Artificiell intelligens (AI) seminarieämnen för ingenjörsstudenter

Artificiell intelligens (AI) är en metod som används för att få en dator eller datorstyrd robot att tänka smart som det mänskliga sinnet, så att en maskin kan utföra olika mänskliga uppgifter mycket effektivt och även hittar en bättre lösning än mänskliga sinnen. Artificiell intelligens uppnås genom att studera mänskliga hjärnmönster och även genom att undersöka den kognitiva proceduren. Resultatet av alla dessa studier kommer att utveckla intelligent programvara och system. För närvarande har AI fortfarande gjort många framsteg genom att bedriva mycket forskning inom nästan alla områden av artificiell intelligens som sjukvård, kvantberäkningar, autonoma fordon, robotik, Internet of Things , etc. Så med detta i åtanke, här är en lista över Artificiell intelligens seminarieämnen tillsammans med en kort introduktion.

Teman för seminariet om artificiell intelligens

Teman för seminariet om artificiell intelligens diskuteras nedan.

Djup lärning

Delmängden av Machine Learning (ML) är Deep Learning som lär sig genom att imitera den inre mänskliga hjärnan som arbetar för att bearbeta data och verkställa beslut beroende på dessa data. I allmänhet använder djupinlärning AI-nätverk för att utföra maskininlärning. Dessa neurala nätverk (NN) är helt enkelt anslutna som nätverken inom den mänskliga hjärnans struktur så att de kan bearbeta data i en icke-linjär metod, vilket är en huvudfördel över traditionella algoritmer som helt enkelt kan bearbeta data inom en linjär metod. De RankBrain-algoritm är det bästa exemplet på ett djupt neuralt nätverk och det är ett av dem inom Google Söks algoritm.

AI Chatbot

En chatbot är en typ av datorprogram som använder en AI (artificiell intelligens) och NLP (naturlig språkbehandling) för att känna till kundfrågor och automatisera svar på dem. Dessa chatbots är tränade för att ha konversationer som människor med en metod som kallas naturlig språkbehandling.

AI-chatboten kan förstå mänskligt språk som det är tryckt, vilket gör att de kan arbeta mindre eller mer på egen hand. AI-chatbotens programvara kan känna igen språk utanför förprogrammerade instruktioner och ger ett svar beroende på befintliga data. Så detta gör att webbplatsbesökare kan vägleda chatten och uttrycka sin avsikt med sina egna ord. Detta kan användas för en mängd olika användningsområden som att analysera en kunds känslor eller göra förutsägelser om vad en besökare på webbplatsen söker efter på din webbplats.

Förutsägelse av bostadspris

Huvudkonceptet med detta system är att gissa försäljningsvärdet för ett nytt hem. Denna systemuppsättning innehåller främst information om nya huspriser på olika platser i staden. Förutom de olika priserna på bostäder hittar du extra datauppsättningar som inkluderar invånarnas ålder, brottsfrekvensen i staden och icke-detaljhandelsföretag. Så det är ett bra system för nybörjare för att testa sina kunskaper.

Maskininlärning

Tillämpningen av en AI eller artificiell intelligens är känd som maskininlärning vilket gör att applikationerna kan gissa exakta resultat utan att kräva exakta kommandon för varje steg. Denna procedur börjar med att mata dem med data av god kvalitet och efter det träna maskinerna genom att bygga en mängd olika maskininlärningsmodeller med data och olika algoritmer. Här beror valet av algoritmer främst på vilken typ av data vi har och typ av uppgift vi försöker automatisera. Maskininlärningsalgoritmer delas in i tre typer - övervakad, oövervakad och förstärkning.

Förstärkningsinlärning

Förstärkningsinlärning är en del av AI där maskinen lär sig något relaterat till hur människor lär sig. Detta är ett av tre grundläggande maskininlärningsparadigm tillsammans med övervakad och oövervakad inlärning. Förstärkningsinlärning handlar om att vidta lämpliga åtgärder för att maximera belöningen inom ett visst tillstånd. Den används av olika program och maskiner för att upptäcka de bästa möjliga åtgärderna eller vägen den måste ta i ett visst tillstånd.

Reinforcement learning samlar in data från maskininlärningssystem som använder en trial & error-teknik. Här är data inte en del av den input som vi skulle upptäcka inom övervakad eller oövervakad maskininlärning. RL använder olika algoritmer som lär sig av utfall och bestämmer vilka åtgärder som behöver vidtas därefter. Efter varje åtgärd får algoritmen feedback som hjälper till att avgöra om valet den gjorde var rätt, neutralt annars felaktigt. Det är en utmärkt metod att använda för automatiserade system som måste fatta många små beslut utan vägledning av människor.

Kundrekommendation

Ett kundrekommendationssystem för artificiell intelligens (AI) är en grupp maskininlärningsalgoritmer som används av utvecklare för att förvänta sig val och erbjuda relaterade förslag till användare. Genom att använda datavetenskapen och användarnas data filtrerar kundrekommendationssystem inom AI & rekommenderar de mest lämpliga föremålen till en viss användare. E-handel har gynnats avsevärt av artificiell intelligens. Det bästa exemplet på detta är Amazon och dess kundrekommendationssystem. Detta system har hjälpt plattformen att förbättra sina intäkter extremt för en bra kundupplevelse. För en e-handelsplattform kan du designa ett kundrekommendationssystem och använda kundens webbhistorik för din data.

Virtual Assistant för Windows baserad på Voice

Röstbaserad virtuell assistent för Windows är ett praktiskt verktyg som främst används för att förenkla dagliga uppgifter. Du kan till exempel använda virtuella röstassistenter för många ändamål som att leta efter många varor eller tjänster på webben, för att handla olika produkter, skriva anteckningar och ställa in påminnelser, etc. Detta system är speciellt utformat för Windows, så att användaren av Windows kan använd den här assistenten för att öppna alla typer av applikationer de behöver genom öppet röstkommando och vi kan också skriva viktiga meddelanden med skriv röstkommando. Så det kommer att känna igen användarnas avsikt från röstkommandot och följaktligen utför det åtgärderna.

Förutsägelse av aktiekurs

Förutsägelsen av aktiekursen är ett av de enastående AI (Artificial Intelligence) seminarieämnena för nybörjare. Experterna inom maskininlärning älskar aktiemarknaden eftersom den helt enkelt är fylld med data. Så du kan få olika typer av datamängder och börja arbeta med det här ämnet omedelbart. Studenter som förbereder sig för att arbeta inom ekonomiområdet skulle älska detta koncept eftersom det hjälper dem att få en enorm inblick i olika segment av samma. Aktiemarknadens återkopplingscykler är också korta, så det hjälper till att verifiera dina förutsägelser. Du kan försöka förvänta dig sexmånaders aktiekursrörelser med den information du får från rapporterna som tillhandahålls av organisationer i detta AI-system.

Rekommendera system

Recommender-system används i Netflix för att få råd om filmer och serier beroende på dina tidigare val. Så det här systemet ger dig lite hjälp med vad du ska välja bland de enorma valmöjligheterna online. Ett rekommendationssystem är beroende av kollaborativ filtrering eller rekommendation baserad på innehåll. Rekommendationen baserat på innehåll kan göras genom att helt enkelt undersöka allt innehåll för föremålet. Du kan till exempel få förslag på böcker baserade på naturlig språkbehandling som slutförts på böckerna. Alternativt kan kollaborativ filtrering göras genom att helt enkelt undersöka ditt tidigare läsbeteende och efter det föreslå böcker beroende på det.

Igenkänning och upptäckt av ansiktskänsla

Systemet för ansiktsigenkänning och -igenkänning är ett av de trendiga AI-baserade systemen. Detta system är huvudsakligen utformat för att känna igen och läsa uttrycken av mänskliga ansiktsbehandlingar. I realtid hjälper detta system att upptäcka mänskliga kärnkänslor som ilska, lycka, rädsla, sorg, överraskning, neutral och avsky. För det första upptäcker detta igenkänningssystem ansiktsuttryck från en rörig syn för att utföra extraktion av ansiktsdrag och klassificering av ansiktsuttryck.

Det unika med detta ansiktsigenkänning och detektionssystem är att det kan observera människors känslor, skilja mellan dåliga känslor av hög kvalitet och tagga dem på lämpligt sätt. Så det kan också använda informationen från taggade känslor för att känna igen tankemönstren och en persons beteende.

Natural Language Processing (NLP)

Det är mycket tydligt att människor kan kommunicera genom varandra med tal, men nu kan maskiner också utföra, vilket är känt som NLP eller Natural Language Processing. Detta används av enheter för att analysera, känna igen språk och tal när det talas. Det finns olika underdelar av Natural Language Processing som handlar om språk som taligenkänning, översättning av naturligt språk, generering av naturligt språk, etc.

För närvarande är NLP mycket känt för kundsupportapplikationer, främst chatboten som använder NLP och ML för att kommunicera med konsumenter i textform och även knäcka deras frågor. På så sätt får du den mänskliga kontakten inom kundsupportinteraktioner utan att interagera direkt med en människa.

Förutsägelse av hjärtsjukdom

Hjärtsjukdomsförutsägelse är till stor hjälp inom det medicinska området eftersom det huvudsakligen är utformat för att tillhandahålla medicinsk konsultation och vägledning online till patienter som lider av hjärtsjukdom. Patienter klagar ofta över att de inte kan hitta de bästa läkarna för att stödja deras medicinska behov. Så, förutsägelseapplikationen av hjärtsjukdomar kommer att hjälpa dig att övervinna detta problem.

Detta är en onlineapplikation som används för att tillåta användare att få omedelbar entré till konsultation och tjänster från experter inom sjukvården för hjärtrelaterade sjukdomar. Så användare kan nämna och dela sina hjärtrelaterade problem via onlineportalen. Efter det kommer detta system att bearbeta dessa uppgifter för att verifiera databasen med olika möjliga sjukdomar som är förknippade med dessa specifika detaljer. Detta system låter användare också kontrollera olika läkares detaljer.

Banking Bot

Bankboten är ett briljant AI-ämne som används för att undersöka användarnas frågor för att känna igen deras meddelanden och utföra lämpliga åtgärder därefter. Denna AI-baserade applikation används specifikt för banker där användare kan fråga om bankrelaterade frågor som lån, kreditkort, konton, etc.

Detta är en Android-baserad applikation. Så, i likhet med en chatbot, är dessa applikationer helt enkelt tränade för att behandla frågor eller förfrågningar från användare och förstå vilken information eller tjänster de söker efter. Denna bankbot kommer att prata med användare. Så, bankboten kan svara på frågorna från användare om det behövs, till och med skapa problem för mänskliga chefer.

Datorsyn

Internet är fullt av bilder, så varje dag laddas och visas miljarder bilder varje dag. Så det är viktigt att datorer kan observera och känna igen bilder genom Computer Vision som använder AI för att ta bort data från bilder. Dessa data kan vara objektigenkänning i bilden, identifiering av bildinnehåll för att gruppera en mängd olika bilder tillsammans, etc.

Smart Logistik & Supply Chain

Artificiell intelligens (AI)-drivna strategier som smart logistik används när företag upprätthåller sina skalningar och överväxande krav. Så detta gör att olika företag kan få en tänkt plats för att navigera i försörjningskedjan bättre och optimera verksamheten. De kan också hantera tjänsterna och varorna i realtid.

Metaverse teknologi

Metaverse-teknologi är en rumslig datorplattform som används för att tillhandahålla digitala upplevelser med dess centrala civilisationsaspekter såsom social interaktion, handel, valuta, ekonomi och fastighetsägande. Metaverse-teknologin är baserad på AR (integration of augmented reality) och VR (virtuell verklighet) som tillåter multimodala interaktioner genom virtuella inställningar, digitala produkter och människor. Den här tekniken är således ett nätverk av uppslukande och sällskapliga permanenta fleranvändarplattformar. Metaverse inkluderar huvudsakligen sju lager – erfarenhet, skaparekonomier, upptäckt, rumslig beräkning, mänsklig interferens, infrastruktur och decentralisering. Exempel på Metaverse-plattformar är; the Sandbox, Decentraland, Metahero, Bloktopia & Meta Horizon Worlds.

Hyperautomation

Hyperautomation är ett disciplinerat och affärsdrivet tillvägagångssätt som organisationer använde för att snabbt identifiera, kontrollera och automatisera som många IT-processer och företag. Hyperautomation använder många tekniker, plattformar eller verktyg som artificiell intelligens, robotprocessautomation, maskininlärning, affärsprocesshantering, händelsedriven mjukvaruarkitektur, integrationsplattform som en tjänst, intelligenta affärsprocesshanteringssviter, paketerad mjukvara, lågkod eller inte -kodverktyg och andra typer av processer, uppgifter och beslut automatisering verktyg.

Edge AI

Kombinationen av Edge Computing & Artificial Intelligence är känd som Edge AI. I Edge AI tar edge computing beräkningar och datalagring närmare enhetens plats. Algoritmer för artificiell intelligens (AI) bearbetar helt enkelt data som bildas på enheten genom eller utan en internetanslutning. Edge AI-systemet använder algoritmer för maskininlärning (ML) för databehandling som genereras genom en hårdvaruenhet.

Maskininlärningsalgoritmerna i Edge AI-system körs på befintliga CPU:er eller ännu mindre kapabla MCU:er inom edge-enheter. Jämfört med andra applikationer som använder extremt effektiva AI-chips ger Edge AI överlägsen prestanda och minskar även strömförbrukningen.

3D Bioprinting

3D bioprinting är en typ av teknik där biobläck, blandat med levande celler, helt enkelt skrivs ut i 3D för att skapa normal vävnad som 3D-strukturer. För närvarande används denna teknologi främst inom olika forskningsområden som utveckling av nya läkemedel och vävnadsteknik. Denna additiv tillverkningsprocedur använder biobläck för att skriva ut utvecklande strukturer av levande celler lager för lager så att det imiterar prestanda och arrangemang av naturliga vävnader.

Denna teknik och biotryckta strukturer gör det möjligt för forskare att studera människokroppens funktioner in vitro. Tredimensionella bioprintade strukturer är relevanta biologiskt jämfört med vitro-studier utförda inom 2D. Generellt används 3D bioprinting huvudsakligen för många biologiska tillämpningar inom olika områden som bioteknik, vävnadsteknik och materialvetenskap. Dessutom kan denna teknologi också användas för läkemedelsvalidering och läkemedelsutveckling. För närvarande, kliniska inställningar som bentransplantat, 3D-printad hud, implantat och komplett 3D-printade organ finns på forskningscentret för bioprinting.

Några fler seminarieämnen om artificiell intelligens

Listan över seminarieämnen om artificiell intelligens ges nedan.

• Autonoma fordon.
• Robotinlärning.
• Feedforward NN (neurala nätverk).
• Pervasive Computing.
• Computational Intelligence.
• Maskinetik.
• Semantisk webb.
• Synapser.
• Programvaruagenter.
• Stöd vektor maskiner.
• Prediktionsteori.
• Besluts- och expertsystem.
• Minimax-tekniker.
• Data Mining.
• Mätningsosäkerhet.
• Posthuman.
• Expert system.
• Neurokontroller.
• Radiella basfunktionsnätverk.
• Generativa kontradiktoriska nätverk.
• Oberoende komponentanalys.
• Kausal slutledning & lärande.
• Datorseende och perception.
• Spela och söka.
• Spel teori.
• Lär dig om grafer.
• Maskininlärning.
• Matematisk optimering & statistik.
• Neurobiologi & informationsteori.

Missa inte: Artificiell intelligensprojekt för ingenjörsstudenter .

Detta är alltså en översikt över artificiell intelligens Seminarieämnen eller AI-seminarieämnen för ingenjörsstudenter. Dessa seminarieämnen föreslås för ingenjörsstudenter för att uppdatera dem om olika tekniker. Artificiell intelligens (AI)-teknik används för att göra en dator väldigt intelligent att tänka och bete sig som en mänsklig hjärna. Så att maskiner kan utföra mänskliga uppgifter mycket effektivt & även hittar bättre lösningar. Dessa maskiner används mest för komplexa och repetitiva mänskliga uppgifter. AI hjälper maskiner att lära sig, tänka och förbättra sitt arbete som människor. Här är en fråga till dig, vad är robotik?