Tópicos do Seminário de Inteligência Artificial (IA) para Estudantes de Engenharia

A Inteligência Artificial (IA) é um método usado para fazer um computador ou robô controlado por computador pensar de forma inteligente como a mente humana, de modo que uma máquina possa executar diferentes tarefas humanas com muita eficiência e também encontrar uma solução melhor do que a mente humana. A Inteligência Artificial é realizada através do estudo dos padrões do cérebro humano e também do exame do procedimento cognitivo. O resultado de todos esses estudos desenvolverá softwares e sistemas inteligentes. Atualmente, a IA ainda fez inúmeros avanços ao conduzir muitas pesquisas em quase todos os campos da Inteligência Artificial, como Saúde, Computação Quântica, Veículos Autônomos, Robótica, Internet das Coisas , etc. Então, tendo isso em mente, aqui está uma lista de Temas do seminário de Inteligência Artificial juntamente com uma breve introdução.

Tópicos do Seminário de Inteligência Artificial

Os tópicos do seminário de inteligência artificial são discutidos abaixo.

Aprendizado Profundo

O subconjunto de Aprendizado de Máquina (ML) é o Aprendizado Profundo, que aprende imitando o funcionamento interno do cérebro humano para processar dados e executar decisões dependendo desses dados. Geralmente, o aprendizado profundo utiliza redes de IA para executar o aprendizado de máquina. Essas redes neurais (NNs) são simplesmente conectadas como as redes dentro da estrutura do cérebro humano, de modo que sejam capazes de processar dados em uma abordagem não linear, o que é um benefício principal em relação aos algoritmos tradicionais que podem simplesmente processar dados em uma abordagem linear. O algoritmo RankBrain é o melhor exemplo de rede neural profunda e é uma delas dentro do algoritmo de busca do Google.

IA Chatbot

Um chatbot é um tipo de programa de computador que emprega IA (inteligência artificial) e PNL (processamento de linguagem natural) para saber as perguntas dos clientes e automatizar as respostas a eles. Esses chatbots são treinados para conversar como humanos com um método chamado processamento de linguagem natural.

O chatbot AI é capaz de entender a linguagem humana como se fosse impressa, o que permite que eles operem menos ou mais por conta própria. O software do AI chatbot pode reconhecer o idioma fora das instruções pré-programadas e dá uma resposta dependendo dos dados existentes. Assim, isso permite que os visitantes do site orientem o chat, expressando sua intenção com suas próprias palavras. Isso pode ser usado para uma ampla variedade de usos, como analisar os sentimentos de um cliente ou fazer previsões sobre o que um visitante do site está procurando em seu site.

Previsão de preços de habitação

O conceito principal deste sistema é adivinhar o valor de venda de uma casa nova. Este conjunto de dados do sistema inclui principalmente informações sobre preços de casas novas em diferentes lugares da cidade. Além dos vários preços das casas, você encontrará conjuntos de dados extras que incluem a idade do residente, a taxa de infração na cidade e locais de negócios não varejistas. Portanto, é um ótimo sistema para iniciantes testarem seus conhecimentos.

Aprendizado de máquina

A aplicação de uma IA ou inteligência artificial é conhecida como aprendizado de máquina, que permite que os aplicativos adivinhem resultados precisos sem exigir comandos precisos para cada etapa. Este procedimento começa alimentando-os com dados de boa qualidade e depois treinando as máquinas através da construção de uma variedade de modelos de aprendizado de máquina com os dados e vários algoritmos. Aqui, a seleção de algoritmos depende principalmente do tipo de dados que temos e do tipo de tarefa que estamos tentando automatizar. Os algoritmos de aprendizado de máquina são classificados em três tipos - supervisionados, não supervisionados e reforçados.

Aprendizagem por Reforço

O aprendizado por reforço é uma parte da IA ​​em que a máquina aprende algo relacionado a como os humanos aprendem. Este é um dos três paradigmas fundamentais de aprendizado de máquina, juntamente com o aprendizado supervisionado e não supervisionado. O aprendizado por reforço é sobre tomar ações apropriadas para maximizar a recompensa dentro de uma condição particular. Ele é usado por diferentes softwares e máquinas para descobrir as melhores ações possíveis ou o caminho que deve seguir em uma determinada condição.

O aprendizado por reforço coleta dados de sistemas de aprendizado de máquina que utilizam uma técnica de tentativa e erro. Aqui, os dados não são um elemento da entrada que descobriríamos no aprendizado de máquina supervisionado ou não supervisionado. A RL utiliza diferentes algoritmos que aprendem com os resultados e decidem qual ação deve ser tomada posteriormente. Após cada ação, o algoritmo recebe um feedback que ajuda a determinar se a seleção feita foi correta, neutra, caso contrário, incorreta. É um excelente método a ser utilizado em sistemas automatizados que precisam tomar muitas pequenas decisões sem a orientação de humanos.

Recomendação do cliente

Um sistema de recomendação de clientes de inteligência artificial (IA) é um grupo de algoritmos de aprendizado de máquina utilizados por desenvolvedores para esperar escolhas e oferecer sugestões relacionadas aos usuários. Usando a ciência de dados e os dados dos usuários, os sistemas de recomendação de clientes dentro da IA ​​filtram e recomendam os itens mais apropriados para um determinado usuário. O comércio eletrônico se beneficiou significativamente da inteligência artificial. O melhor exemplo disso é a Amazon e seu sistema de recomendação de clientes. Este sistema ajudou a plataforma a melhorar sua receita extremamente para uma boa experiência do cliente. Para uma plataforma de comércio eletrônico, você pode criar um sistema de recomendação de clientes e utilizar o histórico de navegação do cliente para seus dados.

Assistente Virtual para Windows baseado em Voz

O assistente virtual baseado em voz para Windows é uma ferramenta útil usada principalmente para simplificar as tarefas diárias. Por exemplo, você pode utilizar assistentes de voz virtuais para muitas finalidades, como procurar muitos itens ou serviços na Web, comprar produtos diferentes, escrever notas e definir lembretes etc. utilize este assistente para abrir qualquer tipo de aplicativo necessário por meio do comando de voz aberto e também podemos escrever mensagens significativas com o comando de voz de gravação. Assim, ele reconhecerá a intenção dos usuários a partir do comando de voz e, consequentemente, executará as ações.

Previsão do preço das ações

A previsão do preço das ações é um dos principais tópicos do seminário de IA (Inteligência Artificial) para iniciantes. Os especialistas em aprendizado de máquina adoram o mercado de ações porque ele é simplesmente preenchido com dados. Assim, você pode obter diferentes tipos de conjuntos de dados e começar a trabalhar neste tópico imediatamente. Os alunos que estão se preparando para trabalhar na área de finanças adorariam esse conceito, pois os ajuda a obter uma visão ampla dos diferentes segmentos da mesma. Os ciclos de feedback do mercado de ações também são curtos, portanto, ajudam a verificar suas previsões. Você pode tentar esperar movimentos de preços de ações de seis meses com os dados obtidos dos relatórios fornecidos pelas organizações neste sistema de IA.

Sistemas de recomendação

Os sistemas de recomendação são usados ​​no Netflix para obter conselhos sobre filmes e séries, dependendo de suas escolhas anteriores. Portanto, este sistema fornece alguma ajuda sobre o que escolher entre as grandes opções disponíveis online. Um sistema de recomendação depende de filtragem colaborativa ou recomendação baseada em conteúdo. A recomendação baseada no conteúdo pode ser feita simplesmente examinando todo o conteúdo do item. Por exemplo, você pode receber sugestões de livros com base no processamento de linguagem natural concluído nos livros. Como alternativa, a filtragem colaborativa pode ser feita simplesmente examinando seu comportamento de leitura anterior e, em seguida, sugerindo livros dependendo disso.

Reconhecimento e Detecção de Emoção Facial

O sistema de detecção e reconhecimento de emoções faciais é um dos sistemas de tendência baseados em IA. Este sistema é projetado principalmente para reconhecer e ler as expressões faciais humanas. Em tempo real, este sistema ajuda a detectar as emoções do núcleo humano, como raiva, felicidade, medo, tristeza, surpresa, neutralidade e nojo. Em primeiro lugar, este sistema de reconhecimento detecta as expressões faciais de uma visão desordenada para realizar a extração de características faciais e classificação de expressões faciais.

A característica única deste sistema de reconhecimento e detecção de emoções faciais é que ele pode observar as emoções dos humanos, distinguir entre emoções ruins de alta qualidade e marcá-las adequadamente. Assim, ele também pode utilizar as informações da emoção marcada para reconhecer os padrões de pensamento e o comportamento de uma pessoa.

Processamento de Linguagem Natural (PNL)

É muito claro que os humanos podem se comunicar uns com os outros pela fala, mas agora as máquinas também podem funcionar, o que é conhecido como PNL ou Processamento de Linguagem Natural. Isso é usado por dispositivos para analisar, reconhecer a linguagem e a fala conforme ela é falada. Existem várias subpartes do Processamento de Linguagem Natural que lidam com linguagem como reconhecimento de fala, tradução de linguagem natural, geração de linguagem natural, etc.

Atualmente, o NLP é muito famoso por aplicativos de suporte ao cliente, principalmente o chatbot que usa NLP e ML para se comunicar com os consumidores em forma de texto e também esclarecer suas dúvidas. Assim, você obtém o toque humano nas interações de suporte ao cliente sem interagir diretamente com um humano.

Previsão de doença cardíaca

A previsão de doenças cardíacas é muito útil na área médica porque é projetada principalmente para fornecer consulta e orientação médica on-line a pacientes que sofrem de doenças cardíacas. Os pacientes reclamam com frequência que não conseguem encontrar os melhores médicos para atender às suas necessidades médicas. Portanto, o aplicativo de previsão de doenças cardíacas ajudará você a superar esse problema.

Este é um aplicativo online usado para permitir que os usuários tenham acesso imediato à consulta e serviços de profissionais médicos especializados para doenças relacionadas ao coração. Assim, os usuários podem mencionar e compartilhar seus problemas relacionados ao coração no portal online. Depois disso, este sistema processará esses dados para verificar o banco de dados de diferentes doenças possíveis associadas a esses detalhes específicos. Este sistema permite que os usuários verifiquem também os detalhes de diferentes médicos.

Bot bancário

O bot bancário é um tópico brilhante de IA usado para examinar as consultas dos usuários para reconhecer suas mensagens e executar ações adequadas de acordo. Este aplicativo baseado em IA é usado especificamente para bancos onde os usuários podem fazer perguntas relacionadas a bancos, como empréstimos, cartões de crédito, contas, etc.

Este é um aplicativo baseado em Android. Assim, semelhantes a um chatbot, esses aplicativos são simplesmente treinados para processar as consultas ou solicitações dos usuários e entender quais informações ou serviços eles estão procurando. Este bot bancário irá conversar com os usuários. Assim, o bot bancário pode responder às perguntas feitas pelos usuários, se necessário, e até mesmo criar problemas para os executivos humanos.

Visão Computacional

A internet está cheia de imagens, então todos os dias bilhões de imagens são carregadas e visualizadas todos os dias. Portanto, é importante que os computadores possam observar e reconhecer imagens por meio da Visão Computacional, que utiliza IA para remover dados das imagens. Esses dados podem ser reconhecimento de objeto dentro da imagem, identificação de conteúdo de imagem para agrupar uma variedade de imagens em conjunto, etc.

Logística Inteligente e Cadeia de Suprimentos

Estratégias alimentadas por inteligência artificial (IA), como logística inteligente, são usadas quando as empresas mantêm suas demandas de escala e supercrescimento. Portanto, isso permite que diferentes empresas obtenham um local imaginado para navegar melhor na cadeia de suprimentos e otimizar as operações. Eles também podem lidar com os serviços e mercadorias em tempo real.

Tecnologia Metaverso

A tecnologia Metaverse é uma plataforma de computação espacial usada para fornecer experiências digitais com seus principais aspectos civilizacionais, como interações sociais, comércio, moeda, economia e propriedade. A tecnologia Metaverse é baseada em AR (integração de realidade aumentada) e VR (realidade virtual), que permite interações multimodais por meio de configurações virtuais, produtos digitais e pessoas. Assim, esta tecnologia é uma teia em rede de plataformas permanentes multiusuários imersivas e sociáveis. O metaverso inclui principalmente sete camadas – experiência, economia do criador, descoberta, computação espacial, interferência humana, infraestrutura e descentralização. Exemplos de plataformas Metaverse são; os mundos Sandbox, Decentraland, Metahero, Bloktopia e Meta Horizon.

Hiperautomação

A hiperautomação é uma abordagem disciplinada e voltada para os negócios que as organizações usam para identificar, verificar e automatizar rapidamente, como muitos processos e negócios de TI. A hiperautomação usa muitas tecnologias, plataformas ou ferramentas como inteligência artificial, automação robótica de processos, aprendizado de máquina, gerenciamento de processos de negócios, arquitetura de software orientada a eventos, plataforma de integração como serviço, suítes inteligentes de gerenciamento de processos de negócios, software empacotado, código baixo ou não -ferramentas de código e outros tipos de processos, tarefas e decisões automação ferramentas.

IA de borda

A combinação de Edge Computing e Inteligência Artificial é conhecida como Edge AI. No Edge AI, a computação de borda aproxima a computação e o armazenamento de dados do local do dispositivo. Os algoritmos de Inteligência Artificial (IA) simplesmente processam os dados que são formados no dispositivo através ou sem conexão com a internet. O sistema Edge AI utiliza algoritmos de aprendizado de máquina (ML) para processamento de dados gerados por meio de um dispositivo de hardware.

Os algoritmos de aprendizado de máquina nos sistemas Edge AI são executados em CPUs existentes ou em MCUs ainda menos capazes em dispositivos de borda. Em comparação com outros aplicativos que usam chips AI extremamente eficientes, o Edge AI oferece desempenho superior e também reduz o consumo de energia.

Bioimpressão 3D

A bioimpressão 3D é um tipo de tecnologia em que as biotintas, misturadas com células vivas, são simplesmente impressas em 3D para criar tecidos normais, como estruturas 3D. Atualmente, esta tecnologia é utilizada principalmente em diferentes áreas de pesquisa, como o desenvolvimento de novos medicamentos e engenharia de tecidos. Este procedimento de fabricação aditiva utiliza bio-tintas para imprimir estruturas em desenvolvimento de células vivas camada por camada, de modo que imita o desempenho e os arranjos dos tecidos naturais.

Esta tecnologia e estruturas bio-impressas permitem que os pesquisadores estudem as funções do corpo humano in vitro. Estruturas bioimpressas tridimensionais são biologicamente relevantes em comparação com estudos in vitro realizados em 2D. Geralmente, a bioimpressão 3D é usada principalmente para inúmeras aplicações biológicas em diferentes campos, como bioengenharia, engenharia de tecidos e ciência de materiais. Além disso, essa tecnologia também pode ser usada para validação de medicamentos e desenvolvimento farmacêutico. Atualmente, configurações clínicas como enxertos ósseos, pele impressa em 3D, implantes e órgãos impressos em 3D estão no centro de pesquisa de bioimpressão.

Mais alguns tópicos do Seminário de Inteligência Artificial

A lista de tópicos do seminário de Inteligência Artificial é fornecida abaixo.

• Veículos Autônomos.
• Aprendizagem de robôs.
• Feedforward NN (redes neurais).
• Computação Pervasiva.
• Inteligência computacional.
• Ética da Máquina.
• Web Semântica.
• Sinapses.
• Agentes de software.
• Máquinas vetoriais de suporte.
• Teoria da previsão.
• Decisão e Sistemas Especialistas.
• Técnicas Minimax.
• Mineração de dados.
• Incerteza de Medição.
• Pós-humano.
• Sistemas especializados.
• Neuro-controladores.
• Redes de funções de base radial.
• Redes Adversariais Generativas.
• Análise de componentes independentes.
• Inferência Causal e Aprendizagem.
• Visão e Percepção Computacional.
• Jogar e pesquisar jogos.
• Teoria do jogo.
• Aprendendo em Gráficos.
• Aprendizado de Máquina.
• Otimização Matemática e Estatística.
• Neurobiologia e Teoria da Informação.

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Assim, este é uma visão geral da Inteligência Artificial Tópicos de seminário ou tópicos de seminário de IA para estudantes de engenharia. Esses tópicos do seminário são sugeridos para estudantes de engenharia para atualizá-los em diferentes tecnologias. A tecnologia de Inteligência Artificial (IA) é usada para tornar um computador muito inteligente para pensar e se comportar como um cérebro humano. Para que as máquinas possam executar tarefas humanas com muita eficiência e também encontrar soluções melhores. Essas máquinas são usadas principalmente para tarefas humanas complexas e repetitivas. A IA ajuda as máquinas a aprender, pensar e melhorar o desempenho de seu trabalho como seres humanos. Aqui está uma pergunta para você, o que é robótica?