Mesterséges intelligencia (AI) szeminárium témái mérnökhallgatóknak

A mesterséges intelligencia (AI) egy olyan módszer, amellyel egy számítógép vagy számítógép által vezérelt robot az emberi elméhez hasonlóan okosan gondolkodik, így egy gép nagyon hatékonyan tud különböző emberi feladatokat ellátni, és jobb megoldást talál, mint az emberi elme. A mesterséges intelligencia az emberi agy mintázatainak tanulmányozásával és a kognitív folyamatok vizsgálatával valósul meg. Mindezen tanulmányok eredményeként intelligens szoftvereket és rendszereket fognak kifejleszteni. Jelenleg a mesterséges intelligencia még mindig számos előrelépést ért el azáltal, hogy rengeteg kutatást végzett a mesterséges intelligencia szinte minden területén, mint például az egészségügy, a kvantumszámítástechnika, az autonóm járművek, a robotika, a A dolgok internete , stb. Ezt szem előtt tartva, itt van egy lista a Mesterséges intelligencia szeminárium témái egy rövid bemutatkozással együtt.

Mesterséges intelligencia szeminárium témái

A mesterséges intelligencia szeminárium témáit az alábbiakban tárgyaljuk.

Mély tanulás

A gépi tanulás (ML) részhalmaza a Deep Learning, amely a belső emberi agy utánzásával tanul, amely az adatok feldolgozására és az adatoktól függő döntések végrehajtására dolgozik. A mélytanulás általában mesterséges intelligencia-hálózatokat használ a gépi tanulás végrehajtására. Ezek a neurális hálózatok (NN-ek) egyszerűen össze vannak kötve, mint az emberi agyi struktúrán belüli hálózatok, így képesek nemlineáris megközelítésben feldolgozni az adatokat, ami fő előny a hagyományos algoritmusokhoz képest, amelyek egyszerűen képesek feldolgozni az adatokat lineáris megközelítésben. A RankBrain algoritmus a legjobb példa a mély neurális hálózatra, és ez az egyik ilyen a Google Search algoritmusában.

AI Chatbot

A chatbot egy olyan számítógépes program, amely AI-t (mesterséges intelligenciát) és NLP-t (természetes nyelvi feldolgozás) alkalmaz az ügyfelek kérdéseinek megismerésére és az azokra adott válaszok automatizálására. Ezeket a chatbotokat a természetes nyelvi feldolgozásnak nevezett módszerrel arra képezték ki, hogy az emberekhez hasonló beszélgetéseket folytassanak.

Az AI chatbot képes úgy megérteni az emberi nyelvet, mintha nyomtatott volna, ami lehetővé teszi számukra, hogy kevésbé vagy többet önállóan működjenek. Az AI chatbot szoftvere az előre programozott utasításokon kívül is képes felismerni a nyelvet, és a meglévő adatok függvényében ad választ. Így a webhely látogatói irányíthatják a csevegést, saját szavaikkal kifejezve szándékukat. Ez sokféle célra használható, például az ügyfelek érzéseinek elemzésére vagy előrejelzések készítésére azzal kapcsolatban, hogy a webhely látogatója mit keres az Ön webhelyén.

Lakásárak előrejelzése

Ennek a rendszernek a fő koncepciója egy új lakás eladási értékének kitalálása. Ez a rendszeradatkészlet főként a város különböző helyein található új lakásárakkal kapcsolatos információkat tartalmaz. A különböző lakásárakon kívül további adatkészleteket is talál, amelyek tartalmazzák a lakó életkorát, a városon belüli jogsértési arányt és a nem kiskereskedelmi üzlethelyiségeket. Tehát ez egy nagyszerű rendszer kezdőknek tudásuk tesztelésére.

Gépi tanulás

Az AI vagy mesterséges intelligencia alkalmazása gépi tanulásként ismert, amely lehetővé teszi az alkalmazások számára, hogy pontos eredményeket találjanak ki anélkül, hogy minden lépéshez pontos parancsokra lenne szükségük. Ez az eljárás a jó minőségű adatok betáplálásával kezdődik, majd ezt követően a gépek betanításával, különféle gépi tanulási modellek felépítésével az adatokkal és különféle algoritmusokkal. Itt az algoritmusok kiválasztása elsősorban a rendelkezésünkre álló adatok típusától és az automatizálni kívánt feladat típusától függ. A gépi tanulási algoritmusok három típusba sorolhatók: felügyelt, nem felügyelt és megerősített.

Megerősítő tanulás

A megerősítő tanulás az AI része, ahol a gép megtanul valamit, ami kapcsolódik az emberek tanulásához. Ez a három alapvető gépi tanulási paradigma egyike, a felügyelt és felügyelet nélküli tanulás mellett. A megerősítő tanulás a megfelelő intézkedések megtételéről szól a jutalom maximalizálása érdekében az adott körülmények között. Különböző szoftverek és gépek használják, hogy felfedezzék a lehető legjobb műveleteket vagy útvonalat, amelyet egy adott helyzetben meg kell tennie.

A megerősítő tanulás adatokat gyűjt a próba-hiba technikát alkalmazó gépi tanulási rendszerektől. Itt az adatok nem részei annak a bemenetnek, amelyet a felügyelt vagy nem felügyelt gépi tanulás során fedeznénk fel. Az RL különböző algoritmusokat használ, amelyek tanulnak az eredményekből, és eldöntik, hogy melyik műveletet kell végrehajtani. Az algoritmus minden művelet után visszajelzést kap, amely segít meghatározni, hogy a kiválasztott választás helyes volt-e, vagy semleges, egyébként helytelen. Kiváló módszer az olyan automatizált rendszerek számára, amelyeknek sok apró döntést kell meghozniuk emberi irányítás nélkül.

Ügyfél ajánlása

A mesterséges intelligencia (AI) ügyfélajánló rendszer gépi tanulási algoritmusok csoportja, amelyeket a fejlesztők arra használnak, hogy választási lehetőségeket várjanak el, és kapcsolódó javaslatokat kínáljanak a felhasználóknak. Az adattudomány és a felhasználók adatainak felhasználásával az AI-n belüli ügyfélajánló rendszerek szűrik és ajánlják a legmegfelelőbb elemeket egy adott felhasználónak. Az e-kereskedelem jelentős mértékben profitált a mesterséges intelligencia előnyeiből. A legjobb példa erre az Amazon és ügyfélajánló rendszere. Ez a rendszer segítette a platformot abban, hogy rendkívüli mértékben növelje bevételét a jó ügyfélélmény érdekében. Az e-kereskedelmi platformok számára kialakíthat egy ügyfélajánló rendszert, és felhasználhatja az ügyfél böngészési előzményeit az adatokhoz.

Hangalapú virtuális asszisztens Windowshoz

A hangalapú virtuális asszisztens Windowshoz egy praktikus eszköz, amelyet elsősorban a napi feladatok egyszerűsítésére használnak. Például számos célra használhatja a virtuális hangasszisztenseket, például számos elem vagy szolgáltatás keresésére a weben, különböző termékek vásárlására, jegyzetek írására és emlékeztetők beállítására stb. Ezt a rendszert kifejezetten Windows rendszerre tervezték, így a Windows felhasználója használja ezt az asszisztenst bármilyen típusú alkalmazás megnyitásához, amelyre szükségük van hangutasítással, és jelentős üzeneteket is írhatunk írási hangparanccsal. Tehát felismeri a felhasználók szándékát a hangutasításból, és ennek megfelelően hajtja végre a műveleteket.

A részvényárfolyam előrejelzése

A részvényárfolyam előrejelzése az egyik kiemelkedő AI (Artificial Intelligence) szeminárium témája kezdőknek. A gépi tanulás szakértői azért szeretik a részvénypiacot, mert egyszerűen tele van adatokkal. Így különböző típusú adatkészleteket szerezhet be, és azonnal elkezdhet dolgozni ezen a témán. Azok a hallgatók, akik a pénzügyi területen dolgozni készülnek, örülnének ennek a koncepciónak, mert segít nekik hatalmas betekintést nyerni a különböző szegmensekbe. A tőzsdei visszajelzési ciklusok is rövidek, így segít az előrejelzések ellenőrzésében. Megpróbálhat hat hónapos részvényárfolyam-mozgásokat várni azokkal az adatokkal, amelyeket az AI-rendszerben szereplő szervezetek által szolgáltatott jelentésekből nyer.

Recommender Systems

A Netflix ajánlórendszereket használ a filmekkel és sorozatokkal kapcsolatos tanácsok megszerzésére a korábbi választásaitól függően. Tehát ez a rendszer némi segítséget nyújt Önnek abban, hogy mit válasszon tovább az interneten elérhető hatalmas választék közül. Az ajánlórendszer együttműködési szűréstől vagy tartalomon alapuló ajánlástól függ. A tartalom alapján történő ajánlás megtehető úgy, hogy egyszerűen megvizsgálja az elem teljes tartalmát. Például ajánlhatnak könyveket a könyveken elvégzett természetes nyelvi feldolgozás alapján. Alternatív megoldásként az együttműködésen alapuló szűrést úgy is megteheti, hogy egyszerűen megvizsgálja korábbi olvasási viselkedését, majd ettől függően könyveket javasol.

Az arc érzelmeinek felismerése és észlelése

Az arc-érzelem-felismerő és -felismerő rendszer a felkapott mesterségesintelligencia-alapú rendszerek egyike. Ezt a rendszert elsősorban az emberi arckifejezések felismerésére és olvasására tervezték. Ez a rendszer valós időben segít észlelni az emberi alapvető érzelmeket, mint a harag, boldogság, félelem, szomorúság, meglepetés, semleges és undor. Először is, ez a felismerő rendszer érzékeli az arckifejezéseket a zsúfolt látványból, hogy elvégezze az arcvonások kinyerését és az arckifejezések osztályozását.

Ennek az arcérzelem-felismerő és észlelő rendszernek az az egyedülálló tulajdonsága, hogy képes megfigyelni az emberek érzelmeit, megkülönböztetni a jó minőségű, rossz érzelmeket és megfelelően megjelölni azokat. Tehát a megjelölt érzelmek információit is felhasználhatja a gondolkodási minták és a személy viselkedésének felismerésére.

Természetes nyelvi feldolgozás (NLP)

Nagyon világos, hogy az emberek beszéddel tudnak egymással kommunikálni, de ma már a gépek is képesek végrehajtani, amit NLP-nek vagy természetes nyelvi feldolgozásnak neveznek. Ezt használják az eszközök a nyelv és a beszéd kimondott elemzésére, felismerésére. A természetes nyelvfeldolgozásnak számos olyan alrésze van, amelyek a nyelvvel foglalkoznak, mint például a beszédfelismerés, a természetes nyelv fordítása, a természetes nyelv generálása stb.

Jelenleg az NLP nagyon híres az ügyfélszolgálati alkalmazásokról, főleg a chatbotról, amely NLP-t és ML-t használ a fogyasztókkal való szöveges kommunikációhoz és a lekérdezések feltöréséhez. Így az ügyfélszolgálati interakciók során az emberi érintést anélkül szerezheti meg, hogy közvetlenül kapcsolatba lépne egy emberrel.

A szívbetegség előrejelzése

A szívbetegségek előrejelzése nagyon hasznos az orvosi területen, mert elsősorban arra szolgál, hogy online orvosi konzultációt és útmutatást nyújtson szívbetegségben szenvedő betegek számára. A betegek gyakran panaszkodnak, hogy nem találják meg a legjobb orvost, aki megfelelne egészségügyi követelményeiknek. Tehát a szívbetegség előrejelzése segít Önnek a probléma leküzdésében.

Ez egy online alkalmazás, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy azonnali belépőt kapjanak a szívbetegségekkel kapcsolatos szakértő egészségügyi szakemberek konzultációjára és szolgáltatásaira. Így a felhasználók megemlíthetik és megoszthatják szívvel kapcsolatos problémáikat az online portálon. Ezt követően a rendszer feldolgozza ezeket az adatokat, hogy ellenőrizhesse az adott adatokhoz kapcsolódó különböző lehetséges betegségek adatbázisát. Ez a rendszer lehetővé teszi a felhasználók számára a különböző orvosok adatainak ellenőrzését is.

Banking Bot

A banki bot egy zseniális mesterséges intelligencia téma, amellyel megvizsgálják a felhasználók lekérdezéseit, hogy felismerjék üzeneteiket, és ennek megfelelően hajtsák végre a megfelelő műveleteket. Ezt a mesterséges intelligencia alapú alkalmazást kifejezetten bankok számára használják, ahol a felhasználók bankokkal kapcsolatos kérdéseket, például hiteleket, hitelkártyákat, számlákat stb.

Ez egy Android-alapú alkalmazás. Tehát a chatbotokhoz hasonlóan ezeket az alkalmazásokat egyszerűen arra képezik ki, hogy feldolgozzák a felhasználók lekérdezéseit vagy kéréseit, és megértsék, milyen információkat vagy szolgáltatásokat keresnek. Ez a banki bot beszélgetni fog a felhasználókkal. Így a banki bot szükség esetén válaszolni tud a felhasználók által feltett kérdésekre, akár problémákat is felvethet a humán vezetők számára.

Számítógépes látás

Az internet tele van képekkel, így minden nap több milliárd képet töltenek fel és tekintenek meg minden nap. Ezért fontos, hogy a számítógépek képesek legyenek megfigyelni és felismerni a képeket a Computer Vision segítségével, amely mesterséges intelligencia segítségével távolítja el az adatokat a képekről. Ezek az adatok lehetnek a képen belüli objektumfelismerés, a képtartalom azonosítása különféle képek együttes csoportosításához stb.

Intelligens logisztika és ellátási lánc

A mesterséges intelligencia (AI) által vezérelt stratégiákat, például az intelligens logisztikát akkor használják, amikor a vállalkozások a skálázódás és a túlnőtt igények miatt fenntartják magukat. Így ez lehetővé teszi a különböző vállalatok számára, hogy egy elképzelt helyet szerezzenek be az ellátási lánc jobb navigációjához és a műveletek optimalizálásához. Valós időben tudják kezelni a szolgáltatásokat és az árukat.

Metaverse technológia

A Metaverse technológia egy térbeli számítástechnikai platform, amelyet arra használnak, hogy digitális élményeket nyújtsanak kulcsfontosságú civilizációs vonatkozásaival, mint például a társadalmi interakciók, a kereskedelem, a valuta, a gazdaság és a tulajdonjog. A Metaverse technológia az AR-n (a kiterjesztett valóság integrációja) és a VR-n (virtuális valóság) alapul, amely lehetővé teszi a multimodális interakciókat virtuális beállításokon, digitális termékeken és embereken keresztül. Így ez a technológia magával ragadó és társaságkedvelő, többfelhasználós állandó platformok hálózatba kötött hálója. A Metaverse főként hét rétegből áll – tapasztalat, alkotói gazdaságok, felfedezés, térbeli számítástechnika, emberi beavatkozás, infrastruktúra és decentralizáció. Példák a Metaverse platformokra: a Sandbox, a Decentraland, a Metahero, a Bloktopia és a Meta Horizon Worlds.

Hiperautomatizálás

A hiperautomatizálás egy fegyelmezett és üzletközpontú megközelítés, amelyet a szervezetek használtak a gyors azonosításra, ellenőrzésre és automatizálásra, mint sok IT-folyamat és vállalkozás. A hiperautomatizálás számos technológiát, platformot vagy eszközt használ, például mesterséges intelligenciát, robotizált folyamatautomatizálást, gépi tanulást, üzleti folyamatkezelést, eseményvezérelt szoftverarchitektúrát, integrációs platformot szolgáltatásként, intelligens üzleti folyamatkezelési csomagokat, csomagolt szoftvereket, alacsony kódú vagy nem. -kódeszközök és egyéb folyamatok, feladatok és döntések automatizálás eszközöket.

Edge AI

Az Edge Computing és a mesterséges intelligencia kombinációja az Edge AI néven ismert. Az Edge AI-ban az élszámítás közelebb viszi a számítási és adattárolást az eszköz helyéhez. A mesterséges intelligencia (AI) algoritmusok egyszerűen feldolgozzák az eszközön internetkapcsolaton keresztül vagy anélkül keletkező adatokat. Az Edge AI rendszer Machine Learning (ML) algoritmusokat használ az adatfeldolgozáshoz, amelyet hardvereszközön keresztül generálnak.

Az Edge AI rendszerek gépi tanulási algoritmusai meglévő CPU-kon vagy még kevésbé alkalmas MCU-kon futnak az éleszközökön belül. Más, rendkívül hatékony AI chipeket használó alkalmazásokkal összehasonlítva az Edge AI kiváló teljesítményt nyújt, és csökkenti az energiafogyasztást is.

3D bionyomtatás

A 3D bionyomtatás a technológia egyik fajtája, ahol az élő sejtekkel kevert biotintákat egyszerűen 3D-ben nyomtatják, hogy normális szöveteket, például 3D-s struktúrákat állítsanak elő. Jelenleg ezt a technológiát főleg különböző kutatási területeken alkalmazzák, például új gyógyszerek kifejlesztésében és szövetfejlesztésben. Ez az additív gyártási eljárás biotintákat használ az élő sejtek fejlődő struktúráinak rétegről rétegre történő nyomtatására, így utánozza a természetes szövetek teljesítményét és elrendezését.

Ez a technológia és a bionyomtatott szerkezetek lehetővé teszik a kutatóknak, hogy in vitro tanulmányozzák az emberi test működését. A háromdimenziós bionyomtatott struktúrák biológiailag relevánsak a 2D-ben végzett vitro vizsgálatokhoz képest. Általánosságban elmondható, hogy a 3D bionyomtatást főként számos biológiai alkalmazásra használják különböző területeken, mint például a biomérnöki, szövetmérnöki és anyagtudományi területeken. Ezen túlmenően ez a technológia gyógyszerérvényesítésre és gyógyszerfejlesztésre is használható. Jelenleg olyan klinikai beállítások, mint a csontgraft, 3D nyomtatott bőr, implantátumok és teljes 3D nyomtatott szervek a bionyomtatási kutatóközpontban vannak.

Még néhány mesterséges intelligencia szeminárium témája

A mesterséges intelligencia szeminárium témáinak listája alább található.

• Autonóm járművek.
• Robottanulás.
• Feedforward NN (neurális hálózatok).
• Átható számítástechnika.
• Számítási intelligencia.
• Gépetika.
• Szemantikus web.
• Szinapszisok.
• Szoftver ügynökök.
• Támogatja a vektoros gépeket.
• Jóslás elmélet.
• Döntési és szakértői rendszerek.
• Minimax technikák.
• Adatbányászat.
• Mérési bizonytalanság.
• Poszthumán.
• Szakértői rendszerek.
• Neuro-vezérlők.
• Radiális bázisfüggvény hálózatok.
• Generatív ellenséges hálózatok.
• Független alkatrészelemzés.
• Ok-okozati következtetés és tanulás.
• Számítógépes látás és észlelés.
• Játék és keresés.
• Játékelmélet.
• Tanulás grafikonokon.
• Gépi tanulás.
• Matematikai optimalizálás és statisztika.
• Neurobiológia és információelmélet.

Ne hagyd ki: Mesterséges intelligencia projektek mérnökhallgatók számára .

Tehát ez az a mesterséges intelligencia áttekintése Szeminárium témák vagy mesterséges intelligencia szeminárium témái mérnökhallgatóknak. Ezeket a szemináriumi témákat mérnökhallgatóknak ajánljuk, hogy tájékozódjanak a különböző technológiákról. A mesterséges intelligencia (AI) technológiát arra használják, hogy egy számítógépet nagyon intelligenssé tegyenek, hogy emberi agyhoz hasonlóan gondolkodjanak és viselkedjenek. Hogy a gépek nagyon hatékonyan tudják elvégezni az emberi feladatokat, és jobb megoldásokat is találjanak. Ezeket a gépeket többnyire összetett és ismétlődő emberi feladatokra használják. A mesterséges intelligencia segíti a gépeket, hogy emberként tanuljanak, gondolkodjanak és javítsák munkájuk teljesítményét. Itt egy kérdés, hogy mi az a robotika?