Seminaronderwerpen over kunstmatige intelligentie (AI) voor technische studenten

Kunstmatige intelligentie (AI) is een methode die wordt gebruikt om een ​​computer of computergestuurde robot slim te laten denken zoals de menselijke geest, zodat een machine verschillende menselijke taken zeer efficiënt kan uitvoeren en ook een betere oplossing vindt dan de menselijke geest. Kunstmatige intelligentie wordt bereikt door menselijke hersenpatronen te bestuderen en ook door de cognitieve procedure te onderzoeken. Het resultaat van al deze studies zal intelligente software & systemen ontwikkelen. Op dit moment heeft AI nog tal van vorderingen gemaakt door veel onderzoek te doen op bijna alle gebieden van kunstmatige intelligentie, zoals gezondheidszorg, kwantumcomputing, autonome voertuigen, robotica, de internet van dingen , enz. Houd hier dus rekening mee, hier is een lijst met Onderwerpen voor seminars over kunstmatige intelligentie samen met een korte inleiding.

Seminaronderwerpen over kunstmatige intelligentie

De onderwerpen van het seminar over kunstmatige intelligentie worden hieronder besproken.

Diep leren

De subset van Machine Learning (ML) is Deep Learning, dat leert door het menselijke brein te imiteren dat werkt om gegevens te verwerken en beslissingen uit te voeren, afhankelijk van die gegevens. Over het algemeen maakt deep learning gebruik van AI-netwerken om machine learning uit te voeren. Deze neurale netwerken (NN's) zijn eenvoudig met elkaar verbonden zoals de netwerken binnen de structuur van het menselijk brein, zodat ze in staat zijn om gegevens te verwerken in een niet-lineaire benadering, wat een belangrijk voordeel is ten opzichte van traditionele algoritmen die eenvoudig gegevens kunnen verwerken binnen een lineaire benadering. De RankBrain-algoritme is het beste voorbeeld van een diep neuraal netwerk en het is een van de hen binnen het algoritme van Google Zoeken.

AI-chatbot

Een chatbot is een type computerprogramma dat gebruikmaakt van AI (kunstmatige intelligentie) en NLP (natuurlijke taalverwerking) om vragen van klanten te kennen en antwoorden daarop te automatiseren. Deze chatbots zijn getraind om net als mensen gesprekken te voeren met een methode die natuurlijke taalverwerking wordt genoemd.

De AI-chatbot is in staat menselijke taal te begrijpen alsof het gedrukt is, waardoor ze min of meer zelfstandig kunnen opereren. De software van de AI-chatbot kan taal herkennen buiten de voorgeprogrammeerde instructies om en geeft een reactie afhankelijk van bestaande gegevens. Dit stelt bezoekers van de site dus in staat om de chat te begeleiden en hun intentie in hun eigen woorden uit te drukken. Dit kan voor een breed scala aan toepassingen worden gebruikt, zoals het analyseren van de gevoelens van een klant of het doen van voorspellingen over wat een bezoeker van de site zoekt op uw website.

Woningprijs voorspelling

Het belangrijkste concept van dit systeem is om de verkoopwaarde van een nieuw huis te raden. Deze systeemdataset bevat voornamelijk informatie over nieuwe huizenprijzen op verschillende plaatsen in de stad. Naast de verschillende prijzen van woningen, vindt u extra datasets met oa de leeftijd van de bewoner, het delictspercentage binnen de stad & niet-retail bedrijfslocaties. Het is dus een geweldig systeem voor beginners om hun kennis te testen.

Machinaal leren

De toepassing van een AI of kunstmatige intelligentie staat bekend als Machine learning, waardoor de toepassingen nauwkeurige resultaten kunnen raden zonder dat voor elke stap nauwkeurige opdrachten nodig zijn. Deze procedure begint door ze gegevens van goede kwaliteit te geven en daarna de machines te trainen door een verscheidenheid aan machine learning-modellen te bouwen met de gegevens en verschillende algoritmen. Hier hangt de selectie van algoritmen voornamelijk af van het type gegevens dat we hebben en het type taak dat we proberen te automatiseren. Algoritmen voor machinaal leren worden ingedeeld in drie typen: onder toezicht, zonder toezicht en versterking.

Versterking leren

Versterkend leren is een onderdeel van AI waarbij de machine iets leert dat verband houdt met hoe mensen leren. Dit is een van de drie fundamentele machine learning-paradigma's, samen met gesuperviseerd en niet-gesuperviseerd leren. Versterkend leren gaat over het nemen van passende acties om de beloning binnen een bepaalde omstandigheid te maximaliseren. Het wordt door verschillende software en machines gebruikt om de best mogelijke acties of het pad te ontdekken dat het in een bepaalde situatie moet nemen.

Reinforcement learning verzamelt gegevens van machine learning-systemen die gebruik maken van een trial & error-techniek. Hier zijn gegevens geen onderdeel van de input die we zouden ontdekken binnen gesuperviseerde of niet-gesuperviseerde machine learning. RL maakt gebruik van verschillende algoritmen die leren van resultaten en beslissen welke actie vervolgens moet worden ondernomen. Na elke actie krijgt het algoritme feedback die helpt bij het bepalen of de gemaakte selectie juist was, neutraal of onjuist. Het is een uitstekende methode om te gebruiken voor geautomatiseerde systemen die veel kleine beslissingen moeten nemen zonder de begeleiding van mensen.

Aanbeveling van de klant

Een klantaanbevelingssysteem met kunstmatige intelligentie (AI) is een groep algoritmen voor machine learning die door ontwikkelaars worden gebruikt om keuzes te verwachten en gerelateerde suggesties aan gebruikers te bieden. Door gebruik te maken van de datawetenschap en de gegevens van gebruikers, filteren en bevelen klantaanbevelingssystemen binnen AI de meest geschikte items aan een bepaalde gebruiker aan. E-commerce heeft aanzienlijk geprofiteerd van kunstmatige intelligentie. Het beste voorbeeld hiervan is Amazon en zijn klantaanbevelingssysteem. Dit systeem heeft het platform geholpen om zijn inkomsten extreem te verbeteren voor een goede klantervaring. Voor een e-commerceplatform kunt u een klantaanbevelingssysteem ontwerpen en de browsegeschiedenis van de klant gebruiken voor uw gegevens.

Virtual Assistant voor Windows op basis van Voice

Op spraak gebaseerde virtuele assistent voor Windows is een handig hulpmiddel dat voornamelijk wordt gebruikt om dagelijkse taken te vereenvoudigen. U kunt virtuele spraakassistenten bijvoorbeeld voor vele doeleinden gebruiken, zoals het zoeken naar veel items of services op internet, om verschillende producten te winkelen, notities te schrijven en herinneringen in te stellen, enz. Dit systeem is speciaal ontworpen voor Windows, zodat de gebruiker van Windows gebruik deze assistent om elk type applicatie te openen dat ze nodig hebben via een open spraakopdracht en we kunnen ook belangrijke berichten schrijven met een schrijf-spraakopdracht. Dus het zal de intentie van gebruikers herkennen aan de spraakopdracht en dienovereenkomstig voert het de acties uit.

Voorspelling van de aandelenkoers

De voorspelling van de aandelenkoers is een van de uitstekende AI-seminaronderwerpen (kunstmatige intelligentie) voor beginners. De experts op het gebied van machine learning houden van de aandelenmarkt omdat deze simpelweg gevuld is met gegevens. U kunt dus verschillende soorten datasets verkrijgen en direct aan dit onderwerp beginnen te werken. Studenten die zich voorbereiden om in de financiële sector te werken, zouden dol zijn op dit concept omdat het hen helpt een enorm inzicht te krijgen in verschillende segmenten van hetzelfde. De feedbackcycli van de aandelenmarkt zijn ook kort, dus het helpt bij het verifiëren van uw voorspellingen. Met de gegevens die u verkrijgt uit de rapportages van organisaties in dit AI-systeem, kunt u proberen halfjaarlijkse koersbewegingen te verwachten.

Aanbevelingssystemen

Aanbevelingssystemen worden in Netflix gebruikt om advies te krijgen over films en series, afhankelijk van je eerdere keuzes. Dus dit systeem biedt u enige hulp bij wat u verder kunt selecteren uit de enorme keuzes die online verkrijgbaar zijn. Een aanbevelingssysteem is afhankelijk van collaboratieve filtering of aanbeveling op basis van inhoud. De aanbeveling op basis van inhoud kan worden gedaan door simpelweg alle inhoud van het item te onderzoeken. Er kunnen bijvoorbeeld boeken aan u worden voorgesteld op basis van natuurlijke taalverwerking die op de boeken is voltooid. Als alternatief kan collaboratief filteren worden gedaan door simpelweg uw eerdere leesgedrag te onderzoeken en vervolgens boeken voor te stellen, afhankelijk daarvan.

Herkenning en detectie van gezichtsemotie

Het systeem voor detectie en herkenning van gezichtsemoties is een van de trending AI-gebaseerde systemen. Dit systeem is voornamelijk ontworpen om de uitdrukkingen van menselijke gezichtsuitdrukkingen te herkennen en te lezen. In realtime helpt dit systeem bij het detecteren van de menselijke kernemoties zoals woede, geluk, angst, verdriet, verrassing, neutraal en walging. Ten eerste detecteert dit herkenningssysteem de gezichtsuitdrukkingen van een rommelig zicht om extractie van gezichtskenmerken en classificatie van gezichtsuitdrukkingen uit te voeren.

Het unieke kenmerk van dit systeem voor het herkennen en detecteren van gezichtsemoties is dat het de emoties van mensen kan observeren, onderscheid kan maken tussen hoogwaardige, slechte emoties en deze op de juiste manier kan labelen. Het kan dus ook de informatie van getagde emotie gebruiken om de denkpatronen en het gedrag van een persoon te herkennen.

Natuurlijke taalverwerking (NLP)

Het is heel duidelijk dat mensen via spraak met elkaar kunnen communiceren, maar nu kunnen machines ook presteren, wat bekend staat als NLP of Natural Language Processing. Dit wordt gebruikt door apparaten om taal en spraak te analyseren en te herkennen terwijl deze wordt gesproken. Er zijn verschillende subonderdelen van Natural Language Processing die zich bezighouden met taal zoals spraakherkenning, vertaling van natuurlijke taal, generatie van natuurlijke taal, enz.

Op dit moment staat NLP erg bekend om zijn klantenondersteuningstoepassingen, voornamelijk de chatbot die NLP en ML gebruikt om in tekstvorm met consumenten te communiceren en ook om hun vragen te beantwoorden. Zo verkrijgt u de menselijke touch binnen interacties met klantenondersteuning zonder rechtstreeks met een mens te communiceren.

Voorspelling van hartaandoeningen

Voorspelling van hartziekten is zeer nuttig op medisch gebied, omdat het voornamelijk is ontworpen voor het bieden van online medisch advies en begeleiding aan patiënten die aan een hartaandoening lijden. Patiënten klagen vaak dat ze niet de beste artsen kunnen vinden om aan hun medische behoeften te voldoen. Dus de voorspellingstoepassing van hartaandoeningen zal u helpen dit probleem op te lossen.

Dit is een online applicatie die gebruikers in staat stelt om direct toegang te krijgen tot de raadpleging en diensten van deskundige medische professionals voor hartgerelateerde aandoeningen. Zodat gebruikers hun hartgerelateerde problemen kunnen melden en delen via het online portaal. Daarna zal dit systeem die gegevens verwerken om de database van verschillende mogelijke ziekten die aan die specifieke details zijn gekoppeld, te verifiëren. Met dit systeem kunnen gebruikers ook de gegevens van verschillende artsen controleren.

Bankbot

De bankbot is een briljant AI-onderwerp dat wordt gebruikt om de vragen van gebruikers te onderzoeken om hun berichten te herkennen en dienovereenkomstig geschikte acties uit te voeren. Deze op AI gebaseerde applicatie wordt specifiek gebruikt voor banken waar gebruikers bankgerelateerde vragen kunnen stellen, zoals leningen, creditcards, rekeningen, enz.

Dit is een op Android gebaseerde applicatie. Dus, vergelijkbaar met een chatbot, zijn deze applicaties eenvoudigweg getraind om de vragen of verzoeken van gebruikers te verwerken en te begrijpen naar welke informatie of diensten ze zoeken. Deze bankbot zal met gebruikers praten. De bankbot kan dus indien nodig reageren op de vragen van gebruikers en zelfs problemen veroorzaken voor menselijke leidinggevenden.

Computer visie

Het internet staat vol met afbeeldingen, dus elke dag worden er miljarden afbeeldingen geüpload en bekeken. Het is dus belangrijk dat computers afbeeldingen kunnen observeren en herkennen via Computer Vision, dat AI gebruikt om gegevens uit afbeeldingen te verwijderen. Deze gegevens kunnen objectherkenning binnen het beeld zijn, identificatie van beeldinhoud om een ​​verscheidenheid aan beelden gezamenlijk te groeperen, enz.

Slimme logistiek en toeleveringsketen

Door kunstmatige intelligentie (AI) aangedreven strategieën zoals slimme logistiek worden gebruikt wanneer bedrijven blijven voldoen aan hun schaal- en overgroeiende eisen. Hierdoor kunnen verschillende bedrijven een denkbeeldige locatie verkrijgen om beter door de toeleveringsketen te navigeren en de bedrijfsvoering te optimaliseren. Ze kunnen de diensten en goederen ook in realtime afhandelen.

Metaverse-technologie

Metaverse-technologie is een ruimtelijk computerplatform dat wordt gebruikt om digitale ervaringen te bieden met zijn belangrijkste beschavingsaspecten, zoals sociale interacties, handel, valuta, economie en eigendom van onroerend goed. De Metaverse-technologie is gebaseerd op AR (integratie van augmented reality) en VR (virtual reality) die multimodale interacties mogelijk maken via virtuele instellingen, digitale producten en mensen. Deze technologie is dus een netwerk van meeslepende en sociale permanente platforms voor meerdere gebruikers. Metaverse omvat voornamelijk zeven lagen: ervaring, economieën van makers, ontdekking, ruimtelijk computergebruik, menselijke tussenkomst, infrastructuur en decentralisatie. Voorbeelden van Metaverse-platforms zijn; de Sandbox, Decentraland, Metahero, Bloktopia & Meta Horizon Werelden.

Hyperautomatisering

Hyperautomatisering is een gedisciplineerde en bedrijfsgestuurde aanpak die organisaties gebruikten om snel te identificeren, te controleren en te automatiseren, zoals veel IT-processen en -bedrijven. Hyperautomatisering maakt gebruik van veel technologieën, platforms of tools, zoals kunstmatige intelligentie, robotprocesautomatisering, machine learning, bedrijfsprocesbeheer, gebeurtenisgestuurde softwarearchitectuur, integratieplatform als een service, intelligente bedrijfsprocesbeheersuites, verpakte software, low-code of geen -codetools en andere soorten processen, taken en beslissingen automatisering hulpmiddelen.

Edge-AI

De combinatie van Edge Computing & Artificial Intelligence staat bekend als Edge AI. In Edge AI brengt edge computing berekeningen en gegevensopslag dichter bij de locatie van het apparaat. Algoritmen van kunstmatige intelligentie (AI) verwerken eenvoudigweg de gegevens die op het apparaat worden gevormd, al dan niet via een internetverbinding. Het Edge AI-systeem maakt gebruik van Machine Learning (ML)-algoritmen voor gegevensverwerking die worden gegenereerd via een hardwareapparaat.

De machine learning-algoritmen in Edge AI-systemen draaien op bestaande CPU's of zelfs minder capabele MCU's binnen edge-apparaten. In vergelijking met andere toepassingen die extreem efficiënte AI-chips gebruiken, levert Edge AI superieure prestaties en vermindert het ook het stroomverbruik.

3D bioprinten

3D-bioprinting is een type technologie waarbij bio-inkten, vermengd met levende cellen, eenvoudig in 3D worden geprint om normaal weefsel zoals 3D-structuren te maken. Momenteel wordt deze technologie voornamelijk gebruikt in verschillende onderzoeksgebieden, zoals de ontwikkeling van nieuwe medicijnen en weefselmanipulatie. Deze additive manufacturing-procedure maakt gebruik van bio-inkten voor het laag voor laag printen van zich ontwikkelende structuren van levende cellen, zodat het de prestaties en arrangementen van natuurlijke weefsels imiteert.

Deze technologie en bio-geprinte structuren stellen onderzoekers in staat om de functies van het menselijk lichaam in vitro te bestuderen. Driedimensionale gebioprinte structuren zijn biologisch relevant in vergelijking met vitro-onderzoeken die in 2D worden uitgevoerd. Over het algemeen wordt 3D-bioprinting voornamelijk gebruikt voor tal van biologische toepassingen op verschillende gebieden, zoals bio-engineering, weefseltechnologie en materiaalkunde. Daarnaast kan deze technologie ook worden gebruikt voor medicijnvalidatie en farmaceutische ontwikkeling. Momenteel zijn klinische instellingen zoals bottransplantaten, 3D-geprinte huid, implantaten en compleet 3D geprinte organen zijn in het bioprinting onderzoekscentrum.

Nog enkele onderwerpen over seminars over kunstmatige intelligentie

De lijst met onderwerpen voor seminars over kunstmatige intelligentie vindt u hieronder.

• Autonome voertuigen.
• Robot leren.
• Feedforward NN (neurale netwerken).
• Doordringend computergebruik.
• Computationele intelligentie.
• Machine-ethiek.
• Semantisch web.
• Synapsen.
• Software agenten.
• Ondersteuning van vectormachines.
• Voorspelling theorie.
• Beslissings- en expertsystemen.
• Minimax-technieken.
• Datamining.
• Meetonzekerheid.
• Posthuman.
• Expertsystemen.
• Neurocontrollers.
• Radiale basisfunctienetwerken.
• Generatieve vijandige netwerken.
• Onafhankelijke componentenanalyse.
• Causale gevolgtrekking en leren.
• Computervisie en -perceptie.
• Spel spelen en zoeken.
• Spel theorie.
• Leren op grafieken.
• Machinaal leren.
• Wiskundige optimalisatie en statistiek.
• Neurobiologie en informatietheorie.

Mis het niet: Kunstmatige intelligentieprojecten voor ingenieursstudenten .

Dit is dus een overzicht van kunstmatige intelligentie Seminaronderwerpen of AI-seminaronderwerpen voor ingenieursstudenten. Deze seminaronderwerpen worden voorgesteld aan ingenieursstudenten om ze op de hoogte te houden van verschillende technologieën. Kunstmatige intelligentie (AI)-technologie wordt gebruikt om een ​​computer zeer intelligent te maken om te denken en zich te gedragen als een menselijk brein. Zodat machines menselijke taken zeer efficiënt kunnen uitvoeren & ook betere oplossingen vinden. Deze machines worden meestal gebruikt voor complexe en repetitieve menselijke taken. AI helpt machines om te leren, te denken en de prestaties van hun werk te verbeteren zoals mensen. Hier is een vraag voor u, wat is robotica?