Sujets de séminaires sur l'intelligence artificielle (IA) pour les étudiants en génie

L'intelligence artificielle (IA) est une méthode utilisée pour faire en sorte qu'un ordinateur ou un robot contrôlé par ordinateur pense intelligemment comme l'esprit humain, de sorte qu'une machine puisse effectuer différentes tâches humaines très efficacement et trouve également une meilleure solution que l'esprit humain. L'intelligence artificielle est accomplie en étudiant les schémas du cerveau humain et en examinant également la procédure cognitive. Le résultat de toutes ces études développera des logiciels et des systèmes intelligents. À l'heure actuelle, l'IA a fait encore de nombreuses avancées en menant de nombreuses recherches dans presque tous les domaines de l'intelligence artificielle comme la santé, l'informatique quantique, les véhicules autonomes, la robotique, le Internet des objets , etc. En gardant cela à l'esprit, voici une liste de Thèmes des séminaires sur l'Intelligence Artificielle accompagnée d'une courte introduction.

Sujets du séminaire sur l'intelligence artificielle

Les sujets du séminaire sur l'intelligence artificielle sont abordés ci-dessous.

L'apprentissage en profondeur

Le sous-ensemble de Machine Learning (ML) est Deep Learning qui apprend en imitant le cerveau humain interne travaillant pour traiter les données et exécuter des décisions en fonction de ces données. Généralement, l'apprentissage en profondeur utilise des réseaux d'IA pour exécuter l'apprentissage automatique. Ces réseaux de neurones (NN) sont simplement connectés comme les réseaux au sein de la structure du cerveau humain afin qu'ils soient capables de traiter les données dans une approche non linéaire, ce qui est un avantage principal par rapport aux algorithmes traditionnels qui peuvent simplement traiter les données dans une approche linéaire. Le Algorithme RankBrain est le meilleur exemple d'un réseau neuronal profond et c'est l'un d'entre eux dans l'algorithme de recherche Google.

Chatbot IA

Un chatbot est un type de programme informatique qui utilise une IA (intelligence artificielle) et un NLP (traitement du langage naturel) pour connaître les questions des clients et automatiser les réponses. Ces chatbots sont formés pour avoir des conversations comme des humains avec une méthode appelée traitement du langage naturel.

Le chatbot IA est capable de comprendre le langage humain tel qu'il est imprimé, ce qui lui permet de fonctionner plus ou moins tout seul. Le logiciel du chatbot AI peut reconnaître la langue en dehors des instructions préprogrammées et donne une réponse en fonction des données existantes. Cela permet donc aux visiteurs du site de guider le chat, en exprimant leur intention dans leurs propres mots. Cela peut être utilisé pour un large éventail d'utilisations, comme analyser les sentiments d'un client ou faire des prédictions concernant ce qu'un visiteur du site recherche sur votre site Web.

Prévision des prix du logement

Le concept principal de ce système est de deviner la valeur de vente d'une nouvelle maison. Cet ensemble de données système comprend principalement des informations sur les prix des logements neufs à différents endroits de la ville. Outre les différents prix des maisons, vous trouverez des ensembles de données supplémentaires qui incluent l'âge du résident, le taux d'infractions dans la ville et les emplacements commerciaux non commerciaux. C'est donc un excellent système pour les débutants pour tester leurs connaissances.

Apprentissage automatique

L'application d'une IA ou d'une intelligence artificielle est connue sous le nom d'apprentissage automatique, ce qui permet aux applications de deviner des résultats précis sans nécessiter de commandes précises à chaque étape. Cette procédure commence par leur fournir des données de bonne qualité et ensuite former les machines en créant une variété de modèles d'apprentissage automatique avec les données et divers algorithmes. Ici, la sélection des algorithmes dépend principalement du type de données dont nous disposons et du type de tâche que nous tentons d'automatiser. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont classés en trois types : supervisés, non supervisés et renforcés.

Apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement est une partie de l'IA où la machine apprend quelque chose en rapport avec la façon dont les humains apprennent. Il s'agit de l'un des trois paradigmes fondamentaux de l'apprentissage automatique avec l'apprentissage supervisé et non supervisé. L'apprentissage par renforcement consiste à prendre des mesures appropriées pour maximiser la récompense dans une condition particulière. Il est utilisé par différents logiciels et machines pour découvrir les meilleures actions possibles ou le chemin qu'il doit suivre dans une condition particulière.

L'apprentissage par renforcement collecte des données à partir de systèmes d'apprentissage automatique qui utilisent une technique d'essai et d'erreur. Ici, les données ne sont pas un élément de l'entrée que nous découvririons dans l'apprentissage automatique supervisé ou non supervisé. RL utilise différents algorithmes qui apprennent des résultats et décident des mesures à prendre par la suite. Après chaque action, l'algorithme reçoit un retour qui aide à déterminer si la sélection qu'il a faite était correcte, neutre sinon incorrecte. C'est une excellente méthode à utiliser pour les systèmes automatisés qui doivent prendre de nombreuses petites décisions sans l'aide d'humains.

Recommandation client

Un système de recommandation client d'intelligence artificielle (IA) est un groupe d'algorithmes d'apprentissage automatique utilisés par les développeurs pour s'attendre à des choix et proposer des suggestions connexes aux utilisateurs. En utilisant la science des données et les données des utilisateurs, les systèmes de recommandation des clients au sein de l'IA filtrent et recommandent les articles les plus appropriés à un utilisateur particulier. Le commerce électronique a considérablement bénéficié de l'intelligence artificielle. Le meilleur exemple en est Amazon et son système de recommandation client. Ce système a aidé la plate-forme à améliorer considérablement ses revenus pour une bonne expérience client. Pour une plate-forme de commerce électronique, vous pouvez concevoir un système de recommandation client et utiliser l'historique de navigation du client pour vos données.

Assistant virtuel pour Windows basé sur la voix

L'assistant virtuel vocal pour Windows est un outil pratique principalement utilisé pour simplifier les tâches quotidiennes. Par exemple, vous pouvez utiliser des assistants vocaux virtuels à de nombreuses fins, comme rechercher de nombreux articles ou services sur le Web, acheter différents produits, écrire des notes et définir des rappels, etc. Ce système est spécialement conçu pour Windows, de sorte que l'utilisateur de Windows peut utiliser cet assistant pour ouvrir tout type d'application dont ils ont besoin via la commande vocale ouverte et nous pouvons également écrire des messages importants avec la commande vocale d'écriture. Ainsi, il reconnaîtra l'intention des utilisateurs à partir de la commande vocale et, en conséquence, il effectuera les actions.

Prévision du cours de l'action

La prédiction du cours de l'action est l'un des sujets de séminaires exceptionnels sur l'IA (intelligence artificielle) pour les débutants. Les experts de l'apprentissage automatique adorent le marché des actions car il est simplement rempli de données. Ainsi, vous pouvez obtenir différents types d'ensembles de données et commencer immédiatement à travailler sur ce sujet. Les étudiants qui se préparent à travailler dans le domaine de la finance aimeraient ce concept car il les aide à avoir un aperçu énorme des différents segments de celui-ci. Les cycles de rétroaction du marché boursier sont également courts, ce qui aide à vérifier vos prévisions. Vous pouvez essayer de vous attendre à des mouvements de prix des actions sur six mois avec les données que vous obtenez à partir des rapports fournis par les organisations dans ce système d'IA.

Systèmes de recommandation

Les systèmes de recommandation sont utilisés dans Netflix pour obtenir des conseils sur les films et séries en fonction de vos choix précédents. Donc, ce système vous fournit une assistance sur ce qu'il faut sélectionner parmi les choix énormes disponibles en ligne. Un système de recommandation repose sur un filtrage collaboratif ou une recommandation basée sur le contenu. La recommandation basée sur le contenu peut être faite en examinant simplement tout le contenu de l'article. Par exemple, vous pouvez être suggéré des livres basés sur le traitement du langage naturel complété sur les livres. Alternativement, le filtrage collaboratif peut être effectué en examinant simplement votre comportement de lecture précédent et en suggérant ensuite des livres en fonction de cela.

Reconnaissance et détection des émotions faciales

Le système de détection et de reconnaissance des émotions faciales est l'un des systèmes à la mode basés sur l'IA. Ce système est principalement conçu pour reconnaître et lire les expressions du visage humain. En temps réel, ce système aide à détecter les émotions fondamentales humaines telles que la colère, le bonheur, la peur, la tristesse, la surprise, la neutralité et le dégoût. Tout d'abord, ce système de reconnaissance détecte les expressions du visage à partir d'une vue encombrée pour effectuer l'extraction des traits du visage et la classification des expressions du visage.

La caractéristique unique de ce système de reconnaissance et de détection des émotions faciales est qu'il peut observer les émotions des humains, distinguer les mauvaises émotions de haute qualité et les marquer de manière appropriée. Ainsi, il peut également utiliser les informations de l'émotion étiquetée pour reconnaître les schémas de pensée et le comportement d'une personne.

Traitement du langage naturel (TAL)

Il est très clair que les humains peuvent communiquer entre eux par la parole, mais maintenant, les machines peuvent également fonctionner, ce qui est connu sous le nom de NLP ou Natural Language Processing. Ceci est utilisé par les appareils pour analyser, reconnaître le langage et la parole tels qu'ils sont prononcés. Il existe différentes sous-parties du traitement du langage naturel qui traitent du langage comme la reconnaissance vocale, la traduction du langage naturel, la génération du langage naturel, etc.

À l'heure actuelle, la PNL est très connue pour ses applications de support client, principalement le chatbot qui utilise la PNL et le ML pour communiquer avec les consommateurs sous forme de texte et également répondre à leurs requêtes. Ainsi, vous obtenez la touche humaine dans les interactions du support client sans interagir directement avec un humain.

Prédiction des maladies cardiaques

La prévision des maladies cardiaques est très utile dans le domaine médical car elle est principalement conçue pour fournir des consultations médicales en ligne et des conseils aux patients souffrant de maladies cardiaques. Les patients se plaignent fréquemment de ne pas trouver les meilleurs médecins pour répondre à leurs besoins médicaux. Ainsi, l'application de prédiction des maladies cardiaques vous aidera à surmonter ce problème.

Il s'agit d'une application en ligne utilisée pour permettre aux utilisateurs d'accéder immédiatement à la consultation et aux services de professionnels de la santé experts pour les maladies cardiaques. Ainsi, les utilisateurs peuvent mentionner et partager leurs problèmes cardiaques sur le portail en ligne. Après cela, ce système traitera ces données pour vérifier la base de données des différentes maladies possibles associées à ces détails particuliers. Ce système permet également aux utilisateurs de vérifier les détails de différents médecins.

Robot bancaire

Le bot bancaire est un sujet d'IA brillant utilisé pour examiner les requêtes des utilisateurs afin de reconnaître leurs messages et d'effectuer les actions appropriées en conséquence. Cette application basée sur l'IA est utilisée spécifiquement pour les banques où les utilisateurs peuvent poser des questions sur les banques telles que les prêts, les cartes de crédit, les comptes, etc.

Il s'agit d'une application basée sur Android. Ainsi, à l'instar d'un chatbot, ces applications sont simplement formées pour traiter les requêtes ou les demandes des utilisateurs et comprendre les informations ou les services qu'ils recherchent. Ce bot bancaire conversera avec les utilisateurs. Ainsi, le bot bancaire peut répondre aux questions posées par les utilisateurs si nécessaire, voire poser des problèmes aux cadres humains.

Vision par ordinateur

Internet regorge d'images, donc chaque jour, des milliards d'images sont téléchargées et visualisées chaque jour. Il est donc important que les ordinateurs puissent observer et reconnaître les images grâce à la vision par ordinateur qui utilise l'IA pour supprimer les données des images. Ces données peuvent être la reconnaissance d'objets dans l'image, l'identification du contenu de l'image pour regrouper une variété d'images conjointement, etc.

Logistique et chaîne d'approvisionnement intelligentes

Des stratégies alimentées par l'intelligence artificielle (IA) telles que la logistique intelligente sont utilisées lorsque les entreprises se maintiennent en raison de leurs exigences croissantes et évolutives. Cela permet donc à différentes entreprises d'obtenir un emplacement imaginaire pour mieux naviguer dans la chaîne d'approvisionnement et optimiser les opérations. Ils peuvent également gérer les services et les biens en temps réel.

Technologie métaverse

La technologie Metaverse est une plate-forme informatique spatiale utilisée pour fournir des expériences numériques avec ses principaux aspects civilisationnels tels que les interactions sociales, le commerce, la monnaie, l'économie et la propriété foncière. La technologie Metaverse est basée sur AR (intégration de la réalité augmentée) et VR (réalité virtuelle) qui permet des interactions multimodales à travers des environnements virtuels, des produits numériques et des personnes. Ainsi, cette technologie est un réseau de plates-formes permanentes multi-utilisateurs immersives et sociables. Le métaverse comprend principalement sept couches - expérience, économies de créateurs, découverte, informatique spatiale, interférence humaine, infrastructure et décentralisation. Des exemples de plates-formes Metaverse sont; les mondes Sandbox, Decentraland, Metahero, Bloktopia et Meta Horizon.

Hyperautomatisation

L'hyperautomatisation est une approche disciplinée et axée sur les affaires que les organisations ont utilisée pour identifier rapidement, vérifier et automatiser, comme de nombreux processus et entreprises informatiques. L'hyperautomatisation utilise de nombreuses technologies, plates-formes ou outils tels que l'intelligence artificielle, l'automatisation des processus robotiques, l'apprentissage automatique, la gestion des processus métier, l'architecture logicielle événementielle, la plate-forme d'intégration en tant que service, les suites intelligentes de gestion des processus métier, les logiciels packagés, low-code ou non. -outils de code et autres types de processus, tâches et décisions automatisation outils.

IA de pointe

La combinaison de l'Edge Computing et de l'Intelligence Artificielle est connue sous le nom d'Edge AI. Dans Edge AI, l'informatique de périphérie rapproche le calcul et le stockage des données de l'emplacement de l'appareil. Les algorithmes d'intelligence artificielle (IA) traitent simplement les données qui se forment sur l'appareil via ou sans connexion Internet. Le système Edge AI utilise des algorithmes d'apprentissage automatique (ML) pour le traitement des données générées via un périphérique matériel.

Les algorithmes d'apprentissage automatique des systèmes Edge AI s'exécutent sur des processeurs existants ou sur des microcontrôleurs encore moins performants au sein d'appareils en périphérie. Par rapport à d'autres applications qui utilisent des puces AI extrêmement efficaces, Edge AI offre des performances supérieures et réduit également la consommation d'énergie.

Bioimpression 3D

La bio-impression 3D est un type de technologie où les bio-encres, mélangées à des cellules vivantes, sont simplement imprimées en 3D pour créer des tissus normaux tels que des structures 3D. À l'heure actuelle, cette technologie est principalement utilisée dans différents domaines de recherche tels que le développement de nouveaux médicaments et l'ingénierie tissulaire. Cette procédure de fabrication additive utilise des bio-encres pour imprimer couche par couche des structures en développement de cellules vivantes afin d'imiter les performances et les arrangements des tissus naturels.

Cette technologie et ces structures bio-imprimées permettent aux chercheurs d'étudier les fonctions du corps humain in vitro. Les structures tridimensionnelles bioimprimées sont pertinentes biologiquement par rapport aux études in vitro réalisées en 2D. Généralement, la bio-impression 3D est principalement utilisée pour de nombreuses applications biologiques dans différents domaines tels que la bio-ingénierie, l'ingénierie tissulaire et la science des matériaux. En outre, cette technologie peut également être utilisée pour la validation de médicaments et le développement pharmaceutique. Actuellement, les paramètres cliniques tels que les greffes osseuses, la peau imprimée en 3D, les implants et les Organes imprimés en 3D sont au centre de recherche en bioimpression.

Quelques autres sujets de séminaire sur l'intelligence artificielle

La liste des sujets du séminaire sur l'intelligence artificielle est donnée ci-dessous.

• Véhicules autonomes.
• Apprentissage des robots.
• Feedforward NN (réseaux de neurones).
• Informatique omniprésente.
• Intelligence informatique.
• Éthique des machines.
• Web sémantique.
• Synapses.
• Agents logiciels.
• Prend en charge les machines vectorielles.
• Théorie de la prédiction.
• Décision & Systèmes Experts.
• Technique Minimax.
• Exploration de données.
• Incertitude des mesures.
• Posthumain.
• Systèmes experts.
• Neuro-contrôleurs.
• Réseaux de fonctions à base radiale.
• Réseaux antagonistes génératifs.
• Analyse indépendante des composants.
• Inférence causale et apprentissage.
• Vision et perception par ordinateur.
• Jeu et recherche.
• La théorie des jeux.
• Apprentissage sur les graphiques.
• Apprentissage automatique.
• Optimisation mathématique et statistiques.
• Neurobiologie et théorie de l'information.

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Ainsi, ceci est un aperçu de l'intelligence artificielle Sujets de séminaires ou sujets de séminaires sur l'IA pour les étudiants en génie. Ces sujets de séminaires sont proposés aux élèves-ingénieurs pour les mettre à jour sur différentes technologies. La technologie de l'intelligence artificielle (IA) est utilisée pour rendre un ordinateur très intelligent pour penser et se comporter comme un cerveau humain. Pour que les machines puissent effectuer des tâches humaines très efficacement et trouvent également de meilleures solutions. Ces machines sont principalement utilisées pour des tâches humaines complexes et répétitives. L'IA aide les machines à apprendre, à penser et à améliorer les performances de leur travail comme les êtres humains. Voici une question pour vous, qu'est-ce que la robotique?