Mga Paksa sa Seminar ng Artificial Intelligence (AI) para sa mga Estudyante ng Engineering

Ang Artificial Intelligence (AI) ay isang paraan na ginagamit upang gawing matalinong mag-isip ang isang computer o robot na kontrolado ng computer tulad ng pag-iisip ng tao, para magawa ng makina ang iba't ibang gawain ng tao nang napakahusay at makahanap din ng mas mahusay na solusyon kaysa sa isip ng tao. Nagagawa ang Artipisyal na Katalinuhan sa pamamagitan ng pag-aaral ng mga pattern ng utak ng tao at gayundin sa pamamagitan ng pagsusuri sa cognitive procedure. Ang resulta ng lahat ng mga pag-aaral na ito ay bubuo ng matalinong software at mga sistema. Sa kasalukuyan, ang AI ay nakagawa pa rin ng maraming pagsulong sa pamamagitan ng pagsasagawa ng maraming pananaliksik sa halos lahat ng larangan ng Artipisyal na Katalinuhan tulad ng Pangangalaga sa Kalusugan, Quantum Computing, Autonomous Vehicles, Robotics, ang Internet ng mga Bagay , atbp. Kaya't isinasaisip ito, narito ang isang listahan ng Mga paksa sa seminar ng Artificial Intelligence kasabay ng maikling pagpapakilala.

Mga Paksa sa Seminar ng Artipisyal na Katalinuhan

Ang mga paksa ng seminar ng artificial intelligence ay tinalakay sa ibaba.

Malalim na Pag-aaral

Ang subset ng Machine Learning (ML) ay Deep Learning na natututo sa pamamagitan ng paggaya sa loob ng utak ng tao na nagtatrabaho upang magproseso ng data at magsagawa ng mga desisyon depende sa data na iyon. Sa pangkalahatan, ang malalim na pag-aaral ay gumagamit ng mga AI network para magsagawa ng machine learning. Ang mga neural network (NN) na ito ay konektado lamang tulad ng mga network sa loob ng istraktura ng utak ng tao upang sila ay may kakayahang magproseso ng data sa isang nonlinear na diskarte na isang pangunahing benepisyo kaysa sa mga tradisyunal na algorithm na maaari lamang magproseso ng data sa loob ng isang linear na diskarte. Ang Algoritmo ng RankBrain ay ang pinakamahusay na halimbawa ng isang malalim na neural network at ito ay isa sa mga ito sa loob ng algorithm ng Google Search.

AI Chatbot

Ang chatbot ay isang uri ng computer program na gumagamit ng AI (artificial intelligence) at NLP (natural language processing) para malaman ang mga tanong ng customer at i-automate ang mga tugon sa kanila. Ang mga chatbot na ito ay sinanay na magkaroon ng mga pag-uusap tulad ng mga tao na may pamamaraang tinatawag na natural na pagpoproseso ng wika.

Ang AI chatbot ay may kakayahang maunawaan ang wika ng tao tulad ng ito ay naka-print, na nagpapahintulot sa kanila na gumana nang mas kaunti o higit pa sa sarili nitong. Ang software ng AI chatbot ay maaaring makilala ang wika sa labas ng mga pre-program na tagubilin at nagbibigay ng tugon depende sa umiiral na data. Kaya binibigyang-daan nito ang mga bisita ng site na gabayan ang chat, na binibigkas ang kanilang intensyon sa kanilang sariling mga salita. Magagamit ito para sa isang malawak na hanay ng mga gamit tulad ng pagsusuri sa damdamin ng isang customer o paggawa ng mga hula tungkol sa kung ano ang hinahanap ng isang bisita ng site sa iyong website.

Prediksyon sa Presyo ng Pabahay

Ang pangunahing konsepto ng sistemang ito ay hulaan ang halaga ng pagbebenta ng isang bagong tahanan. Pangunahing kasama sa dataset ng system na ito ang impormasyon tungkol sa mga bagong presyo ng bahay sa iba't ibang lugar sa lungsod. Bukod sa iba't ibang presyo ng mga bahay, makakahanap ka ng mga karagdagang dataset na kinabibilangan ng edad ng residente, rate ng pagkakasala sa loob ng lungsod at mga lokasyon ng negosyong hindi retail. Kaya, ito ay isang mahusay na sistema para sa mga nagsisimula para sa pagsubok ng kanilang kaalaman.

Machine Learning

Ang application ng AI o artificial intelligence ay kilala bilang Machine learning na nagbibigay-daan sa mga application na hulaan ang mga tumpak na resulta nang hindi nangangailangan ng mga tumpak na command para sa bawat hakbang. Nagsisimula ang pamamaraang ito sa pamamagitan ng pagpapakain sa kanila ng magandang kalidad ng data at pagkatapos noon ay pagsasanay sa mga makina sa pamamagitan ng pagbuo ng iba't ibang modelo ng machine learning na may data at iba't ibang algorithm. Dito, ang pagpili ng mga algorithm ay pangunahing nakadepende sa uri ng data na mayroon kami at uri ng gawain na sinusubukan naming i-automate. Ang mga algorithm ng machine learning ay inuri sa tatlong uri – pinangangasiwaan, hindi pinangangasiwaan, at reinforcement.

Reinforcement Learning

Ang reinforcement learning ay isang bahagi ng AI kung saan natututo ang makina ng isang bagay na nauugnay sa kung paano natututo ang mga tao. Isa ito sa tatlong pangunahing paradigma sa pag-aaral ng makina kasama ng pinangangasiwaan at hindi pinangangasiwaang pag-aaral. Ang reinforcement learning ay tungkol sa pagsasagawa ng mga naaangkop na aksyon para mapakinabangan ang reward sa loob ng isang partikular na kundisyon. Ito ay ginagamit ng iba't ibang software at machine upang matuklasan ang pinakamahusay na posibleng mga aksyon o landas na dapat nitong tahakin sa isang partikular na kundisyon.

Kinokolekta ng reinforcement learning ang data mula sa mga machine learning system na gumagamit ng trial at error technique. Dito, ang data ay hindi isang elemento ng input na matutuklasan namin sa loob ng pinangangasiwaan o hindi pinangangasiwaang machine learning. Gumagamit ang RL ng iba't ibang mga algorithm na natututo mula sa mga kinalabasan at nagpapasya kung aling aksyon ang kailangang gawin pagkatapos. Pagkatapos ng bawat pagkilos, nakakakuha ang algorithm ng feedback na tumutulong sa pagtukoy kung tama ang napiling ginawa nito, neutral kung hindi man ay mali. Ito ay isang mahusay na paraan upang magamit para sa mga automated system na kailangang gumawa ng maraming maliliit na desisyon nang walang gabay ng mga tao.

Rekomendasyon ng Customer

Ang artificial intelligence (AI) customer recommendation system ay isang pangkat ng mga machine learning algorithm na ginagamit ng mga developer para umasa ng mga pagpipilian at mag-alok ng mga nauugnay na mungkahi sa mga user. Sa pamamagitan ng paggamit ng data science at data ng mga user, ang mga system ng rekomendasyon ng customer sa loob ng AI ay nag-filter at nagrerekomenda ng mga pinaka-angkop na item sa isang partikular na user. Malaki ang nakinabang ng e-commerce mula sa artificial intelligence. Ang pinakamagandang halimbawa nito ay ang Amazon at ang sistema ng rekomendasyon ng customer nito. Ang system na ito ay nakatulong sa platform sa pagpapabuti ng kita nito para sa isang magandang karanasan ng customer. Para sa isang platform ng E-commerce, maaari kang magdisenyo ng isang sistema ng rekomendasyon ng customer at gamitin ang kasaysayan ng pagba-browse ng customer para sa iyong data.

Virtual Assistant para sa Windows batay sa Voice

Ang voice-based na virtual assistant para sa mga bintana ay isang madaling gamiting tool na pangunahing ginagamit para sa pagpapasimple ng mga pang-araw-araw na gawain. Halimbawa, maaari mong gamitin ang mga virtual voice assistant para sa maraming layunin tulad ng paghahanap ng maraming item o serbisyo sa Web, para sa pamimili ng iba't ibang produkto, pagsusulat ng mga tala at paalala sa pagtatakda, atbp. Ang system na ito ay partikular na idinisenyo para sa Windows, kaya ang user ng Windows ay maaaring gamitin ang assistant na ito upang buksan ang anumang uri ng application na kailangan nila sa pamamagitan ng open voice command at maaari rin kaming magsulat ng mga makabuluhang mensahe gamit ang write voice command. Kaya't makikilala nito ang intensyon ng mga user mula sa voice command at naaayon ay ginagawa nito ang mga aksyon.

Prediksyon ng Stock Price

Ang hula ng presyo ng stock ay isa sa mga natitirang paksa ng seminar ng AI (Artificial Intelligence) para sa mga nagsisimula. Gustung-gusto ng mga eksperto sa machine learning ang share market dahil ito ay simpleng puno ng data. Kaya, maaari kang makakuha ng iba't ibang uri ng mga set ng data at magsimulang magtrabaho kaagad sa paksang ito. Magugustuhan ng mga mag-aaral na naghahanda na magtrabaho sa loob ng larangan ng pananalapi ang konseptong ito dahil tinutulungan sila nitong makakuha ng malaking insight sa iba't ibang segment ng pareho. Maikli din ang mga ikot ng feedback ng stock market, kaya nakakatulong ito sa pag-verify ng iyong mga hula. Maaari mong subukang asahan ang anim na buwang paggalaw ng presyo ng stock gamit ang data na nakuha mo mula sa mga ulat na ibinigay ng mga organisasyon sa AI system na ito.

Mga Sistema ng Tagapagrekomenda

Ginagamit ang mga system ng tagapagrekomenda sa Netflix upang makakuha ng payo sa mga pelikula at serye depende sa iyong mga nakaraang pagpipilian. Kaya't ang system na ito ay nagbibigay sa iyo ng ilang tulong sa kung ano ang pipiliin pa mula sa malalaking pagpipilian na makukuha online. Nakadepende ang system ng nagrerekomenda sa collaborative na pag-filter o rekomendasyon batay sa content. Ang rekomendasyon batay sa nilalaman ay maaaring gawin sa pamamagitan lamang ng pagsusuri sa lahat ng nilalaman ng item. Halimbawa, maaari kang magmungkahi ng mga aklat batay sa natural na pagproseso ng wika na nakumpleto sa mga aklat. Bilang kahalili, ang collaborative na pag-filter ay maaaring gawin sa pamamagitan lamang ng pagsusuri sa iyong nakaraang gawi sa pagbabasa at pagkatapos ay nagmumungkahi ng mga aklat depende doon.

Pagkilala at Pagtuklas ng Emosyon sa Mukha

Ang facial emotion detection & recognition system ay isa sa mga trending na AI-based system. Ang sistemang ito ay pangunahing idinisenyo upang makilala at basahin ang mga ekspresyon ng mukha ng tao. Sa real-time, nakakatulong ang system na ito sa pag-detect ng mga pangunahing emosyon ng tao tulad ng galit, kaligayahan, takot, kalungkutan, sorpresa, neutral at pagkasuklam. Una, ang sistema ng pagkilala na ito ay nakakakita ng mga ekspresyon ng mukha mula sa isang kalat na paningin upang magsagawa ng pagkuha ng mga tampok ng mukha at pag-uuri ng mga ekspresyon ng mukha.

Ang kakaibang feature ng facial emotion recognition at detection system na ito ay ang pag-obserba nito sa mga emosyon ng mga tao, pagkilala sa pagitan ng mataas na kalidad, masamang emosyon at nababagay sa kanila ang pag-tag. Kaya, maaari rin nitong gamitin ang impormasyon ng naka-tag na emosyon upang makilala ang mga pattern ng pag-iisip at pag-uugali ng isang tao.

Natural Language Processing (NLP)

Napakalinaw na ang mga tao ay maaaring makipag-usap sa isa't isa sa pamamagitan ng pagsasalita gayunpaman ngayon ay maaari ding gumanap ang mga makina na kilala bilang NLP o Natural Language Processing. Ito ay ginagamit ng mga device upang suriin, kilalanin ang wika at pagsasalita habang ito ay sinasalita. Mayroong iba't ibang mga subpart ng Natural Language Processing na tumatalakay sa wika tulad ng speech recognition, pagsasalin ng natural na wika, henerasyon ng natural na wika, atbp.

Sa kasalukuyan, sikat na sikat ang NLP para sa mga application ng suporta sa customer, pangunahin ang chatbot na gumagamit ng NLP at ML upang makipag-ugnayan sa mga consumer sa text form at pumutok din sa kanilang mga query. Kaya nakuha mo ang ugnayan ng tao sa loob ng mga pakikipag-ugnayan sa suporta sa customer nang hindi direktang nakikipag-ugnayan sa isang tao.

Paghuhula ng Sakit sa Puso

Ang hula sa sakit sa puso ay lubhang nakakatulong sa medikal na larangan dahil ito ay pangunahing idinisenyo para sa pagbibigay ng online na medikal na konsultasyon at paggabay sa mga pasyenteng dumaranas ng sakit sa puso. Ang mga pasyente ay madalas na nagrereklamo na hindi nila mahanap ang pinakamahusay na mga doktor upang suportahan ang kanilang mga medikal na pangangailangan. Kaya, ang paghula ng aplikasyon ng sakit sa puso ay tutulong sa iyo na malampasan ang isyung ito.

Ito ay isang online na application na ginagamit upang payagan ang mga user na makakuha ng agarang pagpasok sa konsultasyon at serbisyo ng mga dalubhasang medikal na propesyonal para sa mga sakit na nauugnay sa puso. Para mabanggit at maibahagi ng mga user ang kanilang mga problemang nauugnay sa puso sa online portal. Pagkatapos nito, ipoproseso ng system na ito ang data na iyon upang i-verify ang database ng iba't ibang posibleng sakit na nauugnay sa mga partikular na detalyeng iyon. Hinahayaan ng system na ito ang mga user na suriin din ang iba't ibang mga detalye ng doktor.

Banking Bot

Ang banking bot ay isang mahusay na paksa ng AI na ginagamit upang suriin ang mga query ng mga user upang makilala ang kanilang mga mensahe at magsagawa ng mga naaangkop na aksyon nang naaayon. Ang AI-based na application na ito ay partikular na ginagamit para sa mga bangko kung saan maaaring magtanong ang mga user para sa mga query na nauugnay sa bangko tulad ng mga pautang, credit card, account, atbp.

Ito ay isang Android-based na application. Kaya, katulad ng isang chatbot, ang mga application na ito ay sinanay lamang para sa pagproseso ng mga query o kahilingan ng mga user at maunawaan kung anong impormasyon o serbisyo ang kanilang hinahanap. Makikipag-usap ang banking bot na ito sa mga user. Kaya, ang banking bot ay maaaring tumugon sa mga tanong ng mga gumagamit kung kinakailangan, kahit na tumaas ang mga problema para sa mga executive ng tao.

Computer Vision

Ang internet ay puno ng mga larawan, kaya araw-araw bilyun-bilyong larawan ang ina-upload at tinitingnan bawat araw. Kaya mahalaga na maobserbahan at makilala ng mga computer ang mga larawan sa pamamagitan ng Computer Vision na gumagamit ng AI upang alisin ang data mula sa mga larawan. Ang data na ito ay maaaring maging object recognition sa loob ng imahe, pagkakakilanlan ng nilalaman ng imahe upang magkakasamang magpangkat ng iba't ibang mga larawan, atbp.

Smart Logistics at Supply Chain

Ginagamit ang mga diskarteng pinapagana ng artificial intelligence (AI) tulad ng matalinong logistik kapag ang mga negosyo ay nagpapanatili sa pamamagitan ng kanilang pag-scale at paglaki ng mga pangangailangan. Kaya binibigyang-daan nito ang iba't ibang kumpanya na makakuha ng naisip na lokasyon para sa mas mahusay na pag-navigate sa supply chain at pag-optimize ng mga operasyon. Maaari rin nilang pangasiwaan ang mga serbisyo at produkto sa real-time.

Teknolohiya ng Metaverse

Ang teknolohiya ng Metaverse ay isang spatial computing platform na ginagamit upang magbigay ng mga digital na karanasan sa mga pangunahing aspeto ng sibilisasyon tulad ng mga pakikipag-ugnayan sa lipunan, kalakalan, pera, ekonomiya at pagmamay-ari ng ari-arian. Ang teknolohiya ng Metaverse ay batay sa AR (integration of augmented reality) at VR (virtual reality) na nagbibigay-daan sa mga multimodal na pakikipag-ugnayan sa pamamagitan ng mga virtual na setting, digital na produkto, at tao. Kaya, ang teknolohiyang ito ay isang naka-network na web ng immersive at sociable na multiuser na permanenteng platform. Pangunahing kasama sa Metaverse ang pitong layer – karanasan, ekonomiya ng creator, pagtuklas, spatial computing, interference ng tao, imprastraktura at desentralisasyon. Ang mga halimbawa ng mga platform ng Metaverse ay; ang Sandbox, Decentraland, Metahero, Bloktopia at Meta Horizon Worlds.

Hyperautomation

Ang hyperautomation ay isang disiplinado at diskarte na hinihimok ng negosyo na ginamit ng mga organisasyon upang mabilis na matukoy, suriin at i-automate tulad ng maraming proseso at negosyo sa IT. Gumagamit ang Hyperautomation ng maraming teknolohiya, platform, o tool tulad ng artificial intelligence, robotic process automation, machine learning, business process management, event-driven software architecture, integration platform bilang isang serbisyo, intelligent na business process management suite, packaged software, low-code o hindi. -mga tool sa code at iba pang uri ng proseso, gawain at desisyon automation mga kasangkapan.

Edge AI

Ang kumbinasyon ng Edge Computing at Artificial Intelligence ay kilala bilang Edge AI. Sa Edge AI, pinalalapit ng edge computing ang computation at storage ng data sa lokasyon ng device. Pinoproseso lang ng mga algorithm ng Artificial Intelligence (AI) ang data na nabuo sa device sa pamamagitan o walang koneksyon sa internet. Gumagamit ang Edge AI system ng mga algorithm ng Machine Learning (ML) para sa pagproseso ng data na nabuo sa pamamagitan ng isang hardware device.

Ang mga algorithm sa pag-aaral ng machine sa mga Edge AI system ay tumatakbo sa mga kasalukuyang CPU o kahit na hindi gaanong mahusay na mga MCU sa loob ng mga edge device. Kumpara sa iba pang mga application na gumagamit ng napakahusay na AI chips, ang Edge AI ay nagbibigay ng higit na mahusay na pagganap at binabawasan din ang pagkonsumo ng kuryente.

3D Bioprinting

Ang 3D bioprinting ay isang uri ng teknolohiya kung saan ang mga bio-inks, na may halong buhay na mga cell ay naka-print lamang sa 3D upang makagawa ng normal na tissue gaya ng mga 3D na istruktura. Sa kasalukuyan, ang teknolohiyang ito ay pangunahing ginagamit sa iba't ibang lugar ng pananaliksik tulad ng pagbuo ng mga bagong gamot at tissue engineering. Ang additive manufacturing procedure na ito ay gumagamit ng bio-inks para sa pag-print ng pagbuo ng mga istruktura ng buhay na mga cell layer-by-layer upang gayahin nito ang pagganap at pag-aayos ng mga natural na tissue.

Ang teknolohiyang ito at mga bio-printed na istruktura ay nagpapahintulot sa mga mananaliksik na pag-aralan ang mga function ng katawan ng tao sa vitro. Ang mga three-dimensional na bioprinted na istruktura ay may kaugnayan sa biologically kumpara sa mga pag-aaral sa vitro na isinagawa sa loob ng 2D. Sa pangkalahatan, ang 3D bioprinting ay pangunahing ginagamit para sa maraming biological application sa iba't ibang larangan tulad ng bioengineering, tissue engineering, at agham ng mga materyales. Bilang karagdagan, ang teknolohiyang ito ay maaari ding gamitin para sa pagpapatunay ng gamot at pagpapaunlad ng parmasyutiko. Sa kasalukuyan, ang mga klinikal na setting tulad ng bone grafts, 3D printed skin, implants at kumpleto Mga 3D na naka-print na organ ay nasa bioprinting research center.

Ilan pang Mga Paksa sa Seminar ng Artificial Intelligence

Ang listahan ng mga paksa sa seminar ng Artificial Intelligence ay ibinigay sa ibaba.

• Autonomous na Sasakyan.
• Pag-aaral ng Robot.
• Feedforward NN (mga neural network).
• Lumaganap na Computing.
• Computational Intelligence.
• Etika sa Makina.
• Semantic Web.
• Synapses.
• Mga ahente ng software.
• Suportahan ang mga vector machine.
• Teorya ng hula.
• Desisyon at Ekspertong Sistema.
• Minimax Techniques.
• Pagmimina ng Data.
• Kawalang-katiyakan sa Pagsukat.
• Posthuman.
• Mga Sistema ng Dalubhasa.
• Mga neuro-controller.
• Mga network ng pag-andar ng radial na batayan.
• Mga Generative Adversarial Network.
• Independiyenteng pagsusuri ng bahagi.
• Sanhi ng Hinuha at Pagkatuto.
• Computer Vision at Perception.
• Paglalaro at Paghahanap ng Laro.
• Teorya ng laro.
• Pag-aaral sa Mga Graph.
• Machine Learning.
• Mathematical Optimization at Statistics.
• Neurobiology at Teorya ng Impormasyon.

Huwag Palampasin: Mga Proyekto ng Artipisyal na Katalinuhan para sa mga Estudyante ng Engineering .

Kaya, ito ay isang pangkalahatang-ideya ng Artipisyal na Katalinuhan Mga Paksa ng Seminar o mga paksa sa seminar ng AI para sa mga mag-aaral sa engineering. Ang mga paksang ito sa seminar ay iminungkahi para sa mga mag-aaral sa engineering na i-update ang mga ito sa iba't ibang teknolohiya. Ang teknolohiya ng Artificial Intelligence (AI) ay ginagamit upang gawing napakatalino ng computer para mag-isip at kumilos na parang utak ng tao. Upang maisagawa ng mga makina ang mga gawain ng tao nang napakahusay at makahanap din ng mas mahusay na mga solusyon. Ang mga makinang ito ay kadalasang ginagamit para sa kumplikado at paulit-ulit na mga gawain ng tao. Tinutulungan ng AI ang mga makina na matuto, mag-isip, at mapabuti ang pagganap ng kanilang trabaho tulad ng mga tao. Narito ang isang tanong para sa iyo, ano ang robotics?