Mākslīgā intelekta (AI) semināra tēmas inženierzinātņu studentiem

Mākslīgais intelekts (AI) ir metode, ko izmanto, lai dators vai datora vadīts robots domātu gudri kā cilvēka prāts, lai mašīna varētu ļoti efektīvi veikt dažādus cilvēka uzdevumus un arī atrast labāku risinājumu nekā cilvēka prāts. Mākslīgais intelekts tiek sasniegts, pētot cilvēka smadzeņu modeļus un arī pārbaudot kognitīvo procedūru. Visu šo pētījumu rezultātā tiks izstrādāta inteliģenta programmatūra un sistēmas. Pašlaik mākslīgais intelekts ir guvis daudzus sasniegumus, veicot daudzus pētījumus gandrīz visās mākslīgā intelekta jomās, piemēram, veselības aprūpē, kvantu skaitļošanā, autonomajos transportlīdzekļos, robotikā, Lietu internets , utt. Paturot to prātā, šeit ir saraksts ar Mākslīgā intelekta semināra tēmas kopā ar īsu ievadu.

Mākslīgā intelekta semināru tēmas

Mākslīgā intelekta semināru tēmas ir apskatītas zemāk.

Dziļa mācīšanās

Mašīnmācīšanās (ML) apakškopa ir dziļā mācīšanās, kas mācās, imitējot cilvēka smadzeņu iekšējo darbu, kas strādā, lai apstrādātu datus un veiktu lēmumus atkarībā no šiem datiem. Parasti dziļā mācīšanās izmanto AI tīklus, lai veiktu mašīnmācīšanos. Šie neironu tīkli (NN) ir vienkārši savienoti tāpat kā tīkli cilvēka smadzeņu struktūrā, lai tie varētu apstrādāt datus nelineārā pieejā, kas ir galvenā priekšrocība salīdzinājumā ar tradicionālajiem algoritmiem, kas var vienkārši apstrādāt datus lineārās pieejas ietvaros. The RankBrain algoritms ir labākais dziļā neironu tīkla piemērs, un tas ir viens no tiem Google meklēšanas algoritmā.

AI Chatbot

Tērzēšanas robots ir viena veida datorprogramma, kas izmanto AI (mākslīgo intelektu) un NLP (dabiskās valodas apstrādi), lai uzzinātu klientu jautājumus un automatizētu atbildes uz tiem. Šie tērzēšanas roboti ir apmācīti sarunāties kā cilvēki, izmantojot metodi, ko sauc par dabiskās valodas apstrādi.

AI tērzēšanas robots spēj saprast cilvēku valodu kā drukātu, kas ļauj tiem darboties mazāk vai vairāk atsevišķi. AI tērzēšanas robota programmatūra var atpazīt valodu ārpus iepriekš ieprogrammētām instrukcijām un sniedz atbildi atkarībā no esošajiem datiem. Tādējādi vietnes apmeklētāji var vadīt tērzēšanu, paužot savu nodomu saviem vārdiem. To var izmantot plašam lietojumu klāstam, piemēram, klienta jūtu analīzei vai prognozēm par to, ko vietnes apmeklētājs meklē jūsu vietnē.

Mājokļa cenu prognozēšana

Šīs sistēmas galvenā koncepcija ir uzminēt jaunas mājas pārdošanas vērtību. Šī sistēmas datu kopa galvenokārt ietver informāciju par jauno māju cenām dažādās pilsētas vietās. Papildus dažādajām māju cenām jūs atradīsiet papildu datu kopas, kas ietver iemītnieka vecumu, pārkāpumu biežumu pilsētā un ne mazumtirdzniecības uzņēmumu atrašanās vietas. Tātad, tā ir lieliska sistēma iesācējiem savu zināšanu pārbaudei.

Mašīnmācība

AI vai mākslīgā intelekta pielietojums ir pazīstams kā mašīnmācīšanās, kas ļauj lietojumprogrammām uzminēt precīzus rezultātus, neprasot precīzas komandas katrā solī. Šī procedūra sākas ar labas kvalitātes datu ievadīšanu un pēc tam mašīnu apmācību, veidojot dažādus mašīnmācīšanās modeļus ar datiem un dažādiem algoritmiem. Šeit algoritmu izvēle galvenokārt ir atkarīga no mūsu rīcībā esošo datu veida un uzdevuma veida, ko cenšamies automatizēt. Mašīnmācīšanās algoritmi ir iedalīti trīs veidos – uzraudzītie, neuzraudzītie un pastiprinātie.

Pastiprināšanas mācības

Pastiprināšanas mācīšanās ir AI daļa, kurā mašīna apgūst kaut ko, kas ir saistīts ar to, kā cilvēki mācās. Šī ir viena no trim galvenajām mašīnmācīšanās paradigmām kopā ar uzraudzītu un neuzraudzītu mācīšanos. Mācīšanās pastiprināšana nozīmē atbilstošu darbību veikšanu, lai maksimāli palielinātu atlīdzību noteiktā stāvoklī. To izmanto dažādas programmatūras un iekārtas, lai atklātu labākās iespējamās darbības vai ceļu, kas tai jāveic noteiktā stāvoklī.

Pastiprināšanas mācīšanās apkopo datus no mašīnmācīšanās sistēmām, kurās tiek izmantota izmēģinājumu un kļūdu metode. Šeit dati nav ievades elements, ko mēs atklātu uzraudzītas vai neuzraudzītas mašīnmācības ietvaros. RL izmanto dažādus algoritmus, kas mācās no rezultātiem un izlemj, kāda darbība jāveic vēlāk. Pēc katras darbības algoritms saņem atgriezenisko saiti, kas palīdz noteikt, vai tā veiktā atlase bija pareiza, neitrāla vai citādi nepareiza. Tā ir lieliska metode, ko izmantot automatizētām sistēmām, kurām ir jāpieņem daudz mazu lēmumu bez cilvēku vadības.

Klienta ieteikums

Mākslīgā intelekta (AI) klientu ieteikumu sistēma ir mašīnmācīšanās algoritmu grupa, ko izmanto izstrādātāji, lai sagaidītu izvēli un piedāvātu saistītus ieteikumus lietotājiem. Izmantojot datu zinātni un lietotāju datus, klientu ieteikumu sistēmas AI filtrē un iesaka konkrētam lietotājam piemērotākos vienumus. E-komercija ir guvusi ievērojamu labumu no mākslīgā intelekta. Labākais piemērs tam ir Amazon un tās klientu ieteikumu sistēma. Šī sistēma ir palīdzējusi platformai ārkārtīgi palielināt ienākumus, lai nodrošinātu labu klientu pieredzi. E-komercijas platformai varat izveidot klientu ieteikumu sistēmu un saviem datiem izmantot klienta pārlūkošanas vēsturi.

Virtuālais palīgs operētājsistēmai Windows, pamatojoties uz balsi

Balss virtuālais palīgs operētājsistēmai Windows ir ērts rīks, ko galvenokārt izmanto ikdienas uzdevumu vienkāršošanai. Piemēram, jūs varat izmantot virtuālos balss palīgus daudziem mērķiem, piemēram, daudzu preču vai pakalpojumu meklēšanai tīmeklī, dažādu produktu iepirkšanai, piezīmju rakstīšanai un atgādinājumu iestatīšanai utt. Šī sistēma ir īpaši izstrādāta operētājsistēmai Windows, tāpēc Windows lietotājs var Izmantojiet šo palīgu, lai atvērtu jebkāda veida lietojumprogrammas, kas tām nepieciešamas, izmantojot atvērto balss komandu, kā arī mēs varam rakstīt nozīmīgus ziņojumus ar rakstīšanas balss komandu. Tātad tas atpazīs lietotāju nodomus no balss komandas un attiecīgi veic darbības.

Akciju cenas prognozēšana

Akciju cenas prognozēšana ir viena no izcilākajām AI (mākslīgā intelekta) semināru tēmām iesācējiem. Mašīnmācīšanās eksperti mīl akciju tirgu, jo tas ir vienkārši piepildīts ar datiem. Tātad jūs varat iegūt dažāda veida datu kopas un nekavējoties sākt strādāt pie šīs tēmas. Studentiem, kuri gatavojas strādāt finanšu jomā, šī koncepcija patiktu, jo tā viņiem palīdz gūt milzīgu ieskatu dažādos tā paša segmentos. Arī akciju tirgus atsauksmju cikli ir īsi, tāpēc tas palīdz pārbaudīt jūsu prognozes. Varat mēģināt sagaidīt sešu mēnešu akciju cenu izmaiņas, izmantojot datus, ko iegūstat no pārskatiem, ko šajā AI sistēmā sniedz organizācijas.

Ieteikuma sistēmas

Pakalpojumā Netflix tiek izmantotas ieteikumu sistēmas, lai saņemtu padomus par filmām un seriāliem atkarībā no jūsu iepriekšējām izvēlēm. Tātad šī sistēma sniedz jums zināmu palīdzību par to, ko izvēlēties tālāk no milzīgajām tiešsaistes iespējām. Ieteikumu sistēma ir atkarīga no sadarbības filtrēšanas vai ieteikuma, pamatojoties uz saturu. Ieteikumu, pamatojoties uz saturu, var veikt, vienkārši pārbaudot visu vienuma saturu. Piemēram, jums var ieteikt grāmatas, kuru pamatā ir dabiskās valodas apstrāde, kas pabeigta grāmatās. Kā alternatīvu var veikt sadarbības filtrēšanu, vienkārši pārbaudot jūsu iepriekšējo lasīšanas paradumu un pēc tam iesakot grāmatas atkarībā no tā.

Sejas emociju atpazīšana un noteikšana

Sejas emociju noteikšanas un atpazīšanas sistēma ir viena no populārākajām AI sistēmām. Šī sistēma galvenokārt ir paredzēta cilvēka sejas izteiksmju atpazīšanai un lasīšanai. Reāllaikā šī sistēma palīdz atklāt cilvēka galvenās emocijas, piemēram, dusmas, laimi, bailes, skumjas, pārsteigumu, neitrālu un riebumu. Pirmkārt, šī atpazīšanas sistēma nosaka sejas izteiksmes no pārblīvēta skata, lai veiktu sejas vaibstu ekstrakciju un sejas izteiksmju klasifikāciju.

Šīs sejas emociju atpazīšanas un noteikšanas sistēmas unikālā iezīme ir tā, ka tā var novērot cilvēku emocijas, atšķirt kvalitatīvas, sliktas emocijas un tās atbilstoši iezīmēt. Tātad, tā var arī izmantot informāciju par iezīmētajām emocijām, lai atpazītu domāšanas modeļus un cilvēka uzvedību.

Dabiskās valodas apstrāde (NLP)

Ir ļoti skaidrs, ka cilvēki var sazināties viens ar otru, izmantojot runu, taču tagad var veikt arī mašīnas, ko sauc par NLP vai dabiskās valodas apstrādi. To izmanto ierīces, lai analizētu, atpazītu valodu un runu, kad tā tiek runāta. Ir dažādas dabiskās valodas apstrādes apakšdaļas, kas attiecas uz valodu, piemēram, runas atpazīšanu, dabiskās valodas tulkošanu, dabiskās valodas ģenerēšanu utt.

Pašlaik NLP ir ļoti slavena ar klientu atbalsta lietojumprogrammām, galvenokārt tērzēšanas robotu, kas izmanto NLP un ML, lai sazinātos ar patērētājiem teksta formā, kā arī uzlauztu viņu vaicājumus. Tādējādi jūs iegūstat cilvēcisku pieskārienu klientu atbalsta mijiedarbībā, nesadarbojoties tieši ar cilvēku.

Sirds slimību prognozēšana

Sirds slimību prognozēšana ir ļoti noderīga medicīnas jomā, jo tā galvenokārt ir paredzēta, lai sniegtu tiešsaistes medicīniskās konsultācijas un norādījumus pacientiem, kuri cieš no sirds slimībām. Pacienti bieži sūdzas, ka nevar atrast labākos ārstus, kas apmierinātu viņu medicīniskās vajadzības. Tātad sirds slimību prognožu pielietojums palīdzēs jums pārvarēt šo problēmu.

Šī ir tiešsaistes lietojumprogramma, ko izmanto, lai ļautu lietotājiem nekavējoties saņemt ekspertu medicīnas speciālistu konsultācijas un pakalpojumus par ar sirdi saistītām slimībām. Tādējādi lietotāji tiešsaistes portālā var pieminēt un dalīties ar savām sirds problēmām. Pēc tam šī sistēma apstrādās šos datus, lai pārbaudītu dažādu iespējamo slimību datubāzi, kas saistītas ar šo konkrēto informāciju. Šī sistēma ļauj lietotājiem pārbaudīt arī dažādu ārstu datus.

Banku robots

Banku robotprogrammatūra ir izcila AI tēma, ko izmanto, lai pārbaudītu lietotāju vaicājumus, lai atpazītu viņu ziņojumus un atbilstoši veiktu piemērotas darbības. Šo uz mākslīgo intelektu balstīto lietojumprogrammu izmanto īpaši bankām, kur lietotāji var lūgt ar banku saistītus vaicājumus, piemēram, par aizdevumiem, kredītkartēm, kontiem utt.

Šī ir uz Android balstīta lietojumprogramma. Tātad, līdzīgi kā tērzēšanas robots, šīs lietojumprogrammas ir vienkārši apmācītas apstrādāt lietotāju vaicājumus un pieprasījumus un saprast, kādu informāciju vai pakalpojumus viņi meklē. Šis bankas robots sarunāsies ar lietotājiem. Tātad banku robotprogrammatūra vajadzības gadījumā var atbildēt uz lietotāju uzdotajiem jautājumiem, pat radīt problēmas vadītājiem.

Datorredze

Internets ir pilns ar attēliem, tāpēc katru dienu tiek augšupielādēti un skatīti miljardiem attēlu. Tāpēc ir svarīgi, lai datori varētu novērot un atpazīt attēlus, izmantojot Computer Vision, kas izmanto AI, lai noņemtu datus no attēliem. Šie dati var būt objektu atpazīšana attēlā, attēla satura identifikācija, lai kopīgi grupētu dažādus attēlus utt.

Viedā loģistika un piegādes ķēde

Ar mākslīgo intelektu (AI) darbināmas stratēģijas, piemēram, viedā loģistika, tiek izmantotas, ja uzņēmumi uztur savu mērogojamo un pieaugošo pieprasījumu dēļ. Tādējādi tas ļauj dažādiem uzņēmumiem iegūt iedomātu vietu, lai labāk orientētos piegādes ķēdē un optimizētu darbības. Viņi var arī apstrādāt pakalpojumus un preces reāllaikā.

Metaverse tehnoloģija

Metaverse tehnoloģija ir telpiskā skaitļošanas platforma, ko izmanto, lai sniegtu digitālu pieredzi ar tās galvenajiem civilizācijas aspektiem, piemēram, sociālo mijiedarbību, tirdzniecību, valūtu, ekonomiku un īpašuma tiesībām. Metaverse tehnoloģija ir balstīta uz AR (papildinātās realitātes integrācija) un VR (virtuālā realitāte), kas nodrošina multimodālu mijiedarbību, izmantojot virtuālos iestatījumus, digitālos produktus un cilvēkus. Tādējādi šī tehnoloģija ir ieskaujošu un sabiedrisku daudzlietotāju pastāvīgu platformu tīkls. Metaverse galvenokārt ietver septiņus slāņus – pieredzi, radītāju ekonomiku, atklājumus, telpisko skaitļošanu, cilvēku iejaukšanos, infrastruktūru un decentralizāciju. Metaverse platformu piemēri ir: Sandbox, Decentraland, Metahero, Bloktopia un Meta Horizon Worlds.

Hiperautomatizācija

Hiperautomatizācija ir disciplinēta un uz biznesu orientēta pieeja, ko organizācijas izmantoja, lai ātri identificētu, pārbaudītu un automatizētu tāpat kā daudzus IT procesus un uzņēmumus. Hiperautomatizācijā tiek izmantotas daudzas tehnoloģijas, platformas vai rīki, piemēram, mākslīgais intelekts, robotu procesu automatizācija, mašīnmācība, biznesa procesu pārvaldība, uz notikumiem balstīta programmatūras arhitektūra, integrācijas platforma kā pakalpojums, inteliģenti biznesa procesu pārvaldības komplekti, pakotne programmatūra, zema koda vai nē. -koda rīki un cita veida procesi, uzdevumi un lēmumi automatizācija instrumenti.

Edge AI

Edge skaitļošanas un mākslīgā intelekta kombinācija ir pazīstama kā Edge AI. Programmā Edge AI malu skaitļošana tuvina aprēķinus un datu glabāšanu ierīces atrašanās vietai. Mākslīgā intelekta (AI) algoritmi vienkārši apstrādā datus, kas tiek izveidoti ierīcē, izmantojot interneta savienojumu vai bez tā. Edge AI sistēma izmanto mašīnmācīšanās (ML) algoritmus datu apstrādei, kas tiek ģenerēta, izmantojot aparatūras ierīci.

Mašīnmācīšanās algoritmi Edge AI sistēmās darbojas ar esošajiem CPU vai pat mazāk spējīgiem MCU malas ierīcēs. Salīdzinot ar citām lietojumprogrammām, kurās tiek izmantotas ārkārtīgi efektīvas AI mikroshēmas, Edge AI nodrošina izcilu veiktspēju un arī samazina enerģijas patēriņu.

3D biodruka

3D biodrukāšana ir viens no tehnoloģiju veidiem, kur biotintes, kas sajauktas ar dzīvām šūnām, tiek vienkārši izdrukātas 3D formātā, lai izveidotu normālus audus, piemēram, 3D struktūras. Pašlaik šī tehnoloģija galvenokārt tiek izmantota dažādās pētniecības jomās, piemēram, jaunu zāļu izstrādē un audu inženierijā. Šajā piedevu ražošanas procedūrā tiek izmantotas biotintes, lai drukātu dzīvu šūnu attīstošās struktūras pa slānim tā, lai tā imitētu dabisko audu darbību un izkārtojumus.

Šī tehnoloģija un biodrukātās struktūras ļauj pētniekiem pētīt cilvēka ķermeņa funkcijas in vitro. Trīsdimensiju bioprintētas struktūras ir bioloģiski nozīmīgas, salīdzinot ar 2D pētījumiem. Parasti 3D biodrukāšanu galvenokārt izmanto daudziem bioloģiskiem lietojumiem dažādās jomās, piemēram, bioinženierijā, audu inženierijā un materiālu zinātnē. Turklāt šo tehnoloģiju var izmantot arī zāļu validācijai un farmācijas izstrādei. Pašlaik klīniskie iestatījumi, piemēram, kaulu potzari, 3D drukāta āda, implanti un pilnīga 3D drukātas orgānas atrodas biodrukas pētniecības centrā.

Vēl dažas mākslīgā intelekta semināra tēmas

Mākslīgā intelekta semināru tēmu saraksts ir sniegts zemāk.

• Autonomie transportlīdzekļi.
• Robotu mācības.
• Feedforward NN (neironu tīkli).
• Izplatošā skaitļošana.
• Skaitļošanas inteliģence.
• Mašīnu ētika.
• Semantiskais tīmeklis.
• Sinapses.
• Programmatūras aģenti.
• Atbalsta vektoru mašīnas.
• Prognožu teorija.
• Lēmumu un ekspertu sistēmas.
• Minimax metodes.
• Datu ieguve.
• Mērījumu nenoteiktība.
• Postcilvēks.
• Ekspertu sistēmas.
• Neiro kontrolieri.
• Radiālās bāzes funkciju tīkli.
• Ģeneratīvie pretrunīgie tīkli.
• Neatkarīga komponentu analīze.
• Cēloņsavienojumi un mācīšanās.
• Datorredze un uztvere.
• Spēļu spēlēšana un meklēšana.
• Spēļu teorija.
• Mācības uz grafikiem.
• Mašīnmācība.
• Matemātiskā optimizācija un statistika.
• Neirobioloģija un informācijas teorija.

Nepalaidiet garām: Mākslīgā intelekta projekti inženierzinātņu studentiem .

Tādējādi tas ir pārskats par mākslīgo intelektu Semināru tēmas jeb AI semināru tēmas inženierzinātņu studentiem. Šīs semināru tēmas ir ieteiktas inženierzinātņu studentiem, lai viņi informētu par dažādām tehnoloģijām. Mākslīgā intelekta (AI) tehnoloģija tiek izmantota, lai padarītu datoru ļoti inteliģentu, lai tas domātu un uzvesties kā cilvēka smadzenes. Lai mašīnas varētu ļoti efektīvi veikt cilvēka uzdevumus un atrast arī labākus risinājumus. Šīs mašīnas galvenokārt tiek izmantotas sarežģītiem un atkārtotiem cilvēka uzdevumiem. AI palīdz mašīnām mācīties, domāt un uzlabot savu darbu kā cilvēkiem. Šeit ir jautājums jums, kas ir robotika?