La intel·ligència artificial (IA) és un mètode que s'utilitza per fer que un ordinador o un robot controlat per ordinador pensi de manera intel·ligent com la ment humana, de manera que una màquina pugui realitzar diferents tasques humanes de manera molt eficient i també trobi una solució millor que la ment humana. La intel·ligència artificial s'aconsegueix estudiant els patrons del cervell humà i també examinant el procediment cognitiu. El resultat de tots aquests estudis desenvoluparà programari i sistemes intel·ligents. En l'actualitat, la intel·ligència artificial ha fet encara nombrosos avenços realitzant moltes investigacions en gairebé tots els camps de la intel·ligència artificial com la salut, la informàtica quàntica, els vehicles autònoms, la robòtica, la Internet de les coses , etc. Així que tenint això en compte, aquí teniu una llista de Temes del seminari d'Intel·ligència Artificial juntament amb una breu introducció.
Temes del Seminari d'Intel·ligència Artificial
A continuació es comenten els temes del seminari d'intel·ligència artificial.
Aprenentatge profund
El subconjunt de Machine Learning (ML) és l'aprenentatge profund que aprèn imitant el cervell humà interior que treballa per processar dades i executar decisions en funció d'aquestes dades. En general, l'aprenentatge profund utilitza xarxes d'IA per executar l'aprenentatge automàtic. Aquestes xarxes neuronals (NN) simplement estan connectades com les xarxes dins de l'estructura del cervell humà, de manera que són capaços de processar dades en un enfocament no lineal, que és un avantatge principal per sobre dels algorismes tradicionals que simplement poden processar dades dins d'un enfocament lineal. El Algorisme RankBrain és el millor exemple d'una xarxa neuronal profunda i és un d'ells dins de l'algorisme de la Cerca de Google.
AI Chatbot
Un chatbot és un tipus de programa informàtic que utilitza IA (intel·ligència artificial) i PNL (processament del llenguatge natural) per conèixer les preguntes dels clients i automatitzar-hi les respostes. Aquests chatbots estan entrenats per mantenir converses com els humans amb un mètode anomenat processament del llenguatge natural.
El chatbot d'IA és capaç d'entendre el llenguatge humà tal com està imprès, cosa que els permet operar menys o més per si sols. El programari del chatbot d'IA pot reconèixer el llenguatge fora de les instruccions preprogramades i dóna una resposta en funció de les dades existents. Així, això permet als visitants del lloc guiar el xat, expressant la seva intenció amb les seves pròpies paraules. Això es pot utilitzar per a una àmplia gamma d'usos, com ara analitzar els sentiments d'un client o fer prediccions sobre el que un visitant del lloc està cercant al vostre lloc web.
Predicció del preu de l'habitatge
El concepte principal d'aquest sistema és endevinar el valor de venda d'una casa nova. Aquest conjunt de dades del sistema inclou principalment informació sobre els preus de les cases noves a diferents llocs de la ciutat. A part dels diferents preus de les cases, trobareu conjunts de dades addicionals que inclouen l'edat del resident, la taxa d'infraccions a la ciutat i ubicacions comercials no minoristes. Per tant, és un gran sistema per als principiants per posar a prova els seus coneixements.
Aprenentatge automàtic
L'aplicació d'una IA o intel·ligència artificial es coneix com a aprenentatge automàtic, que permet a les aplicacions endevinar resultats precisos sense requerir ordres precises per a cada pas. Aquest procediment comença alimentant-los amb dades de bona qualitat i després entrenant les màquines mitjançant la creació d'una varietat de models d'aprenentatge automàtic amb les dades i diversos algorismes. Aquí, la selecció d'algorismes depèn principalment del tipus de dades que tenim i del tipus de tasca que estem intentant automatitzar. Els algorismes d'aprenentatge automàtic es classifiquen en tres tipus: supervisat, no supervisat i de reforç.
Aprenentatge de reforç
L'aprenentatge de reforç és una part de la IA on la màquina aprèn alguna cosa relacionada amb com aprenen els humans. Aquest és un dels tres paradigmes fonamentals d'aprenentatge automàtic juntament amb l'aprenentatge supervisat i no supervisat. L'aprenentatge de reforç consisteix a prendre les accions adequades per maximitzar la recompensa dins d'una condició determinada. L'utilitzen diferents programaris i màquines per descobrir les millors accions o camí possibles que ha de prendre en una condició particular.
L'aprenentatge de reforç recull dades de sistemes d'aprenentatge automàtic que utilitzen una tècnica d'assaig i error. Aquí, les dades no són un element de l'entrada que descobriríem dins de l'aprenentatge automàtic supervisat o no supervisat. RL utilitza diferents algorismes que aprenen dels resultats i decideixen quina acció cal dur a terme posteriorment. Després de cada acció, l'algoritme rep comentaris que l'ajudaran a determinar si la selecció que va fer va ser correcta, neutral o incorrecta. És un mètode excel·lent per utilitzar-lo per a sistemes automatitzats que han de prendre moltes petites decisions sense la guia dels humans.
Recomanació del client
Un sistema de recomanació de clients d'intel·ligència artificial (IA) és un grup d'algorismes d'aprenentatge automàtic utilitzats pels desenvolupadors per esperar opcions i oferir suggeriments relacionats als usuaris. Mitjançant l'ús de la ciència de dades i les dades dels usuaris, els sistemes de recomanació dels clients dins de l'IA filtren i recomanen els elements més adequats a un usuari concret. El comerç electrònic s'ha beneficiat significativament de la intel·ligència artificial. El millor exemple d'això és Amazon i el seu sistema de recomanació de clients. Aquest sistema ha ajudat a la plataforma a millorar molt els seus ingressos per oferir una bona experiència al client. Per a una plataforma de comerç electrònic, podeu dissenyar un sistema de recomanació del client i utilitzar l'historial de navegació del client per a les vostres dades.
Assistent virtual per a Windows basat en veu
L'assistent virtual basat en veu per a Windows és una eina pràctica que s'utilitza principalment per simplificar les tasques diàries. Per exemple, podeu utilitzar assistents de veu virtuals per a molts propòsits, com ara buscar molts articles o serveis al web, comprar diferents productes, escriure notes i configurar recordatoris, etc. Aquest sistema està especialment dissenyat per a Windows, de manera que l'usuari de Windows pot Utilitzeu aquest assistent per obrir qualsevol tipus d'aplicació que necessitin mitjançant l'ordre de veu obert i també podem escriure missatges significatius amb l'ordre de veu d'escriure. Així, reconeixerà la intenció dels usuaris a partir de l'ordre de veu i, en conseqüència, realitza les accions.
Predicció del preu de les accions
La predicció del preu de les accions és un dels temes destacats del seminari d'IA (Intel·ligència artificial) per a principiants. Als experts en aprenentatge automàtic els encanta el mercat d'accions perquè simplement està ple de dades. Per tant, podeu obtenir diferents tipus de conjunts de dades i començar a treballar en aquest tema immediatament. Els estudiants que es preparen per treballar dins de l'àrea de finances els encantaria aquest concepte perquè els ajuda a obtenir una gran visió dels diferents segments del mateix. Els cicles de retroalimentació de la borsa també són curts, per la qual cosa ajuda a verificar les vostres prediccions. Podeu provar d'esperar moviments de preu de les accions de sis mesos amb les dades que obteniu dels informes proporcionats per les organitzacions d'aquest sistema d'IA.
Sistemes de recomanació
Els sistemes de recomanació s'utilitzen a Netflix per obtenir consells sobre pel·lícules i sèries en funció de les vostres opcions anteriors. Per tant, aquest sistema us ofereix una mica d'ajuda sobre què seleccionar més entre les grans opcions disponibles en línia. Un sistema de recomanació depèn del filtratge col·laboratiu o de la recomanació basada en el contingut. La recomanació basada en el contingut es pot fer simplement examinant tot el contingut de l'element. Per exemple, se't poden suggerir llibres basats en el processament del llenguatge natural completat als llibres. Alternativament, el filtratge col·laboratiu es pot fer simplement examinant el vostre comportament de lectura anterior i després suggerint llibres en funció d'això.
Reconeixement i detecció d'emocions facials
El sistema de detecció i reconeixement d'emocions facials és un dels sistemes de tendència basats en IA. Aquest sistema està dissenyat principalment per reconèixer i llegir les expressions de la cara humana. En temps real, aquest sistema ajuda a detectar les emocions bàsiques humanes com la ira, la felicitat, la por, la tristesa, la sorpresa, la neutralitat i el fàstic. En primer lloc, aquest sistema de reconeixement detecta les expressions facials des d'una visió desordenada per realitzar l'extracció de trets facials i la classificació de les expressions facials.
La característica única d'aquest sistema de reconeixement i detecció d'emocions facials és que pot observar les emocions dels humans, distingir entre emocions dolentes i d'alta qualitat i etiquetar-les adequadament. Per tant, també pot utilitzar la informació de l'emoció etiquetada per reconèixer els patrons de pensament i el comportament d'una persona.
Processament del llenguatge natural (PNL)
Està molt clar que els humans poden comunicar-se entre ells mitjançant la parla, però ara les màquines també poden funcionar, cosa que es coneix com a PNL o processament del llenguatge natural. Això és utilitzat pels dispositius per analitzar, reconèixer el llenguatge i la parla tal com es parla. Hi ha diverses subparts del processament del llenguatge natural que tracten el llenguatge, com ara el reconeixement de la parla, la traducció del llenguatge natural, la generació del llenguatge natural, etc.
Actualment, NLP és molt famós per les aplicacions d'atenció al client, principalment el chatbot que utilitza NLP i ML per comunicar-se amb els consumidors en forma de text i també resoldre les seves consultes. Així, obteniu el toc humà dins de les interaccions d'atenció al client sense interactuar directament amb un humà.
Predicció de les malalties del cor
La predicció de malalties del cor és molt útil en l'àmbit mèdic perquè està dissenyada principalment per oferir consulta i orientació mèdica en línia als pacients que pateixen malalties del cor. Els pacients es queixen amb freqüència que no poden trobar els millors metges per donar suport als seus requisits mèdics. Per tant, l'aplicació de predicció de malalties del cor us ajudarà a superar aquest problema.
Aquesta és una aplicació en línia que s'utilitza per permetre als usuaris accedir immediatament a la consulta i els serveis de professionals mèdics experts en malalties relacionades amb el cor. Així, els usuaris poden esmentar i compartir els seus problemes relacionats amb el cor a través del portal en línia. Després d'això, aquest sistema processarà aquestes dades per verificar la base de dades de diferents possibles malalties associades a aquests detalls concrets. Aquest sistema permet als usuaris comprovar també les dades de diferents metges.
Bot bancari
El bot bancari és un tema d'IA brillant que s'utilitza per examinar les consultes dels usuaris per reconèixer els seus missatges i realitzar les accions adequades en conseqüència. Aquesta aplicació basada en IA s'utilitza específicament per als bancs allà on els usuaris poden consultar consultes relacionades amb els bancs com ara préstecs, targetes de crèdit, comptes, etc.
Aquesta és una aplicació basada en Android. Així, de manera similar a un chatbot, aquestes aplicacions simplement estan entrenades per processar les consultes o peticions dels usuaris i entendre quina informació o serveis estan cercant. Aquest bot bancari conversarà amb els usuaris. Així, el bot bancari pot respondre a les preguntes que fan els usuaris si cal, fins i tot generar problemes per als executius humans.
Visió per ordinador
Internet està ple d'imatges, de manera que cada dia es pengen i es veuen milers de milions d'imatges. Per tant, és important que els ordinadors puguin observar i reconèixer imatges mitjançant la visió per ordinador, que utilitza IA per eliminar dades de les imatges. Aquestes dades poden ser el reconeixement d'objectes dins de la imatge, la identificació del contingut de la imatge per agrupar una varietat d'imatges conjuntament, etc.
Logística intel·ligent i cadena de subministrament
Les estratègies impulsades per la intel·ligència artificial (IA), com la logística intel·ligent, s'utilitzen quan les empreses mantenen les seves demandes creixents i creixents. Així, això permet a diferents empreses obtenir una ubicació imaginada per navegar millor per la cadena de subministrament i optimitzar les operacions. També poden gestionar els serveis i els béns en temps real.
Tecnologia Metaverse
La tecnologia Metaverse és una plataforma d'informàtica espacial que s'utilitza per proporcionar experiències digitals amb els seus aspectes civilitzadors clau, com ara les interaccions socials, el comerç, la moneda, l'economia i la propietat. La tecnologia Metaverse es basa en AR (integració de realitat augmentada) i VR (realitat virtual) que permet interaccions multimodals a través de configuracions virtuals, productes digitals i persones. Així, aquesta tecnologia és una xarxa en xarxa de plataformes permanents multiusuari immersives i sociables. Metaverse inclou principalment set capes: experiència, economies del creador, descobriment, informàtica espacial, interferència humana, infraestructura i descentralització. Exemples de plataformes Metaverse són; els mons Sandbox, Decentraland, Metahero, Bloktopia i Meta Horizon.
Hiperautomatització
La hiperautomatització és un enfocament disciplinat i orientat al negoci que les organitzacions utilitzaven per identificar, comprovar i automatitzar ràpidament com molts processos i empreses de TI. La hiperautomatització utilitza moltes tecnologies, plataformes o eines com la intel·ligència artificial, l'automatització de processos robòtics, l'aprenentatge automàtic, la gestió de processos empresarials, l'arquitectura de programari impulsada per esdeveniments, la plataforma d'integració com a servei, les suites intel·ligents de gestió de processos empresarials, el programari en paquets, de codi baix o no. -Eines de codi i altres tipus de processos, tasques i decisions automatització eines.
Edge AI
La combinació de Edge Computing i Intel·ligència Artificial es coneix com Edge AI. A Edge AI, la informàtica perifèrica apropa la computació i l'emmagatzematge de dades a la ubicació del dispositiu. Els algorismes d'Intel·ligència Artificial (IA) simplement processen les dades que es formen al dispositiu mitjançant o sense connexió a Internet. El sistema Edge AI utilitza algorismes d'aprenentatge automàtic (ML) per al processament de dades que es genera mitjançant un dispositiu de maquinari.
Els algorismes d'aprenentatge automàtic dels sistemes Edge AI s'executen en CPU existents o fins i tot en MCU menys capaços dins dels dispositius Edge. En comparació amb altres aplicacions que utilitzen xips d'IA extremadament eficients, Edge AI ofereix un rendiment superior i també redueix el consum d'energia.
Bioimpressió 3D
La bioimpressió 3D és un tipus de tecnologia on les biotintes, barrejades amb cèl·lules vives, simplement s'imprimeixen en 3D per fer teixits normals com ara estructures 3D. Actualment, aquesta tecnologia s'utilitza principalment en diferents àrees de recerca com el desenvolupament de nous fàrmacs i l'enginyeria de teixits. Aquest procediment de fabricació additiva utilitza biotintes per imprimir estructures en desenvolupament de cèl·lules vives capa per capa de manera que imite el rendiment i la disposició dels teixits naturals.
Aquesta tecnologia i estructures bioimpresos permeten als investigadors estudiar les funcions del cos humà in vitro. Les estructures bioimpresos tridimensionals són rellevants biològicament en comparació amb els estudis in vitro realitzats en 2D. En general, la bioimpressió 3D s'utilitza principalment per a nombroses aplicacions biològiques en diferents camps com la bioenginyeria, l'enginyeria de teixits i la ciència dels materials. A més, aquesta tecnologia també es pot utilitzar per a la validació de fàrmacs i el desenvolupament farmacèutic. Actualment, entorns clínics com empelts ossis, pell impresa en 3D, implants i complets Òrgans impresos en 3D es troben al centre de recerca de bioimpressió.
Alguns temes més del seminari d'intel·ligència artificial
A continuació es mostra la llista de temes del seminari d'Intel·ligència artificial.
- Vehicles Autònoms.
- Aprenentatge de robots.
- Feedforward NN (xarxes neuronals).
- Informàtica generalitzada.
- Intel·ligència Computacional.
- Ètica de la màquina.
- Web semàntica.
- Sinapsis.
- Agents de programari.
- Suport a màquines vectorials.
- Teoria de la predicció.
- Sistemes de decisió i experts.
- Tècniques Minimax.
- Mineria de dades.
- Incertesa de mesura.
- Posthumà.
- Sistemes experts.
- Neurocontroladors.
- Xarxes de funcions de base radial.
- Xarxes adversàries generatives.
- Anàlisi independent de components.
- Inferència causal i aprenentatge.
- Visió i percepció per ordinador.
- Joc Jugant i Cerca.
- Teoria de jocs.
- Aprenentatge sobre gràfics.
- Aprenentatge automàtic.
- Optimització matemàtica i estadística.
- Neurobiologia i teoria de la informació.
No et perdis: Projectes d'intel·ligència artificial per a estudiants d'enginyeria .
Així, això és una visió general de la intel·ligència artificial Temes de seminari o temes de seminari d'IA per a estudiants d'enginyeria. Aquests temes del seminari es proposen als estudiants d'enginyeria per actualitzar-los sobre diferents tecnologies. La tecnologia d'Intel·ligència Artificial (IA) s'utilitza per fer que un ordinador sigui molt intel·ligent per pensar i comportar-se com un cervell humà. Perquè les màquines puguin realitzar tasques humanes de manera molt eficient i també trobin millors solucions. Aquestes màquines s'utilitzen principalment per a tasques humanes complexes i repetitives. La IA ajuda les màquines a aprendre, pensar i millorar el rendiment del seu treball com els éssers humans. Aquí teniu una pregunta, què és la robòtica?
