Témata seminářů umělé inteligence (AI) pro studenty inženýrství

Umělá inteligence (AI) je metoda používaná k tomu, aby počítač nebo počítačem řízený robot přemýšleli chytře jako lidská mysl, takže stroj může velmi efektivně vykonávat různé lidské úkoly a také najít lepší řešení než lidská mysl. Umělé inteligence se dosahuje studiem vzorců lidského mozku a také zkoumáním kognitivních postupů. Výsledkem všech těchto studií bude vývoj inteligentního softwaru a systémů. V současné době dosáhla umělá inteligence mnoha pokroků provedením mnoha výzkumů v téměř všech oblastech umělé inteligence, jako je zdravotnictví, kvantové výpočty, autonomní vozidla, robotika, Internet věcí , atd. Mějte to na paměti, zde je seznam Témata seminářů Umělá inteligence spolu s krátkým úvodem.

Témata seminářů o umělé inteligenci

Témata seminářů o umělé inteligenci jsou diskutována níže.

Hluboké učení

Podmnožinou strojového učení (ML) je hluboké učení, které se učí napodobováním vnitřního lidského mozku pracujícího na zpracování dat a provádění rozhodnutí v závislosti na těchto datech. Hluboké učení obecně využívá sítě AI k provádění strojového učení. Tyto neuronové sítě (NN) jsou jednoduše propojeny jako sítě ve struktuře lidského mozku, takže jsou schopny zpracovávat data nelineárním přístupem, což je hlavní výhoda oproti tradičním algoritmům, které mohou data jednoduše zpracovávat lineárním přístupem. The Algoritmus RankBrain je nejlepším příkladem hluboké neuronové sítě a je jednou z nich v rámci algoritmu Vyhledávání Google.

AI Chatbot

Chatbot je jeden typ počítačového programu, který využívá AI (umělou inteligenci) a NLP (zpracování přirozeného jazyka), aby znal otázky zákazníků a automatizoval odpovědi na ně. Tito chatboti jsou vycvičeni k tomu, aby vedli konverzace jako lidé pomocí metody zvané zpracování přirozeného jazyka.

Chatbot s umělou inteligencí je schopen porozumět lidské řeči tak, jak je vytištěná, což jim umožňuje pracovat méně či více samostatně. Software AI chatbota dokáže rozpoznat jazyk mimo předem naprogramované instrukce a poskytuje odpověď v závislosti na existujících datech. To umožňuje návštěvníkům webu vést chat a vyjádřit svůj záměr vlastními slovy. To lze použít pro širokou škálu použití, jako je analýza pocitů zákazníka nebo vytváření předpovědí ohledně toho, co návštěvník webu na vašem webu hledá.

Predikce cen bydlení

Hlavním konceptem tohoto systému je odhadnout prodejní hodnotu nového domu. Tento systémový datový soubor obsahuje především informace o cenách nových domů na různých místech ve městě. Kromě různých cen domů najdete další datové sady, které zahrnují věk obyvatele, míru přestupků ve městě a neobchodní místa. Je to tedy skvělý systém pro začátečníky pro testování jejich znalostí.

Strojové učení

Aplikace umělé inteligence nebo umělé inteligence je známá jako strojové učení, které umožňuje aplikacím odhadnout přesné výsledky, aniž by pro každý krok vyžadovaly přesné příkazy. Tento postup začíná tím, že jim dodáváme kvalitní data a poté trénujeme stroje vytvářením různých modelů strojového učení s daty a různými algoritmy. Zde výběr algoritmů závisí hlavně na typu dat, která máme, a typu úlohy, kterou se snažíme automatizovat. Algoritmy strojového učení jsou rozděleny do tří typů – pod dohledem, bez dozoru a zesílení.

Posílení učení

Posílení učení je součástí umělé inteligence, kde se stroj učí něco, co souvisí s tím, jak se lidé učí. Toto je jedno ze tří základních paradigmat strojového učení spolu s učením pod dohledem a bez dozoru. Posílení učení je o přijímání vhodných akcí k maximalizaci odměny za konkrétní podmínky. Používají jej různé software a stroje k odhalení nejlepších možných akcí nebo cest, kterými se musí v konkrétním stavu vydat.

Posílení učení shromažďuje data ze systémů strojového učení, které využívají techniku ​​pokusů a omylů. Data zde nejsou prvkem vstupu, který bychom objevili v rámci strojového učení pod dohledem nebo bez něj. RL využívá různé algoritmy, které se učí z výsledků a rozhodují o tom, kterou akci je třeba následně provést. Po každé akci dostane algoritmus zpětnou vazbu, která pomáhá určit, zda byl výběr, který provedl, správný, neutrální nebo nesprávný. Je to vynikající metoda pro automatizované systémy, které musí dělat spoustu malých rozhodnutí bez vedení lidí.

Doporučení zákazníka

Systém zákaznických doporučení umělé inteligence (AI) je skupina algoritmů strojového učení, které vývojáři používají k očekávaní možností a nabízení souvisejících návrhů uživatelům. Pomocí datové vědy a dat uživatelů, systémy doporučení zákazníků v rámci AI filtrují a doporučují nejvhodnější položky konkrétnímu uživateli. E-commerce výrazně těží z umělé inteligence. Nejlepším příkladem toho je Amazon a jeho systém doporučení zákazníků. Tento systém pomohl platformě extrémně zlepšit její příjmy pro dobrou zákaznickou zkušenost. Pro platformu elektronického obchodu můžete navrhnout systém doporučení zákazníků a využít historii procházení zákazníků pro svá data.

Virtuální asistent pro Windows založený na Voice

Hlasový virtuální asistent pro Windows je praktický nástroj používaný hlavně pro zjednodušení každodenních úkolů. Virtuální hlasové asistenty můžete například využít k mnoha účelům, jako je hledání mnoha položek nebo služeb na webu, nakupování různých produktů, psaní poznámek a připomenutí nastavení atd. Tento systém je speciálně navržen pro Windows, takže uživatel Windows může využít tohoto asistenta k otevření jakéhokoli typu aplikace, kterou potřebují, prostřednictvím otevřeného hlasového příkazu a také můžeme psát důležité zprávy pomocí hlasového příkazu. Z hlasového příkazu tedy rozpozná záměr uživatelů a podle toho provede akce.

Predikce ceny akcií

Predikce ceny akcií je jedním z vynikajících témat seminářů AI (Artificial Intelligence) pro začátečníky. Odborníci na strojové učení milují akciový trh, protože je jednoduše plný dat. Můžete tedy získat různé typy datových sad a okamžitě začít pracovat na tomto tématu. Studenti, kteří se chystají pracovat v oblasti financí, by tento koncept milovali, protože jim pomáhá získat obrovský přehled o různých segmentech téhož. Cykly zpětné vazby akciového trhu jsou také krátké, což pomáhá při ověřování vašich předpovědí. Můžete zkusit očekávat šestiměsíční pohyby cen akcií s údaji, které získáte z reportů poskytovaných organizacemi v tomto systému AI.

Systémy doporučení

Systémy doporučení se v Netflixu používají k získání rady ohledně filmů a seriálů v závislosti na vašich předchozích volbách. Tento systém vám tedy poskytuje určitou pomoc ohledně toho, co si dále vybrat z obrovského výběru dostupných online. Systém doporučujících závisí na společném filtrování nebo doporučení na základě obsahu. Doporučení na základě obsahu lze provést pouhým prozkoumáním veškerého obsahu položky. Například vám mohou být navrhovány knihy na základě zpracování přirozeného jazyka dokončeného na knihách. Alternativně lze kolaborativní filtrování provést pouhým prozkoumáním vašeho předchozího chování při čtení a poté navrhováním knih v závislosti na tom.

Rozpoznávání a detekce emocí obličeje

Systém detekce a rozpoznávání emocí obličeje je jedním z trendových systémů založených na umělé inteligenci. Tento systém je určen především k rozpoznání a čtení výrazů lidské tváře. V reálném čase tento systém pomáhá při odhalování základních lidských emocí, jako je hněv, štěstí, strach, smutek, překvapení, neutrálnost a znechucení. Za prvé, tento rozpoznávací systém detekuje výrazy obličeje z neuspořádaného pohledu, aby provedl extrakci rysů obličeje a klasifikaci výrazů obličeje.

Jedinečnou vlastností tohoto systému rozpoznávání a detekce emocí obličeje je to, že dokáže pozorovat emoce lidí, rozlišovat mezi kvalitními, špatnými emocemi a vhodně je označit. Může tedy také využít informace o označených emocích k rozpoznání vzorců myšlení a chování člověka.

Zpracování přirozeného jazyka (NLP)

Je velmi jasné, že lidé mohou komunikovat prostřednictvím řeči, ale nyní mohou také provádět stroje, což je známé jako NLP nebo zpracování přirozeného jazyka. Toho využívají zařízení k analýze, rozpoznávání jazyka a řeči, jak se mluví. Existují různé podčásti zpracování přirozeného jazyka, které se zabývají jazykem, jako je rozpoznávání řeči, překlad přirozeného jazyka, generování přirozeného jazyka atd.

V současné době je NLP velmi známý pro aplikace zákaznické podpory, zejména chatbot, který používá NLP & ML ke komunikaci se spotřebiteli v textové podobě a také prolomí jejich dotazy. Získáte tak lidský kontakt v rámci interakcí se zákaznickou podporou, aniž byste museli přímo komunikovat s člověkem.

Předpověď onemocnění srdce

Predikce srdečních onemocnění je velmi užitečná v lékařské oblasti, protože je určena hlavně pro poskytování online lékařských konzultací a poradenství pacientům, kteří trpí srdečními chorobami. Pacienti si často stěžují, že nemohou najít ty nejlepší lékaře, kteří by podpořili jejich lékařské požadavky. Aplikace predikce srdečních onemocnění vám tedy pomůže tento problém překonat.

Toto je online aplikace, která uživatelům umožňuje získat okamžitý vstup do konzultací a služeb odborných lékařů pro onemocnění srdce. Uživatelé tak mohou zmínit a sdílet své srdeční problémy prostřednictvím online portálu. Poté tento systém zpracuje tato data, aby ověřil databázi různých možných onemocnění spojených s těmito konkrétními detaily. Tento systém umožňuje uživatelům kontrolovat také údaje o různých lékařích.

Bankovní bot

Bankovní bot je skvělé téma AI používané ke zkoumání dotazů uživatelů, aby rozpoznali jejich zprávy a podle toho provedli vhodné akce. Tato aplikace založená na AI se používá speciálně pro banky, kde se uživatelé mohou ptát na bankovní dotazy, jako jsou půjčky, kreditní karty, účty atd.

Toto je aplikace založená na systému Android. Takže podobně jako chatbot jsou tyto aplikace jednoduše vyškoleny pro zpracování dotazů nebo požadavků uživatelů a rozumí tomu, jaké informace nebo služby hledají. Tento bankovní robot bude konverzovat s uživateli. Bankovní robot tak může v případě potřeby reagovat na dotazy uživatelů, dokonce může způsobit problémy lidským manažerům.

Počítačové vidění

Internet je plný obrázků, takže každý den se nahrávají a prohlížejí miliardy obrázků. Je tedy důležité, aby počítače mohly pozorovat a rozpoznávat obrázky prostřednictvím počítačového vidění, které využívá AI k odstranění dat z obrázků. Těmito daty může být rozpoznávání objektů v rámci obrázku, identifikace obsahu obrázku pro seskupení různých obrázků dohromady atd.

Inteligentní logistika a dodavatelský řetězec

Strategie poháněné umělou inteligencí (AI), jako je chytrá logistika, se používají, když podniky udržují své škálování a přerůstající požadavky. Různým společnostem to tedy umožňuje získat imaginární místo pro lepší navigaci v dodavatelském řetězci a optimalizaci operací. Mohou také zpracovávat služby a zboží v reálném čase.

Technologie Metaverse

Technologie Metaverse je prostorová výpočetní platforma používaná k poskytování digitálních zážitků s jejími klíčovými civilizačními aspekty, jako jsou sociální interakce, obchod, měna, ekonomika a vlastnictví majetku. Technologie Metaverse je založena na AR (integrace rozšířené reality) a VR (virtuální realita), které umožňují multimodální interakce prostřednictvím virtuálních nastavení, digitálních produktů a lidí. Tato technologie je tedy síťovou sítí pohlcujících a společenských stálých platforem pro více uživatelů. Metaverse zahrnuje především sedm vrstev – zkušenosti, úspory tvůrců, objevování, prostorové výpočty, lidské zásahy, infrastruktura a decentralizace. Příklady platforem Metaverse jsou; světy Sandbox, Decentraland, Metahero, Bloktopia a Meta Horizon.

Hyperautomatizace

Hyperautomatizace je disciplinovaný a obchodně řízený přístup, který organizace používají k rychlé identifikaci, kontrole a automatizaci jako mnoho IT procesů a podniků. Hyperautomatizace využívá mnoho technologií, platforem nebo nástrojů, jako je umělá inteligence, automatizace robotických procesů, strojové učení, řízení podnikových procesů, softwarová architektura řízená událostmi, integrační platforma jako služba, inteligentní sady pro správu podnikových procesů, balený software, s nízkým kódem nebo bez -kódovací nástroje a další druhy procesů, úkolů a rozhodnutí automatizace nástroje.

Edge AI

Kombinace Edge Computing & Artificial Intelligence je známá jako Edge AI. V Edge AI přináší edge computing výpočet a ukládání dat blíže k umístění zařízení. Algoritmy umělé inteligence (AI) jednoduše zpracovávají data, která se tvoří na zařízení prostřednictvím připojení k internetu nebo bez něj. Systém Edge AI využívá pro zpracování dat, která jsou generována prostřednictvím hardwarového zařízení, algoritmy Machine Learning (ML).

Algoritmy strojového učení v systémech Edge AI běží na stávajících CPU nebo ještě méně schopných MCU v okrajových zařízeních. Ve srovnání s jinými aplikacemi, které používají extrémně účinné čipy AI, poskytuje Edge AI vynikající výkon a také snižuje spotřebu energie.

3D biotisk

3D biotisk je jedním typem technologie, kde se bioinkousty smíchané s živými buňkami jednoduše vytisknou ve 3D a vytvoří normální tkáň, jako jsou 3D struktury. V současnosti se tato technologie využívá hlavně v různých oblastech výzkumu, jako je vývoj nových léků a tkáňové inženýrství. Tento aditivní výrobní postup využívá bioinkousty pro tisk vyvíjejících se struktur živých buněk vrstvu po vrstvě tak, aby napodoboval výkon a uspořádání přírodních tkání.

Tato technologie a bio-tištěné struktury umožňují výzkumníkům studovat funkce lidského těla in vitro. Trojrozměrné biotištěné struktury jsou biologicky relevantní ve srovnání s vitro studiemi prováděnými ve 2D. Obecně se 3D biotisk používá hlavně pro četné biologické aplikace v různých oblastech, jako je bioinženýrství, tkáňové inženýrství a věda o materiálech. Kromě toho lze tuto technologii použít také pro validaci léčiv a farmaceutický vývoj. V současné době klinická nastavení, jako jsou kostní štěpy, 3D tištěná kůže, implantáty a kompletní 3D tištěné orgány jsou ve výzkumném centru biotisku.

Některá další témata seminářů o umělé inteligenci

Seznam témat seminářů o umělé inteligenci je uveden níže.

• Autonomní vozidla.
• Učení robotů.
• Feedforward NN (neuronové sítě).
• Pervasive Computing.
• Výpočetní inteligence.
• Etika strojů.
• Sémantický web.
• Synapse.
• Softwaroví agenti.
• Podporujte vektorové stroje.
• Teorie predikce.
• Rozhodovací a expertní systémy.
• Minimax techniky.
• Dolování dat.
• Nejistota měření.
• Posthuman.
• Expertní systémy.
• Neuro-kontroléry.
• Sítě s radiální bází.
• Generativní nepřátelské sítě.
• Nezávislá analýza komponent.
• Kauzální vyvozování a učení.
• Počítačové vidění a vnímání.
• Hraní a hledání her.
• Herní teorie.
• Učení na grafech.
• Strojové učení.
• Matematická optimalizace a statistika.
• Neurobiologie a teorie informace.

Nenechte si ujít: Projekty umělé inteligence pro studenty inženýrství .

Tedy, toto je přehled umělé inteligence Témata seminářů nebo témata seminářů AI pro studenty inženýrství. Tato témata seminářů jsou navržena pro studenty inženýrství, aby je aktualizovali o různých technologiích. Technologie umělé inteligence (AI) se používá k tomu, aby byl počítač velmi inteligentní, aby myslel a choval se jako lidský mozek. Aby stroje mohly vykonávat lidské úkoly velmi efektivně a také nacházely lepší řešení. Tyto stroje se většinou používají pro složité a opakující se lidské úkoly. Umělá inteligence pomáhá strojům učit se, myslet a zlepšovat výkon jejich práce jako lidské bytosti. Zde je pro vás otázka, co je robotika?