L'Intelligenza Artificiale (AI) è un metodo utilizzato per far pensare un computer o un robot controllato da un computer in modo intelligente come la mente umana, in modo che una macchina possa eseguire diversi compiti umani in modo molto efficiente e trovi anche una soluzione migliore rispetto alle menti umane. L'intelligenza artificiale si ottiene studiando i modelli del cervello umano e anche esaminando la procedura cognitiva. Il risultato di tutti questi studi svilupperà software e sistemi intelligenti. Al momento, l'intelligenza artificiale ha fatto ancora numerosi progressi conducendo molte ricerche in quasi tutti i campi dell'intelligenza artificiale come l'assistenza sanitaria, l'informatica quantistica, i veicoli autonomi, la robotica, il Internet delle cose , ecc. Tenendo questo a mente, ecco un elenco di Argomenti del seminario sull'Intelligenza Artificiale insieme a una breve introduzione.
Argomenti del seminario sull'intelligenza artificiale
Gli argomenti del seminario sull'intelligenza artificiale sono discussi di seguito.
Apprendimento approfondito
Il sottoinsieme di Machine Learning (ML) è Deep Learning che apprende imitando il cervello umano interno che lavora per elaborare dati ed eseguire decisioni in base a tali dati. In generale, il deep learning utilizza le reti di intelligenza artificiale per eseguire il machine learning. Queste reti neurali (NN) sono semplicemente connesse come le reti all'interno della struttura del cervello umano in modo che siano in grado di elaborare i dati in un approccio non lineare, il che è un vantaggio principale rispetto agli algoritmi tradizionali che possono semplicemente elaborare i dati all'interno di un approccio lineare. IL Algoritmo RankBrain è il miglior esempio di rete neurale profonda ed è uno di quelli all'interno dell'algoritmo di Ricerca Google.
Chatbot AI
Un chatbot è un tipo di programma per computer che impiega AI (intelligenza artificiale) e NLP (elaborazione del linguaggio naturale) per conoscere le domande dei clienti e automatizzare le risposte. Questi chatbot sono addestrati per avere conversazioni come gli umani con un metodo chiamato elaborazione del linguaggio naturale.
Il chatbot AI è in grado di comprendere il linguaggio umano come se fosse stampato, il che consente loro di operare meno o più da soli. Il software del chatbot AI è in grado di riconoscere la lingua al di fuori delle istruzioni pre-programmate e fornisce una risposta in base ai dati esistenti. Quindi questo consente ai visitatori del sito di guidare la chat, esprimendo la loro intenzione con parole proprie. Questo può essere utilizzato per una vasta gamma di usi come analizzare i sentimenti di un cliente o fare previsioni su ciò che un visitatore del sito sta cercando sul tuo sito web.
Previsione dei prezzi delle abitazioni
Il concetto principale di questo sistema è indovinare il valore di vendita di una nuova casa. Questo set di dati di sistema include principalmente informazioni sui prezzi delle nuove case in diversi luoghi della città. Oltre ai vari prezzi delle case, troverai set di dati extra che includono l'età del residente, il tasso di reati all'interno della città e le sedi delle attività commerciali non al dettaglio. Quindi, è un ottimo sistema per i principianti per testare le loro conoscenze.
Apprendimento automatico
L'applicazione di un'intelligenza artificiale o intelligenza artificiale è nota come apprendimento automatico che consente alle applicazioni di indovinare risultati precisi senza richiedere comandi accurati per ogni passaggio. Questa procedura inizia fornendo loro dati di buona qualità e successivamente addestrando le macchine costruendo una varietà di modelli di apprendimento automatico con i dati e vari algoritmi. Qui, la selezione degli algoritmi dipende principalmente dal tipo di dati che abbiamo e dal tipo di attività che stiamo tentando di automatizzare. Gli algoritmi di apprendimento automatico sono classificati in tre tipi: supervisionati, non supervisionati e di rinforzo.
Insegnamento rafforzativo
L'apprendimento per rinforzo è una parte dell'intelligenza artificiale in cui la macchina apprende qualcosa relativo al modo in cui apprendono gli esseri umani. Questo è uno dei tre paradigmi fondamentali di apprendimento automatico insieme all'apprendimento supervisionato e non supervisionato. L'apprendimento per rinforzo consiste nell'intraprendere azioni appropriate per massimizzare la ricompensa all'interno di una particolare condizione. Viene utilizzato da diversi software e macchine per scoprire le migliori azioni possibili o il percorso che deve intraprendere in una particolare condizione.
L'apprendimento per rinforzo raccoglie dati da sistemi di apprendimento automatico che utilizzano una tecnica per tentativi ed errori. Qui, i dati non sono un elemento dell'input che scopriremmo all'interno dell'apprendimento automatico supervisionato o non supervisionato. RL utilizza diversi algoritmi che apprendono dai risultati e decidono quale azione deve essere intrapresa successivamente. Dopo ogni azione, l'algoritmo ottiene un feedback che aiuta a determinare se la selezione effettuata era giusta, neutra o errata. È un metodo eccellente da utilizzare per i sistemi automatizzati che devono prendere molte piccole decisioni senza la guida dell'uomo.
Raccomandazione del cliente
Un sistema di raccomandazione dei clienti di intelligenza artificiale (AI) è un gruppo di algoritmi di apprendimento automatico utilizzati dagli sviluppatori per aspettarsi scelte e offrire suggerimenti correlati agli utenti. Utilizzando la scienza dei dati e i dati degli utenti, i sistemi di raccomandazione dei clienti all'interno dell'IA filtrano e consigliano gli articoli più appropriati a un determinato utente. L'e-commerce ha beneficiato in modo significativo dell'intelligenza artificiale. Il miglior esempio di ciò è Amazon e il suo sistema di raccomandazione dei clienti. Questo sistema ha aiutato la piattaforma a migliorare notevolmente le sue entrate per una buona esperienza del cliente. Per una piattaforma di e-commerce, puoi progettare un sistema di raccomandazione dei clienti e utilizzare la cronologia di navigazione del cliente per i tuoi dati.
Virtual Assistant per Windows basato su Voice
L'assistente virtuale basato sulla voce per Windows è uno strumento utile utilizzato principalmente per semplificare le attività quotidiane. Ad esempio, puoi utilizzare gli assistenti vocali virtuali per molti scopi come cercare molti articoli o servizi sul Web, acquistare prodotti diversi, scrivere note e impostare promemoria, ecc. Questo sistema è particolarmente progettato per Windows, quindi l'utente di Windows può utilizza questo assistente per aprire qualsiasi tipo di applicazione di cui ha bisogno tramite il comando vocale aperto e possiamo anche scrivere messaggi significativi con il comando vocale di scrittura. Quindi riconoscerà l'intenzione degli utenti dal comando vocale e di conseguenza eseguirà le azioni.
Previsione del prezzo delle azioni
La previsione del prezzo delle azioni è uno degli eccezionali argomenti del seminario AI (Artificial Intelligence) per principianti. Gli esperti di machine learning adorano il mercato azionario perché è semplicemente pieno di dati. Quindi, puoi ottenere diversi tipi di set di dati e iniziare a lavorare su questo argomento immediatamente. Gli studenti che si stanno preparando a lavorare nell'area finanziaria apprezzerebbero questo concetto perché li aiuta a ottenere una visione approfondita dei diversi segmenti dello stesso. Anche i cicli di feedback del mercato azionario sono brevi, quindi aiuta a verificare le tue previsioni. Puoi provare ad aspettarti i movimenti dei prezzi delle azioni di sei mesi con i dati che ottieni dai rapporti forniti dalle organizzazioni in questo sistema di intelligenza artificiale.
Sistemi di raccomandazione
I sistemi di raccomandazione vengono utilizzati in Netflix per ottenere consigli su film e serie a seconda delle tue scelte precedenti. Quindi questo sistema ti fornisce assistenza su cosa selezionare ulteriormente dalle enormi scelte ottenibili online. Un sistema di raccomandazione dipende dal filtraggio collaborativo o dalla raccomandazione basata sul contenuto. La raccomandazione basata sul contenuto può essere fatta semplicemente esaminando tutto il contenuto dell'articolo. Ad esempio, ti possono essere suggeriti libri basati sull'elaborazione del linguaggio naturale completata sui libri. In alternativa, il filtraggio collaborativo può essere eseguito semplicemente esaminando il tuo precedente comportamento di lettura e successivamente suggerendo libri a seconda di ciò.
Riconoscimento e rilevamento delle emozioni facciali
Il sistema di rilevamento e riconoscimento delle emozioni facciali è uno dei sistemi basati sull'intelligenza artificiale di tendenza. Questo sistema è progettato principalmente per riconoscere e leggere le espressioni del viso umano. In tempo reale, questo sistema aiuta a rilevare le emozioni fondamentali umane come rabbia, felicità, paura, tristezza, sorpresa, neutralità e disgusto. In primo luogo, questo sistema di riconoscimento rileva le espressioni facciali da una vista disordinata per eseguire l'estrazione delle caratteristiche facciali e la classificazione delle espressioni facciali.
La caratteristica unica di questo sistema di riconoscimento e rilevamento delle emozioni facciali è che può osservare le emozioni degli esseri umani, distinguere tra emozioni negative di alta qualità e contrassegnarle adeguatamente. Quindi, può anche utilizzare le informazioni dell'emozione etichettata per riconoscere i modelli di pensiero e il comportamento di una persona.
Elaborazione del linguaggio naturale (PNL)
È molto chiaro che gli esseri umani possono comunicare tra loro tramite la parola, ma ora anche le macchine possono eseguire ciò che è noto come NLP o Natural Language Processing. Viene utilizzato dai dispositivi per analizzare, riconoscere la lingua e il parlato così come viene parlato. Esistono varie sottoparti dell'elaborazione del linguaggio naturale che si occupano di linguaggio come il riconoscimento vocale, la traduzione del linguaggio naturale, la generazione del linguaggio naturale, ecc.
Al momento, la PNL è molto famosa per le applicazioni di assistenza clienti, principalmente il chatbot che utilizza NLP e ML per comunicare con i consumatori in forma di testo e anche per risolvere le loro domande. In questo modo ottieni il tocco umano all'interno delle interazioni con l'assistenza clienti senza interagire direttamente con un essere umano.
Previsione delle malattie cardiache
La previsione delle malattie cardiache è molto utile in campo medico perché è progettata principalmente per fornire consulenza medica e guida online ai pazienti che soffrono di malattie cardiache. I pazienti si lamentano spesso di non riuscire a trovare i medici migliori per supportare le loro esigenze mediche. Quindi, l'applicazione di previsione delle malattie cardiache ti aiuterà a superare questo problema.
Questa è un'applicazione online utilizzata per consentire agli utenti di accedere immediatamente alla consultazione e ai servizi di professionisti medici esperti per le malattie cardiache. Così gli utenti possono menzionare e condividere i loro problemi cardiaci sul portale online. Successivamente, questo sistema elaborerà quei dati per verificare il database di diverse possibili malattie associate a quei dettagli particolari. Questo sistema consente agli utenti di controllare anche i dettagli di diversi medici.
Bot bancario
Il bot bancario è un brillante argomento di intelligenza artificiale utilizzato per esaminare le query degli utenti per riconoscere i loro messaggi ed eseguire azioni adeguate di conseguenza. Questa applicazione basata sull'intelligenza artificiale viene utilizzata specificamente per le banche ovunque gli utenti possano richiedere domande relative alle banche come prestiti, carte di credito, conti, ecc.
Questa è un'applicazione basata su Android. Quindi, simili a un chatbot, queste applicazioni sono semplicemente addestrate per elaborare le domande o le richieste degli utenti e capire quali informazioni o servizi stanno cercando. Questo bot bancario converserà con gli utenti. Quindi, il bot bancario può rispondere alle domande poste dagli utenti, se necessario, anche sollevare problemi per i dirigenti umani.
Visione computerizzata
Internet è pieno di immagini, quindi ogni giorno vengono caricate e visualizzate miliardi di immagini. Quindi è importante che i computer possano osservare e riconoscere le immagini attraverso Computer Vision che utilizza l'intelligenza artificiale per rimuovere i dati dalle immagini. Questi dati possono essere il riconoscimento di oggetti all'interno dell'immagine, l'identificazione del contenuto dell'immagine per raggruppare insieme una varietà di immagini, ecc.
Logistica intelligente e catena di fornitura
Le strategie basate sull'intelligenza artificiale (AI) come la logistica intelligente vengono utilizzate quando le aziende mantengono le loro esigenze di scalabilità e crescita eccessiva. Quindi questo consente a diverse aziende di ottenere una posizione immaginata per navigare meglio nella catena di approvvigionamento e ottimizzare le operazioni. Possono anche gestire i servizi e le merci in tempo reale.
Tecnologia Metaverso
La tecnologia Metaverse è una piattaforma di calcolo spaziale utilizzata per fornire esperienze digitali con i suoi aspetti chiave della civiltà come le interazioni sociali, il commercio, la valuta, l'economia e la proprietà della proprietà. La tecnologia Metaverse si basa su AR (integrazione della realtà aumentata) e VR (realtà virtuale) che consente interazioni multimodali attraverso ambienti virtuali, prodotti digitali e persone. Pertanto, questa tecnologia è una rete in rete di piattaforme permanenti multiutente coinvolgenti e socievoli. Metaverse include principalmente sette livelli: esperienza, economie dei creatori, scoperta, calcolo spaziale, interferenza umana, infrastruttura e decentralizzazione. Esempi di piattaforme Metaverse sono; i mondi Sandbox, Decentraland, Metahero, Bloktopia e Meta Horizon.
Iperautomazione
L'iperautomazione è un approccio disciplinato e orientato al business che le organizzazioni utilizzano per identificare, controllare e automatizzare rapidamente come molti processi e aziende IT. L'iperautomazione utilizza molte tecnologie, piattaforme o strumenti come l'intelligenza artificiale, l'automazione dei processi robotici, l'apprendimento automatico, la gestione dei processi aziendali, l'architettura software guidata dagli eventi, la piattaforma di integrazione come servizio, le suite di gestione dei processi aziendali intelligenti, il software in pacchetti, low-code o no -strumenti di codice e altri tipi di processi, attività e decisioni automazione utensili.
Bordo AI
La combinazione di Edge Computing e Intelligenza Artificiale è nota come Edge AI. In Edge AI, l'edge computing avvicina il calcolo e l'archiviazione dei dati alla posizione del dispositivo. Gli algoritmi di intelligenza artificiale (AI) elaborano semplicemente i dati che si formano sul dispositivo tramite o senza una connessione Internet. Il sistema Edge AI utilizza algoritmi di Machine Learning (ML) per l'elaborazione dei dati generati tramite un dispositivo hardware.
Gli algoritmi di machine learning nei sistemi Edge AI vengono eseguiti su CPU esistenti o MCU ancora meno capaci all'interno di dispositivi edge. Rispetto ad altre applicazioni che utilizzano chip AI estremamente efficienti, Edge AI offre prestazioni superiori e riduce anche il consumo energetico.
Biostampa 3D
La biostampa 3D è un tipo di tecnologia in cui i bio-inchiostri, mescolati con cellule viventi, vengono semplicemente stampati in 3D per creare tessuti normali come strutture 3D. Attualmente, questa tecnologia è utilizzata principalmente in diverse aree di ricerca come lo sviluppo di nuovi farmaci e l'ingegneria dei tessuti. Questa procedura di produzione additiva utilizza bio-inchiostri per la stampa di strutture in via di sviluppo di cellule viventi strato per strato in modo da imitare le prestazioni e le disposizioni dei tessuti naturali.
Questa tecnologia e le strutture biostampate consentono ai ricercatori di studiare le funzioni del corpo umano in vitro. Le strutture biostampate tridimensionali sono biologicamente rilevanti rispetto agli studi in vitro eseguiti in 2D. In generale, la biostampa 3D viene utilizzata principalmente per numerose applicazioni biologiche in diversi campi come la bioingegneria, l'ingegneria dei tessuti e la scienza dei materiali. Inoltre, questa tecnologia può essere utilizzata anche per la convalida dei farmaci e lo sviluppo farmaceutico. Attualmente, impostazioni cliniche come innesti ossei, pelle stampata in 3D, impianti e completi Organi stampati in 3D sono al centro di ricerca sulla bioprinting.
Alcuni altri argomenti del seminario sull'intelligenza artificiale
L'elenco degli argomenti del seminario sull'Intelligenza Artificiale è riportato di seguito.
- Veicoli autonomi.
- Apprendimento robotico.
- Feedforward NN (reti neurali).
- Calcolo pervasivo.
- Intelligenza computazionale.
- Etica della macchina.
- Web semantico.
- Sinapsi.
- Agenti software.
- Supporta le macchine vettoriali.
- Teoria della previsione.
- Sistemi decisionali e esperti.
- Tecniche Minimax.
- Estrazione dei dati.
- Incertezza di misura.
- Postumano.
- Sistemi esperti.
- Neuro-controllori.
- Reti di funzioni a base radiale.
- Reti avversarie generative.
- Analisi dei componenti indipendenti.
- Inferenza causale e apprendimento.
- Visione e percezione del computer.
- Gioco e ricerca.
- Teoria del gioco.
- Imparare sui grafici.
- Apprendimento automatico.
- Ottimizzazione matematica e statistica.
- Neurobiologia e teoria dell'informazione.
Da non perdere: Progetti di intelligenza artificiale per studenti di ingegneria .
Così, questo è una panoramica sull'Intelligenza Artificiale Argomenti del seminario o argomenti del seminario AI per studenti di ingegneria. Questi argomenti del seminario sono suggeriti agli studenti di ingegneria per aggiornarli sulle diverse tecnologie. La tecnologia dell'intelligenza artificiale (AI) viene utilizzata per rendere un computer molto intelligente per pensare e comportarsi come un cervello umano. In modo che le macchine possano eseguire attività umane in modo molto efficiente e trovare anche soluzioni migliori. Queste macchine sono utilizzate principalmente per attività umane complesse e ripetitive. L'intelligenza artificiale aiuta le macchine a imparare, pensare e migliorare le prestazioni del proprio lavoro come gli esseri umani. Ecco una domanda per te, cos'è la robotica?
