Temas del seminario de inteligencia artificial (IA) para estudiantes de ingeniería

La inteligencia artificial (IA) es un método utilizado para hacer que una computadora o un robot controlado por computadora piense inteligentemente como la mente humana, de modo que una máquina pueda realizar diferentes tareas humanas de manera muy eficiente y también encuentre una solución mejor que la mente humana. La inteligencia artificial se logra mediante el estudio de los patrones del cerebro humano y también mediante el examen del procedimiento cognitivo. El resultado de todos estos estudios desarrollará software y sistemas inteligentes. En la actualidad, la IA ha logrado numerosos avances al realizar una gran cantidad de investigaciones en casi todos los campos de la inteligencia artificial, como la atención médica, la computación cuántica, los vehículos autónomos, la robótica, la Internet de las Cosas , etc. Entonces, teniendo esto en cuenta, aquí hay una lista de Temas del seminario de Inteligencia Artificial junto con una breve introducción.

Temas del Seminario de Inteligencia Artificial

Los temas del seminario de inteligencia artificial se discuten a continuación.

Aprendizaje profundo

El subconjunto de Machine Learning (ML) es Deep Learning, que aprende imitando el trabajo interno del cerebro humano para procesar datos y ejecutar decisiones en función de esos datos. En general, el aprendizaje profundo utiliza redes de IA para ejecutar el aprendizaje automático. Estas redes neuronales (NN) simplemente están conectadas como las redes dentro de la estructura del cerebro humano para que sean capaces de procesar datos en un enfoque no lineal, lo cual es un beneficio principal sobre los algoritmos tradicionales que simplemente pueden procesar datos dentro de un enfoque lineal. El Algoritmo RankBrain es el mejor ejemplo de una red neuronal profunda y es uno de ellos dentro del algoritmo de búsqueda de Google.

Chatbot con IA

Un chatbot es un tipo de programa informático que emplea IA (inteligencia artificial) y NLP (procesamiento del lenguaje natural) para conocer las preguntas de los clientes y automatizar las respuestas. Estos chatbots están entrenados para tener conversaciones como humanos con un método llamado procesamiento de lenguaje natural.

El chatbot de IA es capaz de comprender el lenguaje humano tal como está impreso, lo que les permite operar menos o más por su cuenta. El software del chatbot de IA puede reconocer el idioma fuera de las instrucciones preprogramadas y da una respuesta según los datos existentes. Esto permite a los visitantes del sitio guiar el chat, expresando su intención con sus propias palabras. Esto se puede utilizar para una amplia gama de usos, como analizar los sentimientos de un cliente o hacer predicciones sobre lo que un visitante del sitio está buscando en su sitio web.

Predicción del precio de la vivienda

El concepto principal de este sistema es adivinar el valor de venta de una nueva casa. Este conjunto de datos del sistema incluye principalmente información sobre los precios de las casas nuevas en diferentes lugares de la ciudad. Además de los diversos precios de las viviendas, encontrará conjuntos de datos adicionales que incluyen la edad del residente, la tasa de delitos dentro de la ciudad y las ubicaciones comerciales no minoristas. Por lo tanto, es un gran sistema para que los principiantes pongan a prueba sus conocimientos.

Aprendizaje automático

La aplicación de una IA o inteligencia artificial se conoce como aprendizaje automático, lo que permite que las aplicaciones adivinen resultados precisos sin requerir comandos precisos para cada paso. Este procedimiento comienza brindándoles datos de buena calidad y luego entrenando las máquinas mediante la construcción de una variedad de modelos de aprendizaje automático con los datos y varios algoritmos. Aquí, la selección de algoritmos depende principalmente del tipo de datos que tenemos y del tipo de tarea que intentamos automatizar. Los algoritmos de aprendizaje automático se clasifican en tres tipos: supervisados, no supervisados ​​y de refuerzo.

Aprendizaje reforzado

El aprendizaje por refuerzo es una parte de la IA en la que la máquina aprende algo relacionado con la forma en que aprenden los humanos. Este es uno de los tres paradigmas fundamentales de aprendizaje automático junto con el aprendizaje supervisado y no supervisado. El aprendizaje por refuerzo se trata de tomar las acciones apropiadas para maximizar la recompensa dentro de una condición particular. Es utilizado por diferentes software y máquinas para descubrir las mejores acciones posibles o el camino que debe tomar en una condición particular.

El aprendizaje por refuerzo recopila datos de sistemas de aprendizaje automático que utilizan una técnica de prueba y error. Aquí, los datos no son un elemento de la entrada que descubriríamos dentro del aprendizaje automático supervisado o no supervisado. RL utiliza diferentes algoritmos que aprenden de los resultados y deciden qué acción se debe tomar posteriormente. Después de cada acción, el algoritmo recibe retroalimentación que ayuda a determinar si la selección que hizo fue correcta, neutral o incorrecta. Es un método excelente para utilizar en sistemas automatizados que tienen que tomar muchas decisiones pequeñas sin la guía de humanos.

Recomendación del cliente

Un sistema de recomendación de clientes de inteligencia artificial (AI) es un grupo de algoritmos de aprendizaje automático utilizados por los desarrolladores para esperar opciones y ofrecer sugerencias relacionadas a los usuarios. Mediante el uso de la ciencia de datos y los datos de los usuarios, los sistemas de recomendación de clientes dentro de la IA filtran y recomiendan los artículos más apropiados para un usuario en particular. El comercio electrónico se ha beneficiado significativamente de la inteligencia artificial. El mejor ejemplo de esto es Amazon y su sistema de recomendación de clientes. Este sistema ha ayudado a la plataforma a mejorar enormemente sus ingresos para una buena experiencia del cliente. Para una plataforma de comercio electrónico, puede diseñar un sistema de recomendación de clientes y utilizar el historial de navegación del cliente para sus datos.

Asistente Virtual para Windows basado en Voz

El asistente virtual basado en voz para Windows es una herramienta útil que se utiliza principalmente para simplificar las tareas diarias. Por ejemplo, puede utilizar asistentes de voz virtuales para muchos propósitos, como buscar muchos artículos o servicios en la Web, comprar diferentes productos, escribir notas y configurar recordatorios, etc. Este sistema está especialmente diseñado para Windows, por lo que el usuario de Windows puede utilice este asistente para abrir cualquier tipo de aplicación que necesite a través del comando de voz abierto y también podemos escribir mensajes significativos con el comando de voz de escritura. Por lo tanto, reconocerá la intención de los usuarios a partir del comando de voz y, en consecuencia, realizará las acciones.

Predicción del precio de las acciones

La predicción del precio de las acciones es uno de los temas destacados del seminario de IA (inteligencia artificial) para principiantes. A los expertos en aprendizaje automático les encanta el mercado de acciones porque simplemente está lleno de datos. Por lo tanto, puede obtener diferentes tipos de conjuntos de datos y comenzar a trabajar en este tema de inmediato. A los estudiantes que se están preparando para trabajar en el área de finanzas les encantaría este concepto porque les ayuda a obtener una gran visión de los diferentes segmentos del mismo. Los ciclos de retroalimentación del mercado de valores también son cortos, por lo que ayuda a verificar sus predicciones. Puede intentar esperar movimientos de precios de acciones de seis meses con los datos que obtiene de los informes proporcionados por las organizaciones en este sistema de IA.

Sistemas de recomendación

Los sistemas de recomendación se utilizan en Netflix para obtener consejos sobre películas y series según sus elecciones anteriores. Por lo tanto, este sistema le brinda asistencia sobre qué seleccionar más allá de las enormes opciones que se pueden obtener en línea. Un sistema de recomendación depende del filtrado colaborativo o recomendación basada en contenido. La recomendación basada en el contenido se puede hacer simplemente examinando todo el contenido del elemento. Por ejemplo, se le pueden sugerir libros basados ​​en el procesamiento del lenguaje natural completado en los libros. Alternativamente, el filtrado colaborativo se puede hacer simplemente examinando su comportamiento de lectura anterior y luego sugiriendo libros dependiendo de eso.

Reconocimiento y detección de emociones faciales

El sistema de reconocimiento y detección de emociones faciales es uno de los sistemas basados ​​en IA más populares. Este sistema está diseñado principalmente para reconocer y leer las expresiones faciales humanas. En tiempo real, este sistema ayuda a detectar las emociones básicas humanas como la ira, la felicidad, el miedo, la tristeza, la sorpresa, la neutralidad y el asco. En primer lugar, este sistema de reconocimiento detecta las expresiones faciales de una vista desordenada para realizar la extracción de rasgos faciales y la clasificación de expresiones faciales.

La característica única de este sistema de reconocimiento y detección de emociones faciales es que puede observar las emociones de los humanos, distinguir entre emociones malas de alta calidad y etiquetarlas adecuadamente. Por lo tanto, también puede utilizar la información de la emoción etiquetada para reconocer los patrones de pensamiento y el comportamiento de una persona.

Procesamiento del lenguaje natural (PNL)

Está muy claro que los humanos pueden comunicarse entre sí mediante el habla, sin embargo, ahora las máquinas también pueden funcionar, lo que se conoce como PNL o Procesamiento del lenguaje natural. Los dispositivos lo utilizan para analizar, reconocer el lenguaje y el habla a medida que se habla. Hay varias subpartes del procesamiento del lenguaje natural que se ocupan del lenguaje, como el reconocimiento de voz, la traducción del lenguaje natural, la generación del lenguaje natural, etc.

En la actualidad, NLP es muy famoso por las aplicaciones de atención al cliente, principalmente el chatbot que usa NLP y ML para comunicarse con los consumidores en forma de texto y también resolver sus consultas. Por lo tanto, obtiene el toque humano dentro de las interacciones de atención al cliente sin interactuar directamente con un ser humano.

Predicción de enfermedades del corazón

La predicción de enfermedades cardíacas es muy útil en el campo de la medicina porque está diseñada principalmente para brindar consultas y orientación médica en línea a pacientes que padecen enfermedades cardíacas. Los pacientes se quejan con frecuencia de que no pueden encontrar los mejores médicos para satisfacer sus necesidades médicas. Por lo tanto, la aplicación de predicción de enfermedades cardíacas lo ayudará a superar este problema.

Esta es una aplicación en línea que permite a los usuarios obtener acceso inmediato a la consulta y los servicios de profesionales médicos expertos en enfermedades relacionadas con el corazón. Para que los usuarios puedan mencionar y compartir sus problemas relacionados con el corazón a través del portal en línea. Después de eso, este sistema procesará esos datos para verificar la base de datos de diferentes enfermedades posibles asociadas con esos detalles particulares. Este sistema también permite a los usuarios verificar los detalles de diferentes médicos.

Robot bancario

El bot bancario es un tema brillante de IA que se utiliza para examinar las consultas de los usuarios para reconocer sus mensajes y realizar las acciones adecuadas en consecuencia. Esta aplicación basada en IA se usa específicamente para bancos donde los usuarios pueden realizar consultas relacionadas con bancos, como préstamos, tarjetas de crédito, cuentas, etc.

Esta es una aplicación basada en Android. Entonces, de manera similar a un chatbot, estas aplicaciones simplemente están capacitadas para procesar las consultas o solicitudes de los usuarios y comprender qué información o servicios están buscando. Este robot bancario conversará con los usuarios. Así, el bot bancario puede responder a las preguntas de los usuarios si es necesario, incluso plantear problemas a los ejecutivos humanos.

Visión por computador

Internet está lleno de imágenes, por lo que cada día se cargan y visualizan miles de millones de imágenes. Por lo tanto, es importante que las computadoras puedan observar y reconocer imágenes a través de Computer Vision, que utiliza IA para eliminar datos de las imágenes. Estos datos pueden ser el reconocimiento de objetos dentro de la imagen, la identificación del contenido de la imagen para agrupar una variedad de imágenes, etc.

Logística inteligente y cadena de suministro

Las estrategias impulsadas por la inteligencia artificial (IA), como la logística inteligente, se utilizan cuando las empresas se mantienen por sus demandas de escalamiento y crecimiento excesivo. Esto permite que diferentes empresas obtengan una ubicación imaginaria para navegar mejor por la cadena de suministro y optimizar las operaciones. También pueden manejar los servicios y bienes en tiempo real.

Tecnología Metaverso

La tecnología Metaverse es una plataforma informática espacial que se utiliza para proporcionar experiencias digitales con sus aspectos clave de la civilización, como las interacciones sociales, el comercio, la moneda, la economía y la propiedad. La tecnología Metaverse se basa en AR (integración de realidad aumentada) y VR (realidad virtual) que permite interacciones multimodales a través de entornos virtuales, productos digitales y personas. Por lo tanto, esta tecnología es una red en red de plataformas permanentes multiusuario inmersivas y sociables. Metaverse incluye principalmente siete capas: experiencia, economías creadoras, descubrimiento, computación espacial, interferencia humana, infraestructura y descentralización. Ejemplos de plataformas Metaverse son; los mundos Sandbox, Decentraland, Metahero, Bloktopia y Meta Horizon.

Hiperautomatización

La hiperautomatización es un enfoque disciplinado e impulsado por el negocio que las organizaciones utilizan para identificar, verificar y automatizar rápidamente, como muchos procesos y negocios de TI. La hiperautomatización utiliza muchas tecnologías, plataformas o herramientas, como inteligencia artificial, automatización de procesos robóticos, aprendizaje automático, gestión de procesos empresariales, arquitectura de software basada en eventos, plataforma de integración como servicio, suites de gestión de procesos empresariales inteligentes, software empaquetado, código bajo o sin código. -herramientas de código y otros tipos de procesos, tareas y decisiones automatización herramientas.

IA de borde

La combinación de Edge Computing e Inteligencia Artificial se conoce como Edge AI. En Edge AI, la computación perimetral acerca la computación y el almacenamiento de datos a la ubicación del dispositivo. Los algoritmos de inteligencia artificial (IA) simplemente procesan los datos que se forman en el dispositivo a través o sin conexión a Internet. El sistema Edge AI utiliza algoritmos de aprendizaje automático (ML) para el procesamiento de datos que se generan a través de un dispositivo de hardware.

Los algoritmos de aprendizaje automático en los sistemas Edge AI se ejecutan en CPU existentes o incluso en MCU menos capaces dentro de dispositivos de borde. En comparación con otras aplicaciones que utilizan chips de IA extremadamente eficientes, Edge AI ofrece un rendimiento superior y también reduce el consumo de energía.

Bioimpresión 3D

La bioimpresión 3D es un tipo de tecnología en la que las biotintas, mezcladas con células vivas, se imprimen simplemente en 3D para crear tejido normal, como estructuras 3D. En la actualidad, esta tecnología se utiliza principalmente en diferentes áreas de investigación, como el desarrollo de nuevos fármacos y la ingeniería de tejidos. Este procedimiento de fabricación aditiva utiliza tintas biológicas para imprimir estructuras en desarrollo de células vivas capa por capa para imitar el rendimiento y la disposición de los tejidos naturales.

Esta tecnología y estructuras bioimpresas permiten a los investigadores estudiar las funciones del cuerpo humano in vitro. Las estructuras bioimpresas tridimensionales son biológicamente relevantes en comparación con los estudios in vitro realizados en 2D. En general, la bioimpresión 3D se usa principalmente para numerosas aplicaciones biológicas en diferentes campos como la bioingeniería, la ingeniería de tejidos y la ciencia de los materiales. Además, esta tecnología también se puede utilizar para la validación de fármacos y el desarrollo farmacéutico. Actualmente, entornos clínicos como injertos óseos, piel impresa en 3D, implantes y completa órganos impresos en 3D están en el centro de investigación de bioimpresión.

Algunos temas más del seminario de inteligencia artificial

La lista de temas del seminario de Inteligencia Artificial se proporciona a continuación.

• Vehículos Autónomos.
• Aprendizaje de robots.
• Feedforward NN (redes neuronales).
• Computación generalizada.
• Inteligencia Computacional.
• Ética de las máquinas.
• Web semántica.
• Sinapsis.
• Agentes de software.
• Máquinas de vectores de soporte.
• Teoría de la predicción.
• Decisión y Sistemas Expertos.
• Técnicas Minimax.
• Procesamiento de datos.
• Incertidumbre de medicion.
• Posthumano.
• Sistemas expertos.
• Neuro-controladores.
• Redes de función de base radial.
• Redes adversarias generativas.
• Análisis de componentes independientes.
• Inferencia causal y aprendizaje.
• Visión y percepción por computadora.
• Juego y búsqueda.
• Teoría de juego.
• Aprendizaje en gráficos.
• Aprendizaje automático.
• Optimización Matemática y Estadística.
• Neurobiología y Teoría de la Información.

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Así, esto es una visión general de la inteligencia artificial Temas de seminarios o temas de seminarios de IA para estudiantes de ingeniería. Estos temas del seminario se sugieren para que los estudiantes de ingeniería los actualicen en diferentes tecnologías. La tecnología de inteligencia artificial (IA) se utiliza para hacer que una computadora sea muy inteligente para pensar y comportarse como un cerebro humano. Para que las máquinas puedan realizar tareas humanas de manera muy eficiente y también encuentren mejores soluciones. Estas máquinas se utilizan principalmente para tareas humanas complejas y repetitivas. La IA ayuda a las máquinas a aprender, pensar y mejorar el desempeño de su trabajo como los seres humanos. Aquí hay una pregunta para ti, ¿qué es la robótica?