Chủ đề Hội thảo Trí tuệ Nhân tạo (AI) dành cho Sinh viên Kỹ thuật

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một phương pháp được sử dụng để làm cho máy tính hoặc rô-bốt do máy tính điều khiển suy nghĩ thông minh giống như trí óc con người, để máy móc có thể thực hiện các nhiệm vụ khác nhau của con người một cách hiệu quả và cũng tìm ra giải pháp tốt hơn trí óc con người. Trí tuệ nhân tạo được thực hiện thông qua nghiên cứu các mẫu não người và cũng bằng cách kiểm tra quy trình nhận thức. Kết quả của tất cả các nghiên cứu này sẽ phát triển phần mềm & hệ thống thông minh. Hiện tại, AI vẫn đạt được nhiều tiến bộ bằng cách tiến hành rất nhiều nghiên cứu trong hầu hết các lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo như Chăm sóc sức khỏe, Điện toán lượng tử, Xe tự hành, Người máy, Khoa học và Công nghệ. Internet vạn vật , v.v. Vì vậy, hãy ghi nhớ điều này, đây là danh sách Chuyên đề hội thảo Trí tuệ nhân tạo kèm theo một đoạn giới thiệu ngắn.

Chủ đề hội thảo trí tuệ nhân tạo

Các chủ đề hội thảo trí tuệ nhân tạo được thảo luận dưới đây.

Học kĩ càng

Tập hợp con của Machine Learning (ML) là Deep Learning học bằng cách bắt chước hoạt động bên trong bộ não con người để xử lý dữ liệu và thực hiện các quyết định tùy thuộc vào dữ liệu đó. Nói chung, học sâu sử dụng mạng AI để thực hiện học máy. Các mạng thần kinh (NN) này được kết nối đơn giản giống như các mạng trong cấu trúc não người để chúng có khả năng xử lý dữ liệu theo cách tiếp cận phi tuyến tính, đây là lợi ích chính so với các thuật toán truyền thống có thể xử lý dữ liệu đơn giản theo cách tiếp cận tuyến tính. Các thuật toán RankBrain là ví dụ điển hình nhất về mạng lưới thần kinh sâu và nó là một trong số đó trong thuật toán của Google Tìm kiếm.

Chatbot trí tuệ nhân tạo

Chatbot là một loại chương trình máy tính sử dụng AI (trí tuệ nhân tạo) & NLP (xử lý ngôn ngữ tự nhiên) để biết các câu hỏi của khách hàng và tự động trả lời chúng. Những chatbot này được đào tạo để có những cuộc trò chuyện như con người bằng một phương pháp gọi là xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Chatbot AI có khả năng hiểu ngôn ngữ của con người giống như nó được in, điều này cho phép chúng tự hoạt động ít nhiều. Phần mềm của AI chatbot có thể nhận dạng ngôn ngữ bên ngoài các hướng dẫn được lập trình sẵn và đưa ra phản hồi tùy thuộc vào dữ liệu hiện có. Vì vậy, điều này cho phép khách truy cập trang web hướng dẫn cuộc trò chuyện, nói lên ý định của họ bằng lời nói của họ. Điều này có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau như phân tích cảm xúc của khách hàng hoặc đưa ra dự đoán về những gì khách truy cập trang web đang tìm kiếm trên trang web của bạn.

Dự đoán giá nhà ở

Khái niệm chính của hệ thống này là đoán giá trị bán của một ngôi nhà mới. Bộ dữ liệu hệ thống này chủ yếu bao gồm thông tin liên quan đến giá nhà mới ở những nơi khác nhau trong thành phố. Ngoài các mức giá nhà khác nhau, bạn sẽ tìm thấy các bộ dữ liệu bổ sung bao gồm tuổi của cư dân, tỷ lệ vi phạm trong thành phố và các địa điểm kinh doanh không bán lẻ. Vì vậy, nó là một hệ thống tuyệt vời cho người mới bắt đầu để kiểm tra kiến ​​thức của họ.

Học máy

Ứng dụng của AI hay trí tuệ nhân tạo được gọi là Học máy cho phép các ứng dụng đoán kết quả chính xác mà không yêu cầu các lệnh chính xác cho từng bước. Quy trình này bắt đầu bằng cách cung cấp cho chúng dữ liệu chất lượng tốt và sau đó đào tạo máy thông qua việc xây dựng nhiều mô hình máy học với dữ liệu và các thuật toán khác nhau. Ở đây, việc lựa chọn thuật toán chủ yếu phụ thuộc vào loại dữ liệu mà chúng tôi có và loại tác vụ mà chúng tôi đang cố gắng tự động hóa. Các thuật toán học máy được phân thành ba loại – được giám sát, không được giám sát và tăng cường.

Học tăng cường

Học tăng cường là một phần của AI trong đó máy học điều gì đó liên quan đến cách con người học. Đây là một trong ba mô hình học máy cơ bản cùng với học có giám sát và không giám sát. Học tăng cường là thực hiện các hành động phù hợp để tối đa hóa phần thưởng trong một điều kiện cụ thể. Nó được sử dụng bởi các phần mềm & máy móc khác nhau để khám phá các hành động hoặc con đường tốt nhất có thể mà nó phải thực hiện trong một điều kiện cụ thể.

Học tăng cường thu thập dữ liệu từ các hệ thống máy học sử dụng kỹ thuật thử và sai. Ở đây, dữ liệu không phải là một thành phần của đầu vào mà chúng ta sẽ khám phá trong quá trình học máy có giám sát hoặc không giám sát. RL sử dụng các thuật toán khác nhau học hỏi từ kết quả và quyết định hành động nào cần thực hiện sau đó. Sau mỗi hành động, thuật toán sẽ nhận được phản hồi hỗ trợ xác định xem lựa chọn mà nó thực hiện là đúng hay không, nếu không thì không chính xác. Đây là một phương pháp tuyệt vời để sử dụng cho các hệ thống tự động phải đưa ra nhiều quyết định nhỏ mà không có sự hướng dẫn của con người.

Khuyến nghị của khách hàng

Hệ thống đề xuất khách hàng trí tuệ nhân tạo (AI) là một nhóm các thuật toán máy học được các nhà phát triển sử dụng để mong đợi các lựa chọn và đưa ra các đề xuất liên quan cho người dùng. Bằng cách sử dụng khoa học dữ liệu & dữ liệu của người dùng, hệ thống đề xuất khách hàng trong bộ lọc AI & đề xuất các mặt hàng phù hợp nhất cho một người dùng cụ thể. Thương mại điện tử đã được hưởng lợi đáng kể từ trí tuệ nhân tạo. Ví dụ tốt nhất về điều này là Amazon và hệ thống giới thiệu khách hàng của họ. Hệ thống này đã giúp nền tảng cải thiện thu nhập cực kỳ tốt cho trải nghiệm khách hàng tốt. Đối với nền tảng Thương mại điện tử, bạn có thể thiết kế hệ thống đề xuất khách hàng và sử dụng lịch sử duyệt web của khách hàng cho dữ liệu của mình.

Trợ lý ảo cho Windows dựa trên giọng nói

Trợ lý ảo dựa trên giọng nói cho windows là một công cụ tiện dụng được sử dụng chủ yếu để đơn giản hóa các công việc hàng ngày. Ví dụ: bạn có thể sử dụng trợ lý giọng nói ảo cho nhiều mục đích như tìm kiếm nhiều mặt hàng hoặc dịch vụ trên Web, để mua sắm các sản phẩm khác nhau, viết ghi chú & đặt lời nhắc, v.v. Hệ thống này được thiết kế đặc biệt cho Windows, vì vậy người dùng Windows có thể sử dụng trợ lý này để mở bất kỳ loại ứng dụng nào họ cần thông qua lệnh thoại mở và chúng tôi cũng có thể viết các tin nhắn quan trọng bằng lệnh viết. Vì vậy, nó sẽ nhận ra ý định của người dùng từ khẩu lệnh và theo đó nó thực hiện các hành động.

Dự đoán giá cổ phiếu

Dự đoán giá cổ phiếu là một trong những chủ đề hội thảo AI (Trí tuệ nhân tạo) nổi bật dành cho người mới bắt đầu. Các chuyên gia về máy học yêu thích thị trường cổ phiếu vì nó đơn giản chứa đầy dữ liệu. Vì vậy, bạn có thể lấy các loại tập dữ liệu khác nhau và bắt đầu làm việc với chủ đề này ngay lập tức. Những sinh viên đang chuẩn bị làm việc trong lĩnh vực tài chính sẽ thích khái niệm này vì nó giúp họ hiểu sâu hơn về các phân khúc khác nhau của cùng một lĩnh vực. Chu kỳ phản hồi của thị trường chứng khoán cũng ngắn, do đó, nó hỗ trợ xác minh dự đoán của bạn. Bạn có thể thử dự đoán biến động giá cổ phiếu trong sáu tháng với dữ liệu bạn có được từ các báo cáo do các tổ chức trong hệ thống AI này cung cấp.

Hệ thống đề xuất

Hệ thống đề xuất được sử dụng trong Netflix để nhận lời khuyên về phim & sê-ri tùy thuộc vào lựa chọn trước đó của bạn. Vì vậy, hệ thống này cung cấp cho bạn một số hỗ trợ về những gì cần chọn thêm từ các lựa chọn khổng lồ có sẵn trực tuyến. Một hệ thống đề xuất phụ thuộc vào lọc cộng tác hoặc đề xuất dựa trên nội dung. Đề xuất dựa trên nội dung có thể được thực hiện bằng cách kiểm tra tất cả nội dung của mặt hàng. Chẳng hạn, bạn có thể được gợi ý sách dựa trên quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã hoàn thành trên sách. Ngoài ra, lọc cộng tác có thể được thực hiện bằng cách đơn giản là kiểm tra hành vi đọc trước đó của bạn và sau đó đề xuất các cuốn sách tùy thuộc vào đó.

Nhận dạng & Phát hiện Cảm xúc Khuôn mặt

Hệ thống phát hiện & nhận dạng cảm xúc khuôn mặt là một trong những hệ thống dựa trên AI đang là xu hướng. Hệ thống này chủ yếu được thiết kế để nhận dạng và đọc các biểu cảm trên khuôn mặt con người. Trong thời gian thực, hệ thống này giúp phát hiện những cảm xúc cốt lõi của con người như tức giận, hạnh phúc, sợ hãi, buồn bã, ngạc nhiên, bình thường và ghê tởm. Đầu tiên, hệ thống nhận dạng này phát hiện các biểu cảm của khuôn mặt từ một cảnh lộn xộn để thực hiện trích xuất các đặc điểm trên khuôn mặt & phân loại các biểu cảm trên khuôn mặt.

Tính năng độc đáo của hệ thống nhận dạng & phát hiện cảm xúc khuôn mặt này là nó có thể quan sát cảm xúc của con người, phân biệt giữa cảm xúc chất lượng cao, cảm xúc xấu và gắn thẻ chúng cho phù hợp. Vì vậy, nó cũng có thể sử dụng thông tin về cảm xúc được gắn thẻ để nhận ra các kiểu suy nghĩ & hành vi của một người.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Rõ ràng là con người có thể giao tiếp với nhau bằng lời nói, tuy nhiên giờ đây máy móc cũng có thể thực hiện quá trình này được gọi là NLP hoặc Xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Điều này được các thiết bị sử dụng để phân tích, nhận dạng ngôn ngữ và lời nói khi nó được nói. Có nhiều phần con khác nhau của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên xử lý ngôn ngữ như nhận dạng giọng nói, dịch ngôn ngữ tự nhiên, tạo ngôn ngữ tự nhiên, v.v.

Hiện tại, NLP rất nổi tiếng với các ứng dụng hỗ trợ khách hàng, chủ yếu là chatbot sử dụng NLP & ML để giao tiếp với người tiêu dùng dưới dạng văn bản và cũng giải mã các truy vấn của họ. Do đó, bạn có được sự tiếp xúc của con người trong các tương tác hỗ trợ khách hàng mà không cần tương tác trực tiếp với con người.

Dự đoán bệnh tim

Dự đoán bệnh tim rất hữu ích trong lĩnh vực y tế vì nó được thiết kế chủ yếu để cung cấp hướng dẫn & tư vấn y tế trực tuyến cho những bệnh nhân mắc bệnh tim. Bệnh nhân thường phàn nàn rằng họ không thể tìm được bác sĩ tốt nhất để hỗ trợ các yêu cầu y tế của họ. Vì vậy, ứng dụng đoán bệnh tim sẽ hỗ trợ bạn khắc phục vấn đề này.

Đây là một ứng dụng trực tuyến được sử dụng để cho phép người dùng ngay lập tức nhận được sự tư vấn & dịch vụ của các chuyên gia y tế chuyên gia về các bệnh liên quan đến tim. Vì vậy, người dùng có thể đề cập và chia sẻ các vấn đề liên quan đến tim mạch của mình qua cổng thông tin trực tuyến. Sau đó, hệ thống này sẽ xử lý dữ liệu đó để xác minh cơ sở dữ liệu về các bệnh khác nhau có thể xảy ra liên quan đến các chi tiết cụ thể đó. Hệ thống này cũng cho phép người dùng kiểm tra thông tin chi tiết của các bác sĩ khác nhau.

Bot ngân hàng

Bot ngân hàng là một chủ đề AI tuyệt vời được sử dụng để kiểm tra các truy vấn của người dùng để nhận ra tin nhắn của họ và thực hiện các hành động phù hợp tương ứng. Ứng dụng dựa trên AI này được sử dụng riêng cho các ngân hàng ở bất cứ nơi nào người dùng có thể hỏi các câu hỏi liên quan đến ngân hàng như khoản vay, thẻ tín dụng, tài khoản, v.v.

Đây là một ứng dụng dựa trên Android. Vì vậy, tương tự như chatbot, các ứng dụng này được đào tạo đơn giản để xử lý các truy vấn hoặc yêu cầu của người dùng và hiểu họ đang tìm kiếm thông tin hoặc dịch vụ nào. Bot ngân hàng này sẽ trò chuyện với người dùng. Vì vậy, bot ngân hàng có thể trả lời các câu hỏi của người dùng nếu cần thiết, thậm chí gây ra vấn đề cho các giám đốc điều hành của con người.

Tầm nhìn máy tính

Internet chứa đầy hình ảnh, vì vậy mỗi ngày có hàng tỷ hình ảnh được tải lên và xem mỗi ngày. Vì vậy, điều quan trọng là máy tính có thể quan sát và nhận dạng hình ảnh thông qua Computer Vision sử dụng AI để xóa dữ liệu khỏi hình ảnh. Dữ liệu này có thể là nhận dạng đối tượng trong hình ảnh, nhận dạng nội dung hình ảnh để nhóm nhiều hình ảnh lại với nhau, v.v.

Chuỗi cung ứng & hậu cần thông minh

Các chiến lược hỗ trợ trí tuệ nhân tạo (AI) như hậu cần thông minh được sử dụng khi các doanh nghiệp duy trì nhu cầu mở rộng và phát triển quá mức của họ. Vì vậy, điều này cho phép các công ty khác nhau có được một vị trí tưởng tượng để điều hướng chuỗi cung ứng tốt hơn và tối ưu hóa hoạt động. Họ cũng có thể xử lý các dịch vụ và hàng hóa trong thời gian thực.

Công nghệ Metaverse

Công nghệ Metaverse là một nền tảng điện toán không gian được sử dụng để cung cấp trải nghiệm kỹ thuật số với các khía cạnh văn minh chính của nó như tương tác xã hội, thương mại, tiền tệ, kinh tế và quyền sở hữu tài sản. Công nghệ Metaverse dựa trên AR (tích hợp thực tế tăng cường) và VR (thực tế ảo) cho phép tương tác đa phương thức thông qua cài đặt ảo, sản phẩm kỹ thuật số và con người. Do đó, công nghệ này là một trang web được nối mạng gồm các nền tảng vĩnh viễn nhiều người dùng và hòa đồng. Metaverse chủ yếu bao gồm bảy lớp – trải nghiệm, nền kinh tế của người sáng tạo, khám phá, điện toán không gian, sự can thiệp của con người, cơ sở hạ tầng và phân cấp. Ví dụ về các nền tảng Metaverse là; thế giới Sandbox, Decentraland, Metahero, Bloktopia & Meta Horizon.

siêu tự động hóa

Siêu tự động hóa là một cách tiếp cận có kỷ luật và hướng đến doanh nghiệp mà các tổ chức đã sử dụng để xác định nhanh chóng, kiểm tra & tự động hóa giống như nhiều quy trình & doanh nghiệp CNTT. Hyperautomation sử dụng nhiều công nghệ, nền tảng hoặc công cụ như trí tuệ nhân tạo, tự động hóa quy trình bằng robot, học máy, quản lý quy trình kinh doanh, kiến ​​trúc phần mềm hướng sự kiện, nền tảng tích hợp dưới dạng dịch vụ, bộ quản lý quy trình kinh doanh thông minh, phần mềm đóng gói, mã thấp hoặc không -công cụ viết mã & các loại quy trình, nhiệm vụ & quyết định khác tự động hóa công cụ.

cạnh AI

Sự kết hợp giữa Điện toán cạnh & Trí tuệ nhân tạo được gọi là Edge AI. Trong Edge AI, điện toán biên mang khả năng tính toán & lưu trữ dữ liệu đến gần vị trí thiết bị hơn. Các thuật toán Trí tuệ nhân tạo (AI) chỉ đơn giản là xử lý dữ liệu được hình thành trên thiết bị thông qua hoặc không có kết nối internet. Hệ thống Edge AI sử dụng thuật toán Machine Learning (ML) để xử lý dữ liệu được tạo thông qua thiết bị phần cứng.

Các thuật toán máy học trong các hệ thống Edge AI chạy trên các CPU hiện có hoặc thậm chí là các MCU có khả năng kém hơn trong các thiết bị biên. So với các ứng dụng khác sử dụng chip AI cực kỳ hiệu quả, Edge AI mang lại hiệu suất vượt trội và cũng giảm mức tiêu thụ điện năng.

In sinh học 3D

In sinh học 3D là một loại công nghệ trong đó mực sinh học, trộn với các tế bào sống được in 3D một cách đơn giản để tạo ra mô bình thường chẳng hạn như cấu trúc 3D. Hiện tại, công nghệ này chủ yếu được sử dụng trong các lĩnh vực nghiên cứu khác nhau như phát triển các loại thuốc mới và kỹ thuật mô. Quy trình sản xuất phụ gia này sử dụng mực sinh học để in từng lớp cấu trúc đang phát triển của các tế bào sống sao cho bắt chước hiệu suất và sự sắp xếp của các mô tự nhiên.

Công nghệ & cấu trúc in sinh học này cho phép các nhà nghiên cứu nghiên cứu các chức năng cơ thể con người trong ống nghiệm. Các cấu trúc được in sinh học ba chiều có liên quan về mặt sinh học so với các nghiên cứu ống nghiệm được thực hiện trong phạm vi 2D. Nói chung, in sinh học 3D được sử dụng chủ yếu cho nhiều ứng dụng sinh học trong các lĩnh vực khác nhau như kỹ thuật sinh học, kỹ thuật mô & khoa học vật liệu. Ngoài ra, công nghệ này cũng có thể được sử dụng để xác nhận thuốc và phát triển dược phẩm. Hiện tại, các thiết lập lâm sàng như ghép xương, da in 3D, cấy ghép & hoàn chỉnh Nội tạng in 3D đang ở trung tâm nghiên cứu bản in sinh học.

Một số chủ đề hội thảo về trí tuệ nhân tạo khác

Danh sách các chủ đề hội thảo Trí tuệ nhân tạo được đưa ra dưới đây.

• Xe tự hành.
• Robot học tập.
• Feedforward NN (mạng lưới thần kinh).
• Điện toán phổ biến.
• Trí tuệ tính toán.
• Đạo đức máy móc.
• Web ngữ nghĩa.
• Các khớp thần kinh.
• Đại lý phần mềm.
• Máy vector hỗ trợ.
• Lý thuyết dự đoán.
• Quyết định & Hệ thống chuyên gia.
• Kỹ thuật Minimax.
• Khai thác dữ liệu.
• Độ không đảm bảo đo lường.
• Hậu nhân loại.
• Những hệ thống chuyên gia.
• Bộ điều khiển thần kinh.
• Mạng chức năng cơ sở xuyên tâm.
• Mạng đối thủ sáng tạo.
• Phân tích thành phần độc lập.
• Suy luận nhân quả & học tập.
• Thị giác & Nhận thức Máy tính.
• Chơi trò chơi & Tìm kiếm.
• Lý thuyết trò chơi.
• Học trên đồ thị.
• Máy Học.
• Tối ưu hóa & thống kê toán học.
• Sinh học thần kinh & Lý thuyết thông tin.

Đừng bỏ lỡ: Dự án trí tuệ nhân tạo cho sinh viên kỹ thuật .

Như vậy, đây là tổng quan về trí tuệ nhân tạo Chủ đề hội thảo hoặc chủ đề hội thảo AI dành cho sinh viên kỹ thuật. Các chủ đề hội thảo này được gợi ý cho sinh viên kỹ thuật để họ cập nhật các công nghệ khác nhau. Công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI) được sử dụng để làm cho máy tính trở nên rất thông minh để suy nghĩ & hành xử giống như bộ não con người. Vì vậy, máy móc có thể thực hiện các nhiệm vụ của con người rất hiệu quả và cũng tìm ra giải pháp tốt hơn. Những máy này chủ yếu được sử dụng cho các nhiệm vụ phức tạp và lặp đi lặp lại của con người. AI giúp máy móc học hỏi, suy nghĩ & cải thiện hiệu suất công việc giống như con người. Đây là một câu hỏi cho bạn, robot là gì?