Kunstig intelligens (AI) seminaremner for ingeniørstuderende

Artificial Intelligence (AI) er en metode, der bruges til at få en computer eller computerstyret robot til at tænke smart som det menneskelige sind, så en maskine kan udføre forskellige menneskelige opgaver meget effektivt og også finder en bedre løsning end menneskets sind. Kunstig intelligens opnås ved at studere menneskelige hjernemønstre og også ved at undersøge den kognitive procedure. Resultatet af alle disse undersøgelser vil udvikle intelligent software og systemer. På nuværende tidspunkt har kunstig intelligens stadig gjort adskillige fremskridt ved at udføre en masse forskning inden for næsten alle områder af kunstig intelligens som sundhedspleje, kvantecomputere, autonome køretøjer, robotter, Internet of Things , osv. Så med dette i tankerne, er her en liste over Emner til seminarer om kunstig intelligens sammen med en kort introduktion.

Emner til seminarer om kunstig intelligens

Emnerne i seminaret om kunstig intelligens diskuteres nedenfor.

Dyb læring

Undergruppen af ​​Machine Learning (ML) er Deep Learning, som lærer ved at efterligne den indvendige menneskelige hjerne, der arbejder med at behandle data og udføre beslutninger afhængigt af disse data. Generelt bruger deep learning AI-netværk til at udføre maskinlæring. Disse neurale netværk (NN'er) er simpelthen forbundet ligesom netværkene i den menneskelige hjernestruktur, så de er i stand til at behandle data i en ikke-lineær tilgang, hvilket er en hovedfordel over traditionelle algoritmer, der simpelthen kan behandle data inden for en lineær tilgang. Det RankBrain algoritme er det bedste eksempel på et dybt neuralt netværk, og det er et af dem inden for Google Search-algoritmen.

AI Chatbot

En chatbot er en type computerprogram, der anvender en AI (kunstig intelligens) og NLP (naturlig sprogbehandling) til at kende kundespørgsmål og automatisere svar på dem. Disse chatbots er trænet til at føre samtaler som mennesker med en metode kaldet naturlig sprogbehandling.

AI-chatbotten er i stand til at forstå menneskeligt sprog, som det er udskrevet, hvilket giver dem mulighed for at arbejde mindre eller mere på egen hånd. AI-chatbot'ens software kan genkende sprog uden for forprogrammerede instruktioner og giver et svar afhængigt af eksisterende data. Så dette giver besøgende på webstedet mulighed for at guide chatten og udtrykke deres hensigt med deres egne ord. Dette kan bruges til en bred vifte af anvendelser som at analysere en kundes følelser eller at lave forudsigelser om, hvad en besøgende på webstedet søger efter på dit websted.

Forudsigelse af boligpriser

Hovedkonceptet for dette system er at gætte salgsværdien af ​​et nyt hjem. Dette systemdatasæt indeholder hovedsageligt information om nye boligpriser forskellige steder i byen. Udover de forskellige priser på boliger, vil du finde ekstra datasæt, som inkluderer beboerens alder, lovovertrædelsesraten i byen og ikke-detailvirksomheder. Så det er et fantastisk system for begyndere til at teste deres viden.

Maskinelæring

Anvendelsen af ​​en AI eller kunstig intelligens er kendt som Machine learning, som giver applikationerne mulighed for at gætte præcise resultater uden at kræve nøjagtige kommandoer for hvert trin. Denne procedure begynder med at fodre dem med data af god kvalitet og derefter træne maskinerne ved at bygge en række maskinlæringsmodeller med data og forskellige algoritmer. Her afhænger valget af algoritmer hovedsageligt af den type data, vi har, og den type opgave, vi forsøger at automatisere. Maskinlæringsalgoritmer er klassificeret i tre typer - overvåget, uovervåget og forstærkning.

Forstærkende læring

Forstærkningslæring er en del af AI, hvor maskinen lærer noget relateret til, hvordan mennesker lærer. Dette er et af tre grundlæggende maskinlæringsparadigmer sammen med overvåget og uovervåget læring. Forstærkende læring handler om at tage passende handlinger for at maksimere belønning inden for en bestemt tilstand. Det bruges af forskellige software og maskiner til at finde de bedst mulige handlinger eller veje, det skal tage i en bestemt tilstand.

Reinforcement learning indsamler data fra maskinlæringssystemer, der bruger en trial & error-teknik. Her er data ikke et element i det input, som vi ville opdage inden for overvåget eller uovervåget maskinlæring. RL bruger forskellige algoritmer, der lærer af resultater og beslutter, hvilken handling der skal tages efterfølgende. Efter hver handling får algoritmen feedback, der hjælper med at afgøre, om det valg, den foretog, var rigtigt, neutralt ellers forkert. Det er en fremragende metode at bruge til automatiserede systemer, der skal træffe mange små beslutninger uden vejledning fra mennesker.

Kundeanbefaling

Et kunstig intelligens (AI) kundeanbefalingssystem er en gruppe af maskinlæringsalgoritmer, der bruges af udviklere til at forvente valg og tilbyde relaterede forslag til brugere. Ved at bruge datavidenskaben og brugernes data filtrerer kundeanbefalingssystemer inden for AI og anbefaler de mest passende varer til en bestemt bruger. E-handel har haft stor gavn af kunstig intelligens. Det bedste eksempel på dette er Amazon og dets kundeanbefalingssystem. Dette system har hjulpet platformen med at forbedre sin indkomst ekstremt for en god kundeoplevelse. For en e-handelsplatform kan du designe et kundeanbefalingssystem og bruge kundens browserhistorik til dine data.

Virtual Assistant til Windows baseret på Voice

Stemmebaseret virtuel assistent til Windows er et praktisk værktøj, der hovedsageligt bruges til at forenkle daglige opgaver. For eksempel kan du bruge virtuelle stemmeassistenter til mange formål som at lede efter mange varer eller tjenester på nettet, til at shoppe forskellige produkter, skrive noter og indstille påmindelser osv. Dette system er specielt designet til Windows, så brugeren af ​​Windows kan Brug denne assistent til at åbne enhver form for applikation, de har brug for gennem åben stemmekommando, og vi kan også skrive vigtige beskeder med skriv stemmekommando. Så det vil genkende brugernes hensigt fra stemmekommandoen og udfører derfor handlingerne.

Forudsigelse af aktiekurs

Forudsigelsen af ​​aktiekursen er et af de fremragende AI (Artificial Intelligence) seminaremner for begyndere. Eksperterne i maskinlæring elsker aktiemarkedet, fordi det simpelthen er fyldt med data. Så du kan få forskellige typer datasæt og begynde at arbejde med dette emne med det samme. Studerende, der forbereder sig på at arbejde inden for finansområdet, ville elske dette koncept, fordi det hjælper dem med at få et enormt indblik i forskellige segmenter af det samme. Aktiemarkedets feedback-cyklusser er også korte, så det hjælper med at verificere dine forudsigelser. Du kan prøve at forvente seks måneders aktiekursbevægelser med de data, du får fra rapporterne fra organisationer i dette AI-system.

Anbefalingssystemer

Recommender-systemer bruges i Netflix til at få råd om film og serier afhængigt af dine tidligere valg. Så dette system giver dig lidt hjælp til, hvad du skal vælge yderligere fra enorme udvalg, der kan fås online. Et anbefalingssystem afhænger af kollaborativ filtrering eller anbefaling baseret på indhold. Anbefalingen baseret på indhold kan gøres ved blot at undersøge alt varens indhold. For eksempel kan du blive foreslået bøger baseret på naturlig sprogbehandling gennemført på bøgerne. Alternativt kan kollaborativ filtrering udføres ved blot at undersøge din tidligere læseadfærd og derefter foreslå bøger afhængigt af det.

Genkendelse og detektion af ansigtsfølelser

Ansigtsfølelsesdetektions- og genkendelsessystemet er et af de trending AI-baserede systemer. Dette system er hovedsageligt designet til at genkende og læse udtryk for menneskelig ansigtsbehandling. I realtid hjælper dette system med at opdage de menneskelige kernefølelser som vrede, lykke, bange, tristhed, overraskelse, neutral og afsky. For det første registrerer dette genkendelsessystem ansigtsudtryk fra et rodet syn for at udføre udtrækning af ansigtstræk og klassificering af ansigtsudtryk.

Det unikke ved dette ansigtsfølelsesgenkendelses- og detektionssystem er, at det kan observere menneskers følelser, skelne mellem dårlige følelser af høj kvalitet og mærke dem passende. Så det kan også bruge informationen om mærkede følelser til at genkende tankemønstrene og en persons adfærd.

Natural Language Processing (NLP)

Det er meget tydeligt, at mennesker kan kommunikere gennem hinanden ved tale, men nu kan maskiner også udføre, hvilket er kendt som NLP eller Natural Language Processing. Dette bruges af enheder til at analysere, genkende sprog og tale, mens det tales. Der er forskellige underdele af naturlig sprogbehandling, der omhandler sprog som talegenkendelse, oversættelse af naturligt sprog, generering af naturligt sprog osv.

På nuværende tidspunkt er NLP meget berømt for kundesupportapplikationer, hovedsageligt chatbotten, der bruger NLP & ML til at kommunikere med forbrugere i tekstform og også knække deres forespørgsler. Således opnår du det menneskelige touch inden for kundesupportinteraktioner uden at interagere direkte med et menneske.

Forudsigelse af hjertesygdom

Hjertesygdomsforudsigelse er meget nyttig på det medicinske område, fordi det hovedsageligt er designet til at give online medicinsk konsultation og vejledning til patienter, der lider af hjertesygdomme. Patienter klager ofte over, at de ikke kan finde de bedste læger til at understøtte deres medicinske behov. Så forudsigelsen af ​​hjertesygdomme vil hjælpe dig med at overvinde dette problem.

Dette er en online applikation, der bruges til at give brugere mulighed for øjeblikkeligt at få adgang til konsultation og tjenester fra eksperter inden for hjerte-relaterede sygdomme. Så brugere kan nævne og dele deres hjerterelaterede problemer via onlineportalen. Derefter vil dette system behandle disse data for at verificere databasen over forskellige mulige sygdomme forbundet med disse særlige detaljer. Dette system lader brugere også tjekke forskellige lægers detaljer.

Bank Bot

Bankbot er et genialt AI-emne, der bruges til at undersøge brugernes forespørgsler for at genkende deres beskeder og udføre passende handlinger i overensstemmelse hermed. Denne AI-baserede applikation bruges specifikt til banker, hvor brugere kan forespørge om bankrelaterede forespørgsler som lån, kreditkort, konti osv.

Dette er en Android-baseret applikation. Så i lighed med en chatbot er disse applikationer simpelthen trænet til at behandle forespørgsler eller anmodninger fra brugere og forstå, hvilke oplysninger eller tjenester de søger efter. Denne bankbot vil tale med brugere. Så bankbot kan svare på de spørgsmål, der stilles af brugere, hvis det er nødvendigt, endda give problemer for menneskelige ledere.

Computer Vision

Internettet er fyldt med billeder, så hver dag uploades og ses milliarder af billeder hver dag. Så det er vigtigt, at computere kan observere og genkende billeder gennem Computer Vision, som bruger AI til at fjerne data fra billeder. Disse data kan være genkendelse af objekter i billedet, billedindholdsidentifikation for at gruppere en række billeder i fællesskab osv.

Smart Logistik & Supply Chain

Kunstig intelligens (AI)-drevne strategier som smart logistik bruges, når virksomheder opretholder deres skalering og overgroende krav. Så dette giver forskellige virksomheder mulighed for at opnå en forestillet placering til at navigere i forsyningskæden bedre og optimere driften. De kan også håndtere tjenester og varer i realtid.

Metaverse teknologi

Metaverse-teknologi er en rumlig computerplatform, der bruges til at give digitale oplevelser med dets centrale civilisatoriske aspekter, såsom sociale interaktioner, handel, valuta, økonomi og ejendomsbesiddelse. Metaverse-teknologien er baseret på AR (integration af augmented reality) og VR (virtuel virkelighed), som tillader multimodale interaktioner gennem virtuelle indstillinger, digitale produkter og mennesker. Denne teknologi er således et netværk af fordybende og omgængelige permanente platforme med flere brugere. Metaverse omfatter hovedsageligt syv lag – erfaring, skaberøkonomi, opdagelse, rumlig databehandling, menneskelig indblanding, infrastruktur og decentralisering. Eksempler på Metaverse platforme er; Sandbox, Decentraland, Metahero, Bloktopia og Meta Horizon Worlds.

Hyperautomatisering

Hyperautomation er en disciplineret og forretningsdrevet tilgang, som organisationer brugte til hurtigt at identificere, kontrollere og automatisere ligesom mange it-processer og -virksomheder. Hyperautomation bruger mange teknologier, platforme eller værktøjer som kunstig intelligens, robotprocesautomatisering, maskinlæring, forretningsprocesstyring, hændelsesdrevet softwarearkitektur, integrationsplatform som en service, intelligente forretningsprocesstyringspakker, pakket software, lav-kode eller ej -kodeværktøjer og andre former for proces, opgave og beslutning automatisering værktøjer.

Edge AI

Kombinationen af ​​Edge Computing & Artificial Intelligence er kendt som Edge AI. I Edge AI bringer edge computing beregning og datalagring tættere på enhedens placering. Artificial Intelligence (AI) algoritmer behandler simpelthen de data, der dannes på enheden gennem eller uden en internetforbindelse. Edge AI-system bruger Machine Learning (ML) algoritmer til databehandling, som genereres gennem en hardwareenhed.

Maskinlæringsalgoritmerne i Edge AI-systemer kører på eksisterende CPU'er eller endnu mindre egnede MCU'er inden for edge-enheder. Sammenlignet med andre applikationer, der bruger ekstremt effektive AI-chips, giver Edge AI overlegen ydeevne og reducerer også strømforbruget.

3D bioprint

3D-bioprint er en type teknologi, hvor bio-blæk, blandet med levende celler, simpelthen printes i 3D for at lave normalt væv, såsom 3D-strukturer. På nuværende tidspunkt bruges denne teknologi hovedsageligt i forskellige forskningsområder som udvikling af nye lægemidler og vævsteknologi. Denne additive fremstillingsprocedure bruger bio-blæk til at udskrive udviklende strukturer af levende celler lag for lag, så det imiterer ydeevnen og arrangementerne af naturlige væv.

Denne teknologi og bioprintede strukturer giver forskere mulighed for at studere menneskekroppens funktioner in vitro. Tredimensionelle bioprintede strukturer er relevante biologisk sammenlignet med vitro-undersøgelser udført inden for 2D. Generelt bruges 3D bioprint hovedsageligt til adskillige biologiske applikationer inden for forskellige områder som bioteknik, vævsteknik og materialevidenskab. Derudover kan denne teknologi også bruges til lægemiddelvalidering og farmaceutisk udvikling. I øjeblikket kliniske indstillinger som knogletransplantationer, 3D-printet hud, implantater og komplet 3D-printede organer er på forskningscentret for bioprint.

Nogle mere kunstig intelligens-seminaremner

Listen over kunstig intelligens-seminaremner er givet nedenfor.

• Autonome køretøjer.
• Robot læring.
• Feedforward NN (neurale netværk).
• Pervasive Computing.
• Computational Intelligence.
• Maskinetik.
• Semantisk web.
• Synapser.
• Software agenter.
• Support vektor maskiner.
• Forudsigelsesteori.
• Beslutnings- og ekspertsystemer.
• Minimax teknikker.
• Data Mining.
• Måleusikkerhed.
• Posthuman.
• Ekspertsystemer.
• Neuro-controllere.
• Radial basis funktion netværk.
• Generative kontradiktoriske netværk.
• Uafhængig komponentanalyse.
• Kausal slutning og læring.
• Computersyn og perception.
• Spil og søgning.
• Spilteori.
• Lære på grafer.
• Maskinelæring.
• Matematisk optimering og statistik.
• Neurobiologi & informationsteori.

Gå ikke glip af: Kunstig intelligens-projekter for ingeniørstuderende .

Dette er således en oversigt over kunstig intelligens Seminaremner eller AI-seminaremner for ingeniørstuderende. Disse seminaremner foreslås til ingeniørstuderende for at opdatere dem om forskellige teknologier. Artificial Intelligence (AI) teknologi bruges til at gøre en computer meget intelligent til at tænke og opføre sig som en menneskelig hjerne. Så maskiner kan udføre menneskelige opgaver meget effektivt & også finder bedre løsninger. Disse maskiner bruges mest til komplekse og gentagne menneskelige opgaver. AI hjælper maskiner med at lære, tænke og forbedre ydeevnen af ​​deres arbejde som mennesker. Her er et spørgsmål til dig, hvad er robotteknologi?