Seminarthemen zu künstlicher Intelligenz (KI) für Ingenieurstudenten

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Methode, mit der ein Computer oder computergesteuerter Roboter intelligent wie der menschliche Verstand denken kann, sodass eine Maschine verschiedene menschliche Aufgaben sehr effizient ausführen kann und auch eine bessere Lösung findet als der menschliche Verstand. Künstliche Intelligenz wird durch das Studium menschlicher Gehirnmuster und auch durch die Untersuchung des kognitiven Prozesses erreicht. Das Ergebnis all dieser Studien wird intelligente Software & Systeme entwickeln. Gegenwärtig hat die KI noch zahlreiche Fortschritte gemacht, indem sie in fast allen Bereichen der künstlichen Intelligenz wie Gesundheitswesen, Quantencomputer, autonome Fahrzeuge, Robotik usw. viel geforscht hat Internet der Dinge usw. Wenn Sie dies im Hinterkopf behalten, finden Sie hier eine Liste von Seminarthemen Künstliche Intelligenz zusammen mit einer kurzen Einführung.

Seminarthemen zu künstlicher Intelligenz

Die Themen des Seminars zur künstlichen Intelligenz werden im Folgenden besprochen.

Tiefes Lernen

Die Teilmenge des maschinellen Lernens (ML) ist Deep Learning, das lernt, indem es das innere menschliche Gehirn imitiert, das arbeitet, um Daten zu verarbeiten und Entscheidungen in Abhängigkeit von diesen Daten zu treffen. Im Allgemeinen nutzt Deep Learning KI-Netzwerke, um maschinelles Lernen auszuführen. Diese neuronalen Netze (NNs) sind einfach wie die Netzwerke innerhalb der menschlichen Gehirnstruktur verbunden, sodass sie in der Lage sind, Daten in einem nichtlinearen Ansatz zu verarbeiten, was ein Hauptvorteil gegenüber herkömmlichen Algorithmen ist, die Daten einfach in einem linearen Ansatz verarbeiten können. Der RankBrain-Algorithmus ist das beste Beispiel für ein tiefes neuronales Netzwerk und eines davon innerhalb des Algorithmus der Google-Suche.

KI-Chatbot

Ein Chatbot ist eine Art von Computerprogramm, das eine KI (künstliche Intelligenz) und NLP (Verarbeitung natürlicher Sprache) einsetzt, um Kundenfragen zu kennen und Antworten darauf zu automatisieren. Diese Chatbots sind darauf trainiert, Gespräche wie Menschen mit einer Methode namens Verarbeitung natürlicher Sprache zu führen.

Der KI-Chatbot ist in der Lage, die menschliche Sprache so zu verstehen, wie sie gedruckt ist, was es ihm ermöglicht, mehr oder weniger alleine zu arbeiten. Die Software des KI-Chatbots kann Sprache außerhalb vorprogrammierter Anweisungen erkennen und gibt abhängig von vorhandenen Daten eine Antwort. Auf diese Weise können Website-Besucher den Chat leiten und ihre Absicht in ihren eigenen Worten äußern. Dies kann für eine Vielzahl von Anwendungen verwendet werden, z. B. um die Gefühle eines Kunden zu analysieren oder Vorhersagen darüber zu treffen, wonach ein Besucher der Website auf Ihrer Website sucht.

Immobilienpreisvorhersage

Das Hauptkonzept dieses Systems besteht darin, den Verkaufswert eines neuen Hauses zu schätzen. Dieser Systemdatensatz enthält hauptsächlich Informationen zu neuen Hauspreisen an verschiedenen Orten in der Stadt. Abgesehen von den verschiedenen Immobilienpreisen finden Sie zusätzliche Datensätze, die das Alter der Bewohner, die Straftatenrate innerhalb der Stadt und Geschäftsstandorte außerhalb des Einzelhandels enthalten. Es ist also ein großartiges System für Anfänger, um ihr Wissen zu testen.

Maschinelles Lernen

Die Anwendung einer KI oder künstlichen Intelligenz ist als maschinelles Lernen bekannt, das es den Anwendungen ermöglicht, genaue Ergebnisse zu erraten, ohne dass für jeden Schritt genaue Befehle erforderlich sind. Dieses Verfahren beginnt damit, dass sie qualitativ hochwertige Daten erhalten und danach die Maschinen trainieren, indem sie eine Vielzahl von Modellen für maschinelles Lernen mit den Daten und verschiedenen Algorithmen erstellen. Hier hängt die Auswahl der Algorithmen hauptsächlich von der Art der Daten ab, die wir haben, und von der Art der Aufgabe, die wir zu automatisieren versuchen. Algorithmen für maschinelles Lernen werden in drei Typen eingeteilt – überwacht, unüberwacht und Verstärkung.

Verstärkungslernen

Reinforcement Learning ist ein Teil der KI, bei dem die Maschine etwas lernt, das mit dem Lernen von Menschen zusammenhängt. Dies ist neben überwachtem und unüberwachtem Lernen eines von drei grundlegenden Paradigmen des maschinellen Lernens. Beim verstärkenden Lernen geht es darum, geeignete Maßnahmen zu ergreifen, um die Belohnung innerhalb einer bestimmten Bedingung zu maximieren. Es wird von unterschiedlicher Software und Maschinen verwendet, um die bestmöglichen Aktionen oder Pfade zu ermitteln, die es unter bestimmten Bedingungen einschlagen muss.

Reinforcement Learning sammelt Daten von maschinellen Lernsystemen, die eine Trial-and-Error-Technik verwenden. Hier sind Daten kein Element der Eingabe, die wir beim überwachten oder unüberwachten maschinellen Lernen entdecken würden. RL verwendet verschiedene Algorithmen, die aus den Ergebnissen lernen und entscheiden, welche Maßnahmen anschließend ergriffen werden müssen. Nach jeder Aktion erhält der Algorithmus eine Rückmeldung, anhand derer festgestellt werden kann, ob die getroffene Auswahl richtig, neutral oder falsch war. Es ist eine hervorragende Methode für automatisierte Systeme, die viele kleine Entscheidungen ohne die Anleitung von Menschen treffen müssen.

Kundenempfehlung

Ein Kundenempfehlungssystem mit künstlicher Intelligenz (KI) ist eine Gruppe von Algorithmen für maschinelles Lernen, die von Entwicklern verwendet werden, um Auswahlmöglichkeiten zu erwarten und den Benutzern entsprechende Vorschläge zu unterbreiten. Durch die Verwendung der Datenwissenschaft und der Daten von Benutzern filtern und empfehlen Kundenempfehlungssysteme innerhalb der KI die am besten geeigneten Artikel für einen bestimmten Benutzer. E-Commerce hat erheblich von künstlicher Intelligenz profitiert. Das beste Beispiel dafür ist Amazon mit seinem Kundenempfehlungssystem. Dieses System hat der Plattform geholfen, ihre Einnahmen für ein gutes Kundenerlebnis extrem zu verbessern. Für eine E-Commerce-Plattform können Sie ein Kundenempfehlungssystem entwerfen und den Browserverlauf des Kunden für Ihre Daten nutzen.

Virtueller Assistent für Windows basierend auf Voice

Der sprachbasierte virtuelle Assistent für Windows ist ein praktisches Tool, das hauptsächlich zur Vereinfachung täglicher Aufgaben verwendet wird. Beispielsweise können Sie virtuelle Sprachassistenten für viele Zwecke verwenden, wie z. B. die Suche nach vielen Artikeln oder Dienstleistungen im Internet, zum Einkaufen verschiedener Produkte, zum Schreiben von Notizen und zum Festlegen von Erinnerungen usw. Dieses System wurde speziell für Windows entwickelt, sodass Windows-Benutzer dies können Verwenden Sie diesen Assistenten, um jede Art von Anwendung zu öffnen, die sie benötigen, indem Sie den Sprachbefehl öffnen, und wir können auch wichtige Nachrichten mit dem Sprachbefehl schreiben. So erkennt es die Absicht der Benutzer anhand des Sprachbefehls und führt dementsprechend die Aktionen aus.

Vorhersage des Aktienkurses

Die Vorhersage des Aktienkurses ist eines der herausragenden KI (Künstliche Intelligenz) Seminarthemen für Einsteiger. Die Experten des maschinellen Lernens lieben den Aktienmarkt, weil er einfach mit Daten gefüllt ist. So können Sie verschiedene Arten von Datensätzen erhalten und sofort mit der Arbeit an diesem Thema beginnen. Studenten, die sich darauf vorbereiten, im Finanzbereich zu arbeiten, würden dieses Konzept lieben, da es ihnen hilft, einen umfassenden Einblick in verschiedene Segmente desselben zu erhalten. Die Feedback-Zyklen des Aktienmarktes sind ebenfalls kurz und helfen so bei der Überprüfung Ihrer Vorhersagen. Sie können versuchen, sechsmonatige Aktienkursbewegungen mit den Daten zu erwarten, die Sie aus den Berichten erhalten, die von Organisationen in diesem KI-System bereitgestellt werden.

Empfehlungssysteme

Empfehlungssysteme werden in Netflix verwendet, um abhängig von Ihrer vorherigen Auswahl Ratschläge zu Filmen und Serien zu erhalten. Dieses System bietet Ihnen also eine Hilfestellung, was Sie aus der riesigen Auswahl, die online erhältlich ist, weiter auswählen können. Ein Empfehlungssystem basiert auf kollaborativer Filterung oder Empfehlung basierend auf Inhalten. Die inhaltsbasierte Empfehlung kann durch eine einfache Prüfung des gesamten Inhalts des Artikels erfolgen. Beispielsweise können Ihnen Bücher vorgeschlagen werden, die auf der Verarbeitung natürlicher Sprache basieren, die an den Büchern durchgeführt wurde. Alternativ kann eine kollaborative Filterung erfolgen, indem Sie einfach Ihr bisheriges Leseverhalten untersuchen und danach abhängig davon Bücher vorschlagen.

Erkennung und Erkennung von Gesichtsemotionen

Das Erkennungs- und Erkennungssystem für Gesichtsemotionen ist eines der trendigen KI-basierten Systeme. Dieses System ist hauptsächlich darauf ausgelegt, menschliche Gesichtsausdrücke zu erkennen und zu lesen. In Echtzeit hilft dieses System dabei, die menschlichen Kernemotionen wie Wut, Glück, Angst, Traurigkeit, Überraschung, Neutralität und Ekel zu erkennen. Erstens erkennt dieses Erkennungssystem die Gesichtsausdrücke aus einer unübersichtlichen Sicht, um eine Extraktion von Gesichtsmerkmalen und eine Klassifizierung von Gesichtsausdrücken durchzuführen.

Das einzigartige Merkmal dieses Erkennungs- und Erkennungssystems für Gesichtsemotionen ist, dass es die Emotionen von Menschen beobachten, zwischen qualitativ hochwertigen, schlechten Emotionen unterscheiden und sie entsprechend kennzeichnen kann. So kann es auch die Informationen von markierten Emotionen nutzen, um die Denkmuster und das Verhalten einer Person zu erkennen.

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Es ist sehr klar, dass Menschen durch Sprache miteinander kommunizieren können, aber jetzt können auch Maschinen dies tun, was als NLP oder Natural Language Processing bekannt ist. Dies wird von Geräten verwendet, um Sprache und Sprache zu analysieren und zu erkennen, während sie gesprochen wird. Es gibt verschiedene Teilbereiche der Verarbeitung natürlicher Sprache, die sich mit Sprache befassen, wie Spracherkennung, Übersetzung natürlicher Sprache, Generierung natürlicher Sprache usw.

Derzeit ist NLP sehr bekannt für Kundensupport-Anwendungen, hauptsächlich der Chatbot, der NLP & ML verwendet, um mit Verbrauchern in Textform zu kommunizieren und auch ihre Anfragen zu knacken. So erhalten Sie die menschliche Note innerhalb der Kundensupport-Interaktionen, ohne direkt mit einem Menschen zu interagieren.

Vorhersage von Herzerkrankungen

Die Vorhersage von Herzerkrankungen ist im medizinischen Bereich sehr hilfreich, da sie hauptsächlich für die Bereitstellung von medizinischer Online-Beratung und Anleitung für Patienten mit Herzerkrankungen konzipiert ist. Patienten beschweren sich häufig, dass sie nicht die besten Ärzte finden, um ihre medizinischen Anforderungen zu erfüllen. Die Vorhersageanwendung für Herzerkrankungen hilft Ihnen also, dieses Problem zu lösen.

Dies ist eine Online-Anwendung, die es Benutzern ermöglicht, sofortigen Zugang zu Beratung und Dienstleistungen von medizinischem Fachpersonal für Herzerkrankungen zu erhalten. So können Benutzer ihre Herzprobleme über das Online-Portal erwähnen und teilen. Danach verarbeitet dieses System diese Daten, um die Datenbank verschiedener möglicher Krankheiten zu überprüfen, die mit diesen bestimmten Details verbunden sind. Mit diesem System können Benutzer auch die Details verschiedener Ärzte überprüfen.

Banking-Bot

Der Banking-Bot ist ein brillantes KI-Thema, das verwendet wird, um die Anfragen von Benutzern zu untersuchen, um ihre Nachrichten zu erkennen und entsprechende Aktionen auszuführen. Diese KI-basierte Anwendung wird speziell für Banken überall dort eingesetzt, wo Benutzer bankbezogene Anfragen wie Kredite, Kreditkarten, Konten usw. abfragen können.

Dies ist eine Android-basierte Anwendung. Ähnlich wie ein Chatbot werden diese Anwendungen also einfach darauf trainiert, die Anfragen oder Anfragen von Benutzern zu verarbeiten und zu verstehen, nach welchen Informationen oder Diensten sie suchen. Dieser Banking-Bot wird sich mit Benutzern unterhalten. So kann der Banking-Bot bei Bedarf auf die von den Benutzern gestellten Fragen antworten und sogar Probleme für menschliche Führungskräfte aufwerfen.

Computer Vision

Das Internet ist voll von Bildern, daher werden jeden Tag Milliarden von Bildern hochgeladen und angesehen. Daher ist es wichtig, dass Computer Bilder durch maschinelles Sehen beobachten und erkennen können, das KI verwendet, um Daten aus Bildern zu entfernen. Diese Daten können eine Objekterkennung innerhalb des Bildes, eine Bildinhaltserkennung zum gemeinsamen Gruppieren einer Vielzahl von Bildern usw. sein.

Intelligente Logistik und Lieferkette

Auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Strategien wie intelligente Logistik werden eingesetzt, wenn Unternehmen ihre Skalierung und ihre wachsenden Anforderungen aufrechterhalten. Auf diese Weise können verschiedene Unternehmen einen imaginären Standort erhalten, um die Lieferkette besser zu navigieren und den Betrieb zu optimieren. Sie können die Dienstleistungen und Waren auch in Echtzeit abwickeln.

Metaverse-Technologie

Die Metaverse-Technologie ist eine Spatial-Computing-Plattform, die verwendet wird, um digitale Erfahrungen mit ihren wichtigsten zivilisatorischen Aspekten wie soziale Interaktionen, Handel, Währung, Wirtschaft und Eigentumsbesitz bereitzustellen. Die Metaverse-Technologie basiert auf AR (Integration von Augmented Reality) und VR (Virtual Reality), die multimodale Interaktionen durch virtuelle Umgebungen, digitale Produkte und Menschen ermöglichen. Somit ist diese Technologie ein vernetztes Netz aus immersiven und geselligen permanenten Multiuser-Plattformen. Metaverse umfasst hauptsächlich sieben Ebenen – Erfahrung, Ökonomien der Ersteller, Entdeckung, Spatial Computing, menschliche Eingriffe, Infrastruktur und Dezentralisierung. Beispiele für Metaverse-Plattformen sind; die Welten Sandbox, Decentraland, Metahero, Bloktopia & Meta Horizon.

Hyperautomatisierung

Hyperautomation ist ein disziplinierter und geschäftsorientierter Ansatz, den Organisationen verwenden, um wie viele IT-Prozesse und Unternehmen schnell zu identifizieren, zu überprüfen und zu automatisieren. Hyperautomation verwendet viele Technologien, Plattformen oder Tools wie künstliche Intelligenz, robotergesteuerte Prozessautomatisierung, maschinelles Lernen, Geschäftsprozessmanagement, ereignisgesteuerte Softwarearchitektur, Integrationsplattform als Service, intelligente Geschäftsprozessmanagement-Suiten, Softwarepakete, Low-Code oder nein -Code-Tools und andere Arten von Prozessen, Aufgaben und Entscheidungen Automatisierung Werkzeug.

Edge-KI

Die Kombination aus Edge Computing & Künstlicher Intelligenz wird als Edge AI bezeichnet. Bei Edge AI bringt Edge Computing die Berechnung und Datenspeicherung näher an den Standort des Geräts. Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) verarbeiten einfach die Daten, die auf dem Gerät über oder ohne Internetverbindung gebildet werden. Das Edge-KI-System verwendet Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) für die Datenverarbeitung, die durch ein Hardwaregerät generiert werden.

Die maschinellen Lernalgorithmen in Edge-KI-Systemen laufen auf vorhandenen CPUs oder noch weniger leistungsfähigen MCUs in Edge-Geräten. Im Vergleich zu anderen Anwendungen, die extrem effiziente KI-Chips verwenden, bietet Edge AI eine überlegene Leistung und reduziert auch den Stromverbrauch.

3D-Biodruck

3D-Bioprinting ist eine Art von Technologie, bei der Biotinten, gemischt mit lebenden Zellen, einfach in 3D gedruckt werden, um normales Gewebe wie 3D-Strukturen herzustellen. Derzeit wird diese Technologie hauptsächlich in verschiedenen Forschungsbereichen wie der Entwicklung neuer Medikamente und der Gewebezüchtung eingesetzt. Dieses additive Herstellungsverfahren verwendet Bio-Tinten, um sich entwickelnde Strukturen lebender Zellen Schicht für Schicht zu drucken, so dass es die Leistung und Anordnung natürlicher Gewebe imitiert.

Diese Technologie und biogedruckte Strukturen ermöglichen es Forschern, die menschlichen Körperfunktionen in vitro zu untersuchen. Dreidimensionale biogedruckte Strukturen sind biologisch relevant im Vergleich zu in 2D durchgeführten vitro-Studien. Im Allgemeinen wird 3D-Bioprinting hauptsächlich für zahlreiche biologische Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Bioengineering, Tissue Engineering und Materialwissenschaften eingesetzt. Darüber hinaus kann diese Technologie auch für die Arzneimittelvalidierung und die pharmazeutische Entwicklung eingesetzt werden. Derzeit klinische Einstellungen wie Knochentransplantate, 3D-gedruckte Haut, Implantate und komplett 3D-gedruckte Organe sind am Bioprinting Research Center.

Einige weitere Seminarthemen zur künstlichen Intelligenz

Die Liste der Seminarthemen zum Thema Künstliche Intelligenz ist unten aufgeführt.

• Autonome Fahrzeuge.
• Roboter lernen.
• Feedforward NN (neuronale Netze).
• Pervasives Computing.
• Computational Intelligence.
• Maschinenethik.
• Semantisches Web.
• Synapsen.
• Software-Agenten.
• Support-Vektor-Maschinen.
• Vorhersagetheorie.
• Entscheidungs- und Expertensysteme.
• Minimax-Techniken.
• Data-Mining.
• Messungsungenauigkeit; Messungsunsicherheit; Messunsicherheit.
• Posthuman.
• Expertensysteme.
• Neuro-Controller.
• Radiale Basisfunktionsnetzwerke.
• Generative gegnerische Netzwerke.
• Unabhängige Bauteilanalyse.
• Kausale Inferenz & Lernen.
• Computer Vision & Wahrnehmung.
• Spielen & Suchen.
• Spieltheorie.
• Lernen auf Graphen.
• Maschinelles Lernen.
• Mathematische Optimierung & Statistik.
• Neurobiologie & Informationstheorie.

Nicht verpassen: Künstliche Intelligenz-Projekte für Ingenieurstudenten .

Das ist also Ein Überblick über Künstliche Intelligenz Seminarthemen oder KI-Seminarthemen für Ingenieurstudenten. Diese Seminarthemen werden für Ingenieurstudenten vorgeschlagen, um sie über verschiedene Technologien auf den neuesten Stand zu bringen. Die Technologie der künstlichen Intelligenz (KI) wird verwendet, um einen Computer so intelligent zu machen, dass er wie ein menschliches Gehirn denkt und sich verhält. Damit Maschinen menschliche Aufgaben sehr effizient erledigen können & auch bessere Lösungen finden. Diese Maschinen werden hauptsächlich für komplexe und sich wiederholende menschliche Aufgaben verwendet. KI hilft Maschinen zu lernen, zu denken und die Leistung ihrer Arbeit wie Menschen zu verbessern. Hier ist eine Frage an Sie: Was ist Robotik?