdom

Hjertesykdomsprediksjon er svært nyttig i det medisinske feltet fordi det hovedsakelig er designet for å gi online medisinsk konsultasjon og veiledning til pasienter som lider av hjertesykdom. Pasienter klager ofte over at de ikke kan finne de beste legene for å støtte deres medisinske behov. Så, prediksjonsapplikasjonen av hjertesykdom vil hjelpe deg med å overvinne dette problemet.

Dette er en nettbasert applikasjon som brukes til å la brukere få umiddelbar adgang til konsultasjon og tjenester til ekspertmedisinsk fagpersonell for hjerterelaterte sykdommer. Så brukere kan nevne og dele sine hjerterelaterte problemer over nettportalen. Etter det vil dette systemet behandle disse dataene for å verifisere databasen med forskjellige mulige sykdommer knyttet til de spesielle detaljene. Dette systemet lar brukere også sjekke forskjellige legers detaljer.

Bankbot

Bankroboten er et strålende AI-emne som brukes til å undersøke brukernes spørsmål for å gjenkjenne meldingene deres og utføre passende handlinger deretter. Denne AI-baserte applikasjonen brukes spesifikt for banker der brukere kan spørre for bankrelaterte spørsmål som lån, kredittkort, kontoer, etc.

Dette er en Android-basert applikasjon. Så, i likhet med en chatbot, er disse applikasjonene ganske enkelt trent for å behandle spørsmål eller forespørsler fra brukere og forstå hvilken informasjon eller tjenester de søker etter. Denne bankroboten vil snakke med brukere. Så, bankboten kan svare på spørsmål fra brukere om nødvendig, til og med skape problemer for menneskelige ledere.

Datamaskin syn

Internett er fullt av bilder, så hver dag lastes og vises milliarder av bilder hver dag. Så det er viktig at datamaskiner kan observere og gjenkjenne bilder gjennom Computer Vision som bruker AI for å fjerne data fra bilder. Disse dataene kan være gjenkjenning av objekter i bildet, identifikasjon av bildeinnhold for å gruppere en rekke bilder sammen, etc.

Smart logistikk og forsyningskjede

Kunstig intelligens (AI)-drevne strategier som smart logistikk brukes når virksomheter opprettholder deres skalering og overgroende krav. Så dette gjør at forskjellige selskaper kan få et forestilt sted for å navigere bedre i forsyningskjeden og optimalisere driften. De kan også håndtere tjenestene og varene i sanntid.

Metaverse-teknologi

Metaverse-teknologi er en romlig databehandlingsplattform som brukes til å gi digitale opplevelser med sine sentrale sivilisatoriske aspekter som sosiale interaksjoner, handel, valuta, økonomi og eiendomsbesittelse. Metaverse-teknologien er basert på AR (integration of augmented reality) og VR (virtuell virkelighet) som tillater multimodale interaksjoner gjennom virtuelle innstillinger, digitale produkter og mennesker. Dermed er denne teknologien et nettverk av oppslukende og omgjengelige permanente flerbrukerplattformer. Metaverse inkluderer hovedsakelig syv lag – erfaring, skaperøkonomier, oppdagelse, romlig databehandling, menneskelig interferens, infrastruktur og desentralisering. Eksempler på Metaverse-plattformer er; Sandbox, Decentraland, Metahero, Bloktopia og Meta Horizon Worlds.

Hyperautomatisering

Hyperautomatisering er en disiplinert og forretningsdrevet tilnærming som organisasjoner brukte til å identifisere raskt, sjekke og automatisere som mange IT-prosesser og virksomheter. Hyperautomatisering bruker mange teknologier, plattformer eller verktøy som kunstig intelligens, robotprosessautomatisering, maskinlæring, forretningsprosessadministrasjon, hendelsesdrevet programvarearkitektur, integrasjonsplattform som en tjeneste, intelligente forretningsprosessadministrasjonssuiter, pakket programvare, lavkode eller ikke -kodeverktøy og andre typer prosesser, oppgaver og beslutninger automasjon verktøy.

Edge AI

Kombinasjonen av Edge Computing & Artificial Intelligence er kjent som Edge AI. I Edge AI bringer edge computing beregning og datalagring nærmere enhetens plassering. Algoritmer for kunstig intelligens (AI) behandler ganske enkelt dataene som dannes på enheten gjennom eller uten internettforbindelse. Edge AI-systemet bruker Machine Learning (ML) algoritmer for databehandling som genereres gjennom en maskinvareenhet.

Maskinlæringsalgoritmene i Edge AI-systemer kjører på eksisterende CPUer eller enda mindre kapable MCUer innenfor edge-enheter. Sammenlignet med andre applikasjoner som bruker ekstremt effektive AI-brikker, gir Edge AI overlegen ytelse og reduserer også strømforbruket.

3D bioprinting

3D-bioprinting er en type teknologi der bioblekk blandet med levende celler ganske enkelt skrives ut i 3D for å lage normalt vev som 3D-strukturer. For tiden brukes denne teknologien hovedsakelig i ulike forskningsområder som utvikling av nye legemidler og vevsteknikk. Denne prosedyren for additiv produksjon bruker bioblekk for å skrive ut utviklende strukturer av levende celler lag for lag slik at den imiterer ytelsen og arrangementene til naturlig vev.

Denne teknologien og biotrykte strukturene lar forskere studere menneskekroppens funksjoner in vitro. Tredimensjonale bioprintede strukturer er relevante biologisk sammenlignet med vitro-studier utført innenfor 2D. Generelt brukes 3D-bioprinting hovedsakelig til en rekke biologiske applikasjoner innen forskjellige felt som bioingeniør, vevsteknikk og materialvitenskap. I tillegg kan denne teknologien også brukes til legemiddelvalidering og farmasøytisk utvikling. Foreløpig kliniske innstillinger som beintransplantasjoner, 3D-printet hud, implantater og komplett 3D-printede organer er på forskningssenteret for bioprinting.

Noen mer kunstig intelligens-seminaremner

Listen over temaer for kunstig intelligens er gitt nedenfor.

• Autonome kjøretøy.
• Robotlæring.
• Feedforward NN (nevrale nettverk).
• Pervasive Computing.
• Beregningsmessig intelligens.
• Maskinetikk.
• Semantisk nett.
• Synapser.
• Programvareagenter.
• Støtte vektormaskiner.
• Prediksjonsteori.
• Beslutnings- og ekspertsystemer.
• Minimax-teknikker.
• Datautvinning.
• Måleusikkerhet.
• Posthuman.
• Ekspertsystemer.
• Nevrokontrollere.
• Radial basisfunksjonsnettverk.
• Generative kontradiktoriske nettverk.
• Uavhengig komponentanalyse.
• Årsaksinferens og læring.
• Datasyn og persepsjon.
• Spill og søk.
• Spill teori.
• Lære på grafer.
• Maskinlæring.
• Matematisk optimalisering og statistikk.
• Nevrobiologi og informasjonsteori.

Ikke gå glipp av: Kunstig intelligensprosjekter for ingeniørstudenter .

Dermed er dette en oversikt over kunstig intelligens Seminaremner eller AI-seminaremner for ingeniørstudenter. Disse seminaremnene er foreslått for ingeniørstudenter for å oppdatere dem om forskjellige teknologier. Artificial Intelligence (AI)-teknologi brukes til å gjøre en datamaskin veldig intelligent til å tenke og oppføre seg som en menneskelig hjerne. Slik at maskiner kan utføre menneskelige oppgaver veldig effektivt og også finner bedre løsninger. Disse maskinene brukes mest til komplekse og repeterende menneskelige oppgaver. AI hjelper maskiner til å lære, tenke og forbedre ytelsen til arbeidet sitt som mennesker. Her er et spørsmål til deg, hva er robotikk?