공학도를 위한 인공 지능(AI) 세미나 주제

인공 지능(AI)은 컴퓨터 또는 컴퓨터 제어 로봇이 인간의 마음처럼 영리하게 생각하도록 만드는 데 사용되는 방법입니다. 따라서 기계는 다양한 인간 작업을 매우 효율적으로 수행하고 인간의 마음보다 더 나은 솔루션을 찾을 수 있습니다. 인공 지능은 인간의 뇌 패턴을 연구하고 인지 과정을 검사함으로써 달성됩니다. 이 모든 연구의 결과는 지능형 소프트웨어 및 시스템을 개발할 것입니다. 현재 AI는 의료, 양자 컴퓨팅, 자율 주행 차량, 로봇 공학, 사물 인터넷 , 등. 이를 염두에 두고 여기에 다음 목록이 있습니다. 인공 지능 세미나 주제 짧은 소개와 함께.

인공지능 세미나 주제

인공 지능 세미나 주제는 아래에서 설명합니다.

딥 러닝

기계 학습(ML)의 하위 집합은 데이터를 처리하고 해당 데이터에 따라 결정을 실행하기 위해 작동하는 내부 인간 두뇌를 모방하여 학습하는 딥 러닝입니다. 일반적으로 딥 러닝은 AI 네트워크를 활용하여 기계 학습을 실행합니다. 이러한 신경망(NN)은 인간의 뇌 구조 내의 네트워크처럼 단순하게 연결되어 있어 선형 접근 방식 내에서 데이터를 단순히 처리할 수 있는 기존 알고리즘보다 주요 이점인 비선형 접근 방식으로 데이터를 처리할 수 있습니다. 그만큼 RankBrain 알고리즘 심층 신경망의 가장 좋은 예이며 Google 검색 알고리즘 내에서 그 중 하나입니다.

AI 챗봇

챗봇은 AI(인공 지능) 및 NLP(자연어 처리)를 사용하여 고객 질문을 파악하고 자동으로 응답하는 컴퓨터 프로그램의 한 유형입니다. 이러한 챗봇은 자연어 처리라는 방법으로 사람처럼 대화하도록 훈련됩니다.

AI 챗봇은 인간의 언어를 인쇄된 것처럼 이해할 수 있어 스스로 작동할 수 있습니다. AI 챗봇의 소프트웨어는 사전 프로그래밍된 명령 이외의 언어를 인식하고 기존 데이터에 따라 응답합니다. 따라서 이를 통해 사이트 방문자는 채팅을 안내하고 자신의 말로 자신의 의도를 표명할 수 있습니다. 이것은 고객의 감정을 분석하거나 사이트 방문자가 귀하의 웹사이트에서 무엇을 검색하는지 예측하는 것과 같은 광범위한 용도로 사용될 수 있습니다.

주택 가격 예측

이 시스템의 주요 개념은 새 집의 판매 가치를 추측하는 것입니다. 이 시스템 데이터 세트는 주로 도시의 여러 장소에 있는 새 집 가격에 대한 정보를 포함합니다. 다양한 주택 가격 외에도 거주자의 나이, 도시 내 범죄율 및 비소매 사업장 위치를 ​​포함하는 추가 데이터 세트를 찾을 수 있습니다. 따라서 초보자가 자신의 지식을 테스트할 수 있는 훌륭한 시스템입니다.

기계 학습

AI 또는 인공 지능의 적용은 애플리케이션이 모든 단계에서 정확한 명령을 요구하지 않고도 정확한 결과를 추측할 수 있게 해주는 기계 학습으로 알려져 있습니다. 이 절차는 좋은 품질의 데이터를 제공하는 것으로 시작하고 그 후 데이터 및 다양한 알고리즘으로 다양한 기계 학습 모델을 구축하여 기계를 교육합니다. 여기에서 알고리즘 선택은 주로 우리가 가지고 있는 데이터 유형과 자동화하려는 작업 유형에 따라 달라집니다. 기계 학습 알고리즘은 지도, 비지도 및 강화의 세 가지 유형으로 분류됩니다.

강화 학습

강화 학습은 기계가 인간의 학습 방식과 관련된 무언가를 학습하는 AI의 일부입니다. 이것은 감독 및 비지도 학습과 함께 세 가지 기본 기계 학습 패러다임 중 하나입니다. 강화 학습은 특정 조건 내에서 보상을 최대화하기 위해 적절한 조치를 취하는 것입니다. 다양한 소프트웨어 및 기계에서 특정 조건에서 취해야 하는 최상의 가능한 조치 또는 경로를 발견하는 데 사용됩니다.

강화 학습은 시행 착오 기법을 활용하는 기계 학습 시스템에서 데이터를 수집합니다. 여기서 데이터는 지도 또는 비지도 기계 학습에서 발견할 수 있는 입력 요소가 아닙니다. RL은 결과에서 학습하고 이후에 수행해야 하는 조치를 결정하는 다양한 알고리즘을 활용합니다. 모든 작업 후에 알고리즘은 선택한 항목이 올바른지 여부를 결정하는 데 도움이 되는 피드백을 받습니다. 그렇지 않으면 중립적입니다. 사람의 안내 없이 많은 작은 결정을 내려야 하는 자동화 시스템에 활용하기에 좋은 방법입니다.

고객 추천

인공 지능(AI) 고객 추천 시스템은 개발자가 사용자에게 선택을 기대하고 관련 제안을 제공하기 위해 사용하는 기계 학습 알고리즘 그룹입니다. AI 내 고객 추천 시스템은 데이터 사이언스와 사용자 데이터를 활용하여 특정 사용자에게 가장 적합한 항목을 필터링하고 추천합니다. 전자 상거래는 인공 지능의 상당한 이점을 얻었습니다. 이것의 가장 좋은 예는 Amazon과 고객 추천 시스템입니다. 이 시스템은 좋은 고객 경험을 위해 플랫폼이 수입을 크게 향상시키는 데 도움이 되었습니다. 전자 상거래 플랫폼의 경우 고객 추천 시스템을 설계하고 고객의 검색 기록을 데이터로 활용할 수 있습니다.

음성 기반 Windows용 가상 도우미

Windows용 음성 기반 가상 도우미는 주로 일상적인 작업을 단순화하는 데 사용되는 편리한 도구입니다. 예를 들어, 웹에서 많은 항목이나 서비스를 찾고, 다른 제품을 쇼핑하고, 메모를 작성하고, 미리 알림을 설정하는 등 다양한 목적으로 가상 음성 도우미를 활용할 수 있습니다. 이 시스템은 Windows용으로 특별히 설계되었으므로 Windows 사용자는 다음을 수행할 수 있습니다. 이 어시스턴트를 사용하여 열린 음성 명령을 통해 필요한 모든 유형의 응용 프로그램을 열 수 있으며 음성 명령 쓰기로 중요한 메시지를 작성할 수도 있습니다. 따라서 음성 명령에서 사용자의 의도를 인식하고 그에 따라 작업을 수행합니다.

주가 예측

주가 예측은 초보자를 위한 뛰어난 AI(인공 지능) 세미나 주제 중 하나입니다. 기계 학습 전문가들은 단순히 데이터로 채워져 있기 때문에 주식 시장을 좋아합니다. 따라서 다양한 유형의 데이터 세트를 확보하고 이 주제에 대한 작업을 즉시 시작할 수 있습니다. 금융 분야에서 일할 준비를 하는 학생들은 이 개념을 좋아할 것입니다. 동일한 분야의 다른 부분에 대한 엄청난 통찰력을 얻는 데 도움이 되기 때문입니다. 주식 시장의 피드백 주기도 짧기 때문에 예측을 검증하는 데 도움이 됩니다. 이 AI 시스템에서 조직에서 제공하는 보고서에서 얻은 데이터로 6개월 주가 변동을 예상할 수 있습니다.

추천 시스템

추천 시스템은 이전 선택에 따라 영화 및 시리즈에 대한 조언을 얻기 위해 Netflix에서 사용됩니다. 따라서 이 시스템은 온라인에서 얻을 수 있는 방대한 선택 항목 중에서 무엇을 추가로 선택해야 하는지에 대한 도움을 제공합니다. 추천 시스템은 협업 필터링 또는 콘텐츠 기반 추천에 의존합니다. 콘텐츠 기반 추천은 단순히 모든 항목의 콘텐츠를 검토하여 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 책에서 완료된 자연어 처리를 기반으로 책을 추천받을 수 있습니다. 또는 단순히 이전 읽기 행동을 조사한 후 그에 따라 책을 제안하는 방식으로 협업 필터링을 수행할 수 있습니다.

얼굴 감정 인식 및 감지

안면 감정 감지 및 인식 시스템은 현재 유행하고 있는 AI 기반 시스템 중 하나입니다. 이 시스템은 주로 사람의 얼굴 표정을 인식하고 판독하도록 설계되었습니다. 실시간으로 이 시스템은 분노, 행복, 두려움, 슬픔, 놀라움, 중립 및 혐오와 같은 인간의 핵심 감정을 감지하는 데 도움이 됩니다. 먼저, 이 인식 시스템은 어수선한 시선에서 얼굴 표정을 감지하여 얼굴 특징 추출 및 얼굴 표정 분류를 수행합니다.

이 얼굴 감정 인식 및 감지 시스템의 고유한 기능은 인간의 감정을 관찰하고 고품질의 나쁜 감정을 구별하고 적절하게 태그를 지정할 수 있다는 것입니다. 따라서 태깅된 감정 정보를 활용하여 사람의 사고 패턴과 행동을 인식할 수도 있습니다.

자연어 처리(NLP)

인간이 음성으로 서로 의사소통할 수 있다는 것은 매우 분명하지만 이제는 NLP 또는 자연 언어 처리로 알려진 기계도 수행할 수 있습니다. 이것은 장치에서 언어와 말을 분석하고 인식하는 데 사용됩니다. 음성 인식, 자연어 번역, 자연어 생성 등과 같은 언어를 다루는 자연어 처리의 다양한 하위 부분이 있습니다.

현재 NLP는 고객 지원 애플리케이션, 주로 NLP 및 ML을 사용하여 소비자와 텍스트 형식으로 통신하고 쿼리를 해독하는 챗봇으로 매우 유명합니다. 따라서 사람과 직접 상호 작용하지 않고도 고객 지원 상호 작용 내에서 사람의 손길을 얻을 수 있습니다.

심장병 예측

심장병 예측은 주로 심장병을 앓고 있는 환자에게 온라인 의료 상담 및 안내를 제공하도록 설계되었기 때문에 의료 분야에서 매우 유용합니다. 환자들은 자신의 의료 요구 사항을 지원할 최고의 의사를 찾을 수 없다고 자주 불평합니다. 따라서 심장병의 예측 응용 프로그램은 이 문제를 극복하는 데 도움이 될 것입니다.

이것은 사용자가 심장 관련 질병에 대한 전문 의료 전문가의 상담 및 서비스에 즉시 입장할 수 있도록 하는 데 사용되는 온라인 응용 프로그램입니다. 따라서 사용자는 온라인 포털을 통해 심장 관련 문제를 언급하고 공유할 수 있습니다. 그 후, 이 시스템은 해당 데이터를 처리하여 특정 세부 정보와 관련된 다양한 가능한 질병의 데이터베이스를 확인합니다. 이 시스템을 통해 사용자는 다른 의사의 세부 정보도 확인할 수 있습니다.

뱅킹 봇

뱅킹 봇은 사용자의 쿼리를 조사하여 메시지를 인식하고 그에 따라 적절한 작업을 수행하는 데 사용되는 훌륭한 AI 주제입니다. 이 AI 기반 애플리케이션은 사용자가 대출, 신용 카드, 계좌 등과 같은 은행 관련 쿼리를 문의할 수 있는 모든 은행에서 특별히 사용됩니다.

이것은 Android 기반 응용 프로그램입니다. 따라서 챗봇과 유사하게 이러한 애플리케이션은 사용자의 쿼리 또는 요청을 처리하고 그들이 검색하는 정보 또는 서비스를 이해하도록 단순히 훈련됩니다. 이 뱅킹 봇은 사용자와 대화합니다. 따라서 뱅킹 봇은 필요한 경우 사용자가 묻는 질문에 응답할 수 있으며 심지어 인간 경영진에게 문제를 일으킬 수도 있습니다.

컴퓨터 시각 인식

인터넷은 이미지로 가득 차 있으므로 매일 수십억 개의 이미지가 업로드되고 조회됩니다. 따라서 컴퓨터가 AI를 활용하여 이미지에서 데이터를 제거하는 Computer Vision을 통해 이미지를 관찰하고 인식할 수 있는 것이 중요합니다. 이 데이터는 이미지 내의 개체 인식, 다양한 이미지를 함께 그룹화하기 위한 이미지 콘텐츠 식별 등일 수 있습니다.

스마트 물류 및 공급망

스마트 물류와 같은 인공 지능(AI) 기반 전략은 비즈니스가 확장 및 과도하게 증가하는 수요로 유지 관리할 때 사용됩니다. 따라서 이를 통해 여러 회사가 공급망을 더 잘 탐색하고 운영을 최적화하기 위한 상상의 위치를 ​​얻을 수 있습니다. 또한 실시간으로 서비스 및 상품을 처리할 수 있습니다.

메타버스 기술

Metaverse 기술은 사회적 상호 작용, 무역, 통화, 경제 및 재산 소유권과 같은 주요 문명적 측면과 함께 디지털 경험을 제공하는 데 사용되는 공간 컴퓨팅 플랫폼입니다. Metaverse 기술은 AR(증강 현실 통합) 및 VR(가상 현실)을 기반으로 가상 설정, 디지털 제품 및 사람을 통해 다양한 상호 작용을 가능하게 합니다. 따라서 이 기술은 몰입적이고 사교적인 다중 사용자 영구 플랫폼의 네트워크화된 웹입니다. Metaverse는 주로 경험, 제작자 경제, 발견, 공간 컴퓨팅, 인간 간섭, 인프라 및 분산의 7개 계층을 포함합니다. Metaverse 플랫폼의 예는 다음과 같습니다. 샌드박스, 디센트럴랜드, 메타히어로, 블록토피아, 메타 호라이즌 월드.

초자동화

초자동화는 조직이 많은 IT 프로세스 및 비즈니스처럼 신속하게 식별하고 확인하고 자동화하는 데 사용하는 규율 있고 비즈니스 중심적인 접근 방식입니다. 초자동화는 인공 지능, 로봇 프로세스 자동화, 머신 러닝, 비즈니스 프로세스 관리, 이벤트 기반 소프트웨어 아키텍처, 서비스형 통합 플랫폼, 지능형 비즈니스 프로세스 관리 제품군, 패키지 소프트웨어, 로우코드 또는 비코드와 같은 많은 기술, 플랫폼 또는 도구를 사용합니다. -코드 도구 및 기타 프로세스, 작업 및 결정 오토메이션 도구.

Edge AI

Edge Computing과 인공 지능의 조합은 Edge AI로 알려져 있습니다. Edge AI에서 Edge Computing은 컴퓨팅 및 데이터 스토리지를 장치 위치에 더 가깝게 가져옵니다. 인공 지능(AI) 알고리즘은 인터넷 연결을 통해 또는 인터넷 연결 없이 장치에서 형성된 데이터를 단순히 처리합니다. Edge AI 시스템은 하드웨어 장치를 통해 생성되는 데이터 처리를 위해 기계 학습(ML) 알고리즘을 활용합니다.

Edge AI 시스템의 머신 러닝 알고리즘은 기존 CPU 또는 에지 장치 내의 기능이 더 적은 MCU에서 실행됩니다. 매우 효율적인 AI 칩을 사용하는 다른 애플리케이션과 비교할 때 Edge AI는 우수한 성능을 제공하고 전력 소비도 줄입니다.

3D 바이오프린팅

3D 바이오 프린팅은 살아있는 세포와 혼합된 바이오 잉크를 단순히 3D로 인쇄하여 3D 구조와 같은 정상 조직을 만드는 기술의 한 유형입니다. 현재 이 기술은 신약 개발 및 조직 공학과 같은 다양한 연구 분야에서 주로 활용되고 있습니다. 이 첨가제 제조 절차는 살아있는 세포의 발달 구조를 레이어별로 인쇄하기 위해 바이오 잉크를 사용하여 자연 조직의 성능 및 배열을 모방합니다.

이 기술 및 생체 인쇄 구조를 통해 연구원은 체외에서 인체 기능을 연구할 수 있습니다. 3차원 생체 인쇄 구조는 2D 내에서 수행되는 시험관 연구와 비교할 때 생물학적으로 관련이 있습니다. 일반적으로 3D 바이오프린팅은 주로 생명 공학, 조직 공학 및 재료 과학과 같은 다양한 분야의 수많은 생물학적 응용 분야에 사용됩니다. 또한 이 기술은 약물 검증 및 의약품 개발에도 사용될 수 있습니다. 현재 뼈 이식, 3D 프린팅 피부, 임플란트 및 전체와 같은 임상 설정 3D 프린팅 장기 바이오프린팅 연구센터에 있습니다.

더 많은 인공 지능 세미나 주제

인공 지능 세미나 주제 목록은 다음과 같습니다.

• 자율주행차.
• 로봇 학습.
• 피드포워드 NN(신경망).
• 퍼베이시브 컴퓨팅.
• 전산 지능.
• 기계 윤리.
• 시맨틱 웹.
• 시냅스.
• 소프트웨어 에이전트.
• 벡터 머신을 지원합니다.
• 예측 이론.
• 의사결정 및 전문가 시스템.
• 미니맥스 기법.
• 데이터 수집.
• 측정 불확실성.
• 포스트휴먼.
• 전문가 시스템.
• 신경 컨트롤러.
• 방사형 기초 기능 네트워크.
• 생성적 적대 신경망.
• 독립적인 성분 분석.
• 인과 추론 및 학습.
• 컴퓨터 비전 및 인식.
• 게임 플레이 및 검색.
• 게임 이론.
• 그래프 학습.
• 기계 학습.
• 수학적 최적화 및 통계.
• 신경 생물학 및 정보 이론.

놓치지 마세요: 공학 학생을 위한 인공 지능 프로젝트 .

따라서 이것은 인공 지능 개요 공대생을 위한 세미나 주제 또는 AI 세미나 주제. 이러한 세미나 주제는 엔지니어링 학생들이 다른 기술에 대해 업데이트할 수 있도록 제안됩니다. 인공 지능(AI) 기술은 컴퓨터가 인간의 두뇌처럼 생각하고 행동하도록 매우 지능적으로 만드는 데 사용됩니다. 기계가 인간의 작업을 매우 효율적으로 수행하고 더 나은 솔루션을 찾을 수 있도록 합니다. 이러한 기계는 주로 복잡하고 반복적인 인간 작업에 사용됩니다. AI는 기계가 인간처럼 업무 성과를 배우고 생각하고 개선할 수 있도록 도와줍니다. 로봇 공학이란 무엇입니까?