工学部学生のための人工知能（AI）セミナートピックス

人工知能 (AI) は、コンピューターまたはコンピューター制御のロボットに人間の心のように賢く考えさせるために使用される方法です。これにより、機械はさまざまな人間のタスクを非常に効率的に実行し、人間の心よりも優れた解決策を見つけることができます。人工知能は、人間の脳のパターンを研究することと、認知手順を調べることによって達成されます。これらすべての研究の結果は、インテリジェントなソフトウェアとシステムを開発します。現在、AI は、ヘルスケア、量子コンピューティング、自動運転車、ロボティクスなど、人工知能のほぼすべての分野で多くの研究を行うことにより、さらに多くの進歩を遂げています。 モノのインターネット 、など。これを念頭に置いて、ここにリストがあります 人工知能セミナーのトピック 簡単な紹介とともに。

人工知能セミナーのトピックス

人工知能セミナーのトピックについては、以下で説明します。

ディープラーニング

機械学習 (ML) のサブセットは、データを処理し、そのデータに応じて決定を実行するために働く人間の脳の内部を模倣することによって学習するディープ ラーニングです。一般に、深層学習は AI ネットワークを利用して機械学習を実行します。これらのニューラル ネットワーク (NN) は、人間の脳構造内のネットワークのように単純に接続されているため、非線形アプローチでデータを処理できます。これは、線形アプローチ内でデータを単純に処理できる従来のアルゴリズムを超える主な利点です。の RankBrain アルゴリズム はディープ ニューラル ネットワークの最良の例であり、Google 検索のアルゴリズム内の 1 つです。

AI チャットボット

チャットボットは、AI (人工知能) と NLP (自然言語処理) を使用して顧客の質問を理解し、それらへの返信を自動化するコンピューター プログラムの一種です。これらのチャットボットは、自然言語処理と呼ばれる方法で人間のように会話できるように訓練されています。

AI チャットボットは、人間の言葉を活字のように理解することができるため、多かれ少なかれ単独で操作することができます。 AI チャットボットのソフトウェアは、事前にプログラムされた指示以外の言語を認識し、既存のデータに応じて応答します。これにより、サイト訪問者はチャットを誘導し、自分の言葉で意図を表明できます。お客様の気持ちを分析したり、サイトの訪問者があなたのウェブサイトで何を検索しているかを予測したりするなど、幅広い用途に使用できます。

住宅価格予測

このシステムの主なコンセプトは、新しい家の販売価格を推測することです。このシステム データセットには、主に市内のさまざまな場所の新築住宅価格に関する情報が含まれています。住宅のさまざまな価格とは別に、居住者の年齢、市内および小売業以外の場所での犯罪率を含む追加のデータセットがあります。そのため、初心者が知識をテストするのに最適なシステムです。

機械学習

AI または人工知能のアプリケーションは、機械学習として知られています。これにより、アプリケーションは、すべてのステップで正確なコマンドを必要とせずに正確な結果を推測できます。この手順は、高品質のデータを提供することから始まり、その後、データとさまざまなアルゴリズムを使用してさまざまな機械学習モデルを構築することで、機械をトレーニングします。ここで、アルゴリズムの選択は主に、持っているデータの種類と自動化しようとしているタスクの種類に依存します。機械学習アルゴリズムは、教師あり、教師なし、強化の 3 つのタイプに分類されます。

強化学習

強化学習は、機械が人間の学習方法に関連する何かを学習する AI の一部です。これは、教師あり学習と教師なし学習とともに、3 つの基本的な機械学習パラダイムの 1 つです。強化学習とは、特定の条件内で報酬を最大化するために適切な行動を取ることです。さまざまなソフトウェアやマシンで使用され、特定の状況で実行する必要がある最善のアクションまたはパスを発見します。

強化学習は、試行錯誤の手法を利用する機械学習システムからデータを収集します。ここで、データは、教師ありまたは教師なしの機械学習で発見される入力の要素ではありません。 RL は、結果から学習し、その後に実行する必要があるアクションを決定するさまざまなアルゴリズムを利用します。すべてのアクションの後、アルゴリズムはフィードバックを受け取ります。これは、アルゴリズムが行った選択が正しかったか、ニュートラルであったか、そうでなければ間違っていたかを判断するのに役立ちます。これは、人間の指導なしで多くの小さな決定を下さなければならない自動化されたシステムに利用する優れた方法です。

顧客の推薦

人工知能 (AI) の顧客推奨システムは、開発者が選択肢を期待し、関連する提案をユーザーに提供するために使用する機械学習アルゴリズムのグループです。データ サイエンスとユーザーのデータを使用することで、AI 内の顧客レコメンデーション システムは、特定のユーザーに最も適切なアイテムをフィルターしてレコメンドします。 e コマースは、人工知能の恩恵を大きく受けています。これの最も良い例は、Amazon とその顧客推薦システムです。このシステムは、プラットフォームが収入を大幅に改善して、優れた顧客体験を実現するのに役立ちました. E コマース プラットフォームの場合、顧客のレコメンデーション システムを設計し、顧客の閲覧履歴をデータとして活用できます。

音声ベースの Windows 用仮想アシスタント

Windows 用の音声ベースの仮想アシスタントは、主に日常業務を簡素化するために使用される便利なツールです。たとえば、Web で多くのアイテムやサービスを検索したり、さまざまな製品を購入したり、メモを書いたり、リマインダーを設定したりするなど、さまざまな目的で仮想音声アシスタントを利用できます。このシステムは特に Windows 用に設計されているため、Windows のユーザーはこのアシスタントを使用して、音声コマンドを開くことで必要なあらゆるタイプのアプリケーションを開くことができます。また、音声コマンドを書くことで重要なメッセージを書くこともできます。そのため、音声コマンドからユーザーの意図を認識し、それに応じてアクションを実行します。

株価の予測

初心者向けAI（人工知能）セミナーの代表的なテーマの一つに株価の予測があります。機械学習の専門家が株式市場を好むのは、単純にデータで満たされているからです。したがって、さまざまな種類のデータ セットを取得して、このトピックにすぐに取りかかることができます。金融分野で働く準備をしている学生は、同じ分野のさまざまなセグメントについて大きな洞察を得るのに役立つため、このコンセプトを気に入るはずです。株式市場のフィードバック サイクルも短いため、予測を検証するのに役立ちます。この AI システムで組織から提供されたレポートから取得したデータを使用して、6 か月間の株価の動きを予測してみることができます。

レコメンダーシステム

Netflix では、以前の選択に応じて映画やシリーズに関するアドバイスを得るためにレコメンダー システムが使用されています。したがって、このシステムは、オンラインで入手できる膨大な選択肢からさらに何を選択するかについて、いくつかの支援を提供します。レコメンダー システムは、コンテンツに基づく協調フィルタリングまたはレコメンデーションに依存します。コンテンツに基づくレコメンデーションは、すべてのアイテムのコンテンツを調べるだけで実行できます。たとえば、本で完了した自然言語処理に基づいて、本を提案することができます。または、以前の読書行動を調べてから、それに応じて本を提案するだけで、共同フィルタリングを行うことができます。

顔の感情の認識と検出

顔の感情の検出と認識システムは、トレンドの AI ベースのシステムの 1 つです。このシステムは、主に人間の顔の表情を認識して読み取るように設計されています。このシステムは、怒り、幸福、恐れ、悲しみ、驚き、中立、嫌悪などの人間の核となる感情をリアルタイムで検出するのに役立ちます。まず、この認識システムは雑然とした光景から表情を検出し、顔の特徴の抽出と表情の分類を行います。

この顔の感情認識 & 検出システムのユニークな特徴は、人間の感情を観察し、高品質の感情と悪い感情を区別し、適切にタグ付けできることです。そのため、タグ付けされた感情の情報を利用して、思考パターンと人の行動を認識することもできます。

自然言語処理 (NLP)

人間が音声で相互に通信できることは非常に明らかですが、現在では、NLP または自然言語処理として知られている機械も実行できます。これは、話されている言語や音声を分析、認識するためにデバイスによって使用されます。自然言語処理には、音声認識、自然言語の翻訳、自然言語の生成などの言語を扱うさまざまなサブパートがあります。

現在、NLP は顧客サポート アプリケーションで非常に有名です。主に、NLP と ML を使用してテキスト形式で消費者と通信し、クエリをクラックするチャットボットです。したがって、人間と直接やり取りすることなく、カスタマー サポートのやり取りの中で人間味を得ることができます。

心臓病の予測

心臓病の予測は、主に心臓病に苦しんでいる患者にオンラインの医療相談とガイダンスを提供するために設計されているため、医療分野で非常に役立ちます。患者は、医療要件をサポートするのに最適な医師を見つけることができないと頻繁に不満を漏らしています。したがって、心臓病の予測アプリケーションは、この問題を克服するのに役立ちます。

これは、ユーザーが心臓関連疾患の専門医療専門家の相談とサービスにすぐに参加できるようにするために使用されるオンライン アプリケーションです。そのため、ユーザーはオンライン ポータルを介して心臓関連の問題について言及し、共有することができます。その後、このシステムはそのデータを処理して、特定の詳細に関連付けられたさまざまな可能性のある病気のデータベースを検証します。このシステムにより、ユーザーはさまざまな医師の詳細も確認できます。

バンキングボット

銀行ボットは、ユーザーのクエリを調べてメッセージを認識し、それに応じて適切なアクションを実行するために使用される優れた AI トピックです。この AI ベースのアプリケーションは、ユーザーがローン、クレジット カード、口座などの銀行関連のクエリを照会できる銀行専用に使用されます。

これは Android ベースのアプリケーションです。したがって、チャットボットと同様に、これらのアプリケーションは、ユーザーのクエリまたは要求を処理し、ユーザーが検索している情報またはサービスを理解するようにトレーニングされているだけです。この銀行ボットは、ユーザーと会話します。そのため、バンキングボットは、必要に応じてユーザーからの質問に答えることができ、人間の経営者に問題を引き起こすことさえあります.

コンピュータビジョン

インターネットには画像があふれているため、毎日何十億もの画像がアップロードされ、閲覧されています。そのため、AI を利用して画像からデータを削除するコンピューター ビジョンを通じて、コンピューターが画像を観察および認識できるようにすることが重要です。このデータは、画像内のオブジェクト認識、さまざまな画像をまとめてグループ化するための画像コンテンツの識別などに使用できます。

スマートロジスティクスとサプライチェーン

スマート ロジスティクスのような人工知能 (AI) を活用した戦略は、ビジネスがスケーリングと過剰な需要によって維持される場合に使用されます。したがって、これにより、さまざまな企業がサプライチェーンをより適切にナビゲートし、運用を最適化するための想像上の場所を取得できます。サービスと商品をリアルタイムで処理することもできます。

メタバース テクノロジー

メタバース テクノロジは、社会的相互作用、貿易、通貨、経済、財産所有などの重要な文明的側面を備えたデジタル体験を提供するために使用される空間コンピューティング プラットフォームです。 Metaverse テクノロジは、AR (拡張現実の統合) と VR (仮想現実) に基づいており、仮想設定、デジタル製品、および人々を介したマルチモーダル インタラクションを可能にします。したがって、このテクノロジーは、没入型で社交的なマルチユーザーの永続的なプラットフォームのネットワーク化されたウェブです。メタバースには主に、エクスペリエンス、クリエーターの経済、発見、空間コンピューティング、人間の干渉、インフラストラクチャ、分散化の 7 つのレイヤーが含まれます。メタバース プラットフォームの例は次のとおりです。 Sandbox、Decentraland、Metahero、Bloktopia、Meta Horizo​​n Worlds。

ハイパーオートメーション

ハイパーオートメーションは、多くの IT プロセスやビジネスと同様に、組織が迅速に特定し、チェックし、自動化するために使用する、規律あるビジネス主導のアプローチです。ハイパーオートメーションは、人工知能、ロボティック プロセス オートメーション、機械学習、ビジネス プロセス管理、イベント駆動型ソフトウェア アーキテクチャ、サービスとしての統合プラットフォーム、インテリジェントなビジネス プロセス管理スイート、パッケージ化されたソフトウェア、ローコードまたはノーコードなど、多くのテクノロジ、プラットフォーム、またはツールを使用します。 -コードツールとその他の種類のプロセス、タスク、および意思決定 オートメーション ツール。

Edge AI

エッジ コンピューティングと人工知能の組み合わせは、エッジ AI として知られています。エッジ AI では、エッジ コンピューティングによってコンピューティングとデータ ストレージがデバイスの場所により近くなります。人工知能 (AI) アルゴリズムは、インターネット接続の有無にかかわらず、デバイス上で形成されたデータを単純に処理します。エッジ AI システムは、ハードウェア デバイスによって生成されるデータ処理に機械学習 (ML) アルゴリズムを利用します。

エッジ AI システムの機械学習アルゴリズムは、エッジ デバイス内の既存の CPU または能力の劣る MCU で実行されます。非常に効率的な AI チップを使用する他のアプリケーションと比較して、Edge AI は優れたパフォーマンスを提供し、消費電力も削減します。

3Dバイオプリンティング

3D バイオプリンティングは、生細胞と混合したバイオインクを 3D で単純に印刷して、3D 構造などの正常な組織を作成する技術の 1 つです。現在、この技術は主に、新薬の開発や組織工学などのさまざまな研究分野で利用されています。この付加製造手順では、バイオインクを使用して生細胞の構造を層ごとに印刷し、自然の組織の性能と配置を模倣します。

この技術とバイオプリント構造により、研究者は人体の機能を in vitro で研究することができます。三次元バイオプリント構造は、2D 内で行われる試験管内研究と比較して、生物学的に関連性があります。一般に、3D バイオプリンティングは主に、生物工学、組織工学、材料科学などのさまざまな分野での多数の生物学的用途に使用されています。さらに、この技術は、医薬品の検証や医薬品開発にも使用できます。現在、骨移植、3D プリント皮膚、インプラントなどの臨床設定 3D プリント臓器 バイオプリンティング研究センターにいます。

その他の人工知能セミナーのトピック

人工知能セミナーのテーマ一覧は以下の通りです。

• 自動運転車。
• ロボット学習。
• フィードフォワード NN (ニューラル ネットワーク)。
• パーベイシブ コンピューティング。
• 計算知能。
• 機械倫理。
• セマンティック Web。
• シナプス。
• ソフトウェア エージェント。
• ベクター マシンをサポートします。
• 予測理論。
• 意思決定とエキスパート システム。
• ミニマックステクニック。
• データマイニング。
• 測定の不確実性。
• ポストヒューマン。
• エキスパートシステム。
• ニューロコントローラー。
• 放射基底関数ネットワーク。
• 敵対的生成ネットワーク。
• 独立成分分析。
• 因果推論と学習。
• コンピューター ビジョンと知覚。
• ゲームのプレイと検索。
• ゲーム理論。
• グラフで学ぶ。
• 機械学習。
• 数学的最適化と統計。
• 神経生物学と情報理論。

お見逃しなく： 工学部の学生のための人工知能プロジェクト .

したがって、これは 人工知能の概要 工学部の学生向けのセミナーのトピックまたは AI セミナーのトピック。これらのセミナーのトピックは、工学部の学生がさまざまな技術について最新情報を入手できるように提案されています。人工知能 (AI) テクノロジーを使用して、コンピューターを非常にインテリジェントにし、人間の脳のように考えて行動できるようにします。機械が人間のタスクを非常に効率的に実行し、より良い解決策を見つけることができるように.これらのマシンは、主に複雑で反復的な人間のタスクに使用されます。 AI は、機械が人間のように学習し、考え、仕事のパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。ここであなたに質問です、ロボット工学とは何ですか?