موضوعات ندوة الذكاء الاصطناعي لطلاب الهندسة

الذكاء الاصطناعي (AI) هو طريقة تستخدم لجعل الكمبيوتر أو الروبوت الذي يتم التحكم فيه بواسطة الكمبيوتر يفكر بذكاء مثل العقل البشري ، بحيث يمكن للآلة أداء مهام بشرية مختلفة بكفاءة عالية وأيضًا إيجاد حل أفضل من العقول البشرية. يتم تحقيق الذكاء الاصطناعي من خلال دراسة أنماط الدماغ البشري وأيضًا من خلال فحص الإجراء المعرفي. ستعمل نتيجة كل هذه الدراسات على تطوير برامج وأنظمة ذكية. في الوقت الحالي ، لا يزال الذكاء الاصطناعي يحقق العديد من التطورات من خلال إجراء الكثير من الأبحاث في جميع مجالات الذكاء الاصطناعي تقريبًا مثل الرعاية الصحية ، والحوسبة الكمية ، والمركبات المستقلة ، والروبوتات ، و انترنت الأشياء ، إلخ. لذا ، مع وضع ذلك في الاعتبار ، إليك قائمة بـ مواضيع ندوة الذكاء الاصطناعي مع مقدمة قصيرة.

موضوعات ندوة الذكاء الاصطناعي

تتم مناقشة موضوعات ندوة الذكاء الاصطناعي أدناه.

تعلم عميق

المجموعة الفرعية من التعلم الآلي (ML) هي التعلم العميق الذي يتعلم من خلال تقليد الدماغ البشري الداخلي الذي يعمل على معالجة البيانات وتنفيذ القرارات اعتمادًا على تلك البيانات. بشكل عام ، يستخدم التعلم العميق شبكات الذكاء الاصطناعي لتنفيذ التعلم الآلي. ترتبط هذه الشبكات العصبية (NNs) ببساطة مثل الشبكات داخل بنية الدماغ البشري بحيث تكون قادرة على معالجة البيانات في نهج غير خطي وهي فائدة رئيسية أعلى من الخوارزميات التقليدية التي يمكنها ببساطة معالجة البيانات ضمن نهج خطي. ال خوارزمية RankBrain هو أفضل مثال على شبكة عصبية عميقة وهو أحد الأمثلة ضمن خوارزمية بحث Google.

AI Chatbot

روبوت المحادثة هو نوع واحد من برامج الكمبيوتر التي تستخدم الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) و NLP (معالجة اللغة الطبيعية) لمعرفة أسئلة العملاء وأتمتة الردود عليها. يتم تدريب روبوتات المحادثة هذه على إجراء محادثات مثل البشر باستخدام طريقة تسمى معالجة اللغة الطبيعية.

روبوت الدردشة AI قادر على فهم لغة الإنسان كما تتم طباعتها ، مما يسمح لهم بالعمل بشكل أقل أو أكثر من تلقاء أنفسهم. يمكن لبرنامج الروبوت chatbot التعرف على اللغة خارج التعليمات المبرمجة مسبقًا ويعطي استجابة اعتمادًا على البيانات الموجودة. لذلك يسمح هذا لزوار الموقع بتوجيه الدردشة ، والتعبير عن نيتهم ​​بكلماتهم الخاصة. يمكن استخدام هذا لمجموعة واسعة من الاستخدامات مثل تحليل مشاعر العميل أو عمل تنبؤات بشأن ما يبحث عنه زائر الموقع على موقع الويب الخاص بك.

توقع أسعار المساكن

المفهوم الرئيسي لهذا النظام هو تخمين قيمة بيع منزل جديد. تتضمن مجموعة بيانات النظام هذه بشكل أساسي معلومات تتعلق بأسعار المنازل الجديدة في أماكن مختلفة من المدينة. بصرف النظر عن الأسعار المختلفة للمنازل ، ستجد مجموعات بيانات إضافية تشمل عمر السكان ومعدل المخالفة داخل المدينة ومواقع الأعمال غير التجارية. لذلك ، فهو نظام رائع للمبتدئين لاختبار معرفتهم.

التعلم الالي

يُعرف تطبيق الذكاء الاصطناعي أو الذكاء الاصطناعي باسم التعلم الآلي الذي يسمح للتطبيقات بتخمين نتائج دقيقة دون الحاجة إلى أوامر دقيقة لكل خطوة. يبدأ هذا الإجراء بتزويدهم ببيانات جيدة النوعية وبعد ذلك تدريب الآلات من خلال بناء مجموعة متنوعة من نماذج التعلم الآلي مع البيانات والخوارزميات المختلفة. هنا ، يعتمد اختيار الخوارزميات بشكل أساسي على نوع البيانات التي لدينا ونوع المهمة التي نحاول أتمتتها. يتم تصنيف خوارزميات التعلم الآلي إلى ثلاثة أنواع - خاضعة للإشراف ، وغير خاضعة للإشراف ، ومعززة.

تعزيز التعلم

يعد التعلم المعزز جزءًا من الذكاء الاصطناعي حيث تتعلم الآلة شيئًا متعلقًا بكيفية تعلم البشر. هذا هو واحد من ثلاثة نماذج أساسية للتعلم الآلي جنبًا إلى جنب مع التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف. يدور التعلم المعزز حول اتخاذ الإجراءات المناسبة لتعظيم المكافأة في حالة معينة. يتم استخدامه بواسطة برامج وآلات مختلفة لاكتشاف أفضل الإجراءات الممكنة أو المسار الذي يجب أن يتخذه في حالة معينة.

يجمع التعلم المعزز البيانات من أنظمة التعلم الآلي التي تستخدم أسلوب التجربة والخطأ. هنا ، البيانات ليست عنصرًا من المدخلات التي نكتشفها في التعلم الآلي الخاضع للإشراف أو غير الخاضع للإشراف. تستخدم RL خوارزميات مختلفة تتعلم من النتائج وتقرر الإجراء الذي يجب اتخاذه لاحقًا. بعد كل إجراء ، تحصل الخوارزمية على ملاحظات تساعد في تحديد ما إذا كان التحديد الذي قامت به صحيحًا أم محايدًا أو غير صحيح. إنها طريقة ممتازة لاستخدامها في الأنظمة الآلية التي يتعين عليها اتخاذ الكثير من القرارات الصغيرة دون توجيه من البشر.

توصية العميل

نظام توصية العملاء بالذكاء الاصطناعي (AI) عبارة عن مجموعة من خوارزميات التعلم الآلي التي يستخدمها المطورون لتوقع الخيارات وتقديم الاقتراحات ذات الصلة للمستخدمين. باستخدام علم البيانات وبيانات المستخدمين ، فإن أنظمة توصية العملاء داخل مرشح AI والتوصية بالعناصر الأكثر ملاءمة لمستخدم معين. استفادت التجارة الإلكترونية بشكل كبير من الذكاء الاصطناعي. أفضل مثال على ذلك هو Amazon ونظام توصية العملاء الخاص بها. ساعد هذا النظام المنصة في تحسين دخلها بشكل كبير من أجل تجربة عملاء جيدة. بالنسبة لمنصة التجارة الإلكترونية ، يمكنك تصميم نظام توصية العملاء والاستفادة من سجل تصفح العميل لبياناتك.

Virtual Assistant for Windows على أساس الصوت

يعد المساعد الافتراضي المستند إلى الصوت لنظام التشغيل Windows أداة مفيدة تستخدم بشكل أساسي لتبسيط المهام اليومية. على سبيل المثال ، يمكنك استخدام المساعدين الصوتيين الافتراضيين للعديد من الأغراض مثل البحث عن العديد من العناصر أو الخدمات على الويب ، وتسوق منتجات مختلفة ، وكتابة الملاحظات وإعداد التذكيرات ، وما إلى ذلك. تم تصميم هذا النظام خصيصًا لنظام التشغيل Windows ، بحيث يمكن لمستخدم Windows استخدم هذا المساعد لفتح أي نوع من التطبيقات التي يحتاجون إليها من خلال الأوامر الصوتية المفتوحة ويمكننا أيضًا كتابة رسائل مهمة باستخدام أمر صوتي. لذلك سوف يتعرف على نية المستخدمين من خلال الأمر الصوتي وبالتالي يقوم بتنفيذ الإجراءات.

توقع سعر السهم

يعد التنبؤ بسعر السهم أحد الموضوعات البارزة في ندوة AI (الذكاء الاصطناعي) للمبتدئين. يحب خبراء التعلم الآلي سوق الأسهم لأنه ببساطة مليء بالبيانات. لذلك ، يمكنك الحصول على أنواع مختلفة من مجموعات البيانات والبدء في العمل على هذا الموضوع على الفور. سيحب الطلاب الذين يستعدون للعمل في مجال التمويل هذا المفهوم لأنه يساعدهم في الحصول على نظرة ثاقبة في قطاعات مختلفة من نفس الشيء. كما أن دورات التغذية الراجعة لسوق الأسهم قصيرة أيضًا ، وبالتالي فهي تساعد في التحقق من توقعاتك. يمكنك محاولة توقع تحركات أسعار الأسهم لمدة ستة أشهر بالبيانات التي تحصل عليها من التقارير المقدمة من المؤسسات في نظام الذكاء الاصطناعي هذا.

أنظمة التوصية

تُستخدم أنظمة التوصية في Netflix للحصول على نصائح حول الأفلام والمسلسلات وفقًا لاختياراتك السابقة. لذلك يوفر لك هذا النظام بعض المساعدة بشأن ما يمكنك تحديده أكثر من الخيارات الضخمة التي يمكن الحصول عليها عبر الإنترنت. يعتمد نظام التوصية على التصفية التعاونية أو التوصية بناءً على المحتوى. يمكن إجراء التوصية المستندة إلى المحتوى بمجرد فحص محتوى العنصر بالكامل. على سبيل المثال ، يمكنك اقتراح كتب بناءً على معالجة اللغة الطبيعية المكتملة في الكتب. بدلاً من ذلك ، يمكن إجراء التصفية التعاونية ببساطة عن طريق فحص سلوك القراءة السابق وبعد ذلك اقتراح الكتب بناءً على ذلك.

التعرف على مشاعر الوجه واكتشافها

يعد نظام الكشف عن مشاعر الوجه والتعرف عليها أحد الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي. تم تصميم هذا النظام بشكل أساسي للتعرف على تعبيرات وجه الإنسان وقراءتها. في الوقت الفعلي ، يساعد هذا النظام في اكتشاف المشاعر الأساسية للإنسان مثل الغضب والسعادة والخوف والحزن والمفاجأة والحيادية والاشمئزاز. أولاً ، يقوم نظام التعرف هذا بالكشف عن تعبيرات الوجه من مشهد فوضوي لأداء استخراج ملامح الوجه وتصنيف تعابير الوجه.

الميزة الفريدة لنظام التعرف على مشاعر الوجه واكتشافها هي أنه يمكنه مراقبة مشاعر البشر ، والتمييز بين المشاعر عالية الجودة والسيئة ووضع علامات عليها بشكل مناسب. لذلك ، يمكنه أيضًا الاستفادة من معلومات المشاعر المميزة للتعرف على أنماط التفكير وسلوك الشخص.

معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

من الواضح جدًا أن البشر يمكنهم التواصل من خلال بعضهم البعض عن طريق الكلام ، ولكن الآن يمكن للآلات أيضًا أداء ما يُعرف باسم NLP أو معالجة اللغة الطبيعية. يتم استخدام هذا بواسطة الأجهزة للتحليل والتعرف على اللغة والكلام أثناء التحدث بهما. هناك العديد من الأجزاء الفرعية لمعالجة اللغة الطبيعية التي تتعامل مع اللغة مثل التعرف على الكلام وترجمة اللغة الطبيعية وتوليد اللغة الطبيعية وما إلى ذلك.

في الوقت الحالي ، تشتهر البرمجة اللغوية العصبية (NLP) بتطبيقات دعم العملاء ، وخاصةً chatbot الذي يستخدم NLP & ML للتواصل مع المستهلكين في شكل نصي وأيضًا حل استفساراتهم. وهكذا تحصل على اللمسة الإنسانية في تفاعلات دعم العملاء دون التفاعل المباشر مع الإنسان.

توقع أمراض القلب

يعد التنبؤ بأمراض القلب مفيدًا جدًا في المجال الطبي لأنه مصمم بشكل أساسي لتقديم الاستشارات الطبية والتوجيه عبر الإنترنت للمرضى الذين يعانون من أمراض القلب. يشكو المرضى بشكل متكرر من عدم تمكنهم من العثور على أفضل الأطباء لدعم متطلباتهم الطبية. لذا فإن تطبيق التنبؤ بأمراض القلب سيساعدك على التغلب على هذه المشكلة.

هذا تطبيق عبر الإنترنت يستخدم للسماح للمستخدمين بالحصول على دخول فوري إلى استشارات وخدمات المتخصصين الطبيين المتخصصين في الأمراض المتعلقة بالقلب. لذلك يمكن للمستخدمين ذكر ومشاركة مشاكلهم المتعلقة بالقلب عبر البوابة الإلكترونية. بعد ذلك ، سيقوم هذا النظام بمعالجة تلك البيانات للتحقق من قاعدة البيانات الخاصة بالأمراض المحتملة المختلفة المرتبطة بهذه التفاصيل المحددة. يتيح هذا النظام للمستخدمين التحقق من تفاصيل الأطباء المختلفين أيضًا.

بوت المصرفية

الروبوت المصرفي هو موضوع ذكاء اصطناعي رائع يستخدم لفحص استفسارات المستخدمين للتعرف على رسائلهم وتنفيذ الإجراءات المناسبة وفقًا لذلك. يستخدم هذا التطبيق المستند إلى الذكاء الاصطناعي خصيصًا للبنوك حيث يمكن للمستخدمين الاستعلام عن الاستفسارات المتعلقة بالبنك مثل القروض وبطاقات الائتمان والحسابات وما إلى ذلك.

هذا تطبيق قائم على نظام Android. لذلك ، على غرار روبوت الدردشة ، يتم تدريب هذه التطبيقات ببساطة على معالجة استفسارات أو طلبات المستخدمين وفهم المعلومات أو الخدمات التي يبحثون عنها. سيتحدث روبوت الخدمات المصرفية هذا مع المستخدمين. لذلك ، يمكن أن يستجيب الروبوت المصرفي للأسئلة التي يطرحها المستخدمون إذا لزم الأمر ، بل ويثير مشاكل للمديرين التنفيذيين.

الرؤية الحاسوبية

الإنترنت مليء بالصور ، لذلك يتم تحميل وعرض مليارات الصور كل يوم كل يوم. لذلك من المهم أن تتمكن أجهزة الكمبيوتر من مراقبة الصور والتعرف عليها من خلال Computer Vision التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لإزالة البيانات من الصور. يمكن أن تكون هذه البيانات عبارة عن التعرف على الكائن داخل الصورة ، وتعريف محتوى الصورة لتجميع مجموعة متنوعة من الصور معًا ، وما إلى ذلك.

اللوجستيات الذكية وسلسلة التوريد

يتم استخدام استراتيجيات مدعومة بالذكاء الاصطناعي (AI) مثل الخدمات اللوجستية الذكية عندما تحافظ الشركات على متطلبات التوسع والنمو. لذلك يسمح هذا للشركات المختلفة بالحصول على موقع متخيل للتنقل في سلسلة التوريد بشكل أفضل وتحسين العمليات. يمكنهم أيضًا التعامل مع الخدمات والسلع في الوقت الفعلي.

تقنية Metaverse

تقنية Metaverse هي عبارة عن منصة حوسبة مكانية تستخدم لتوفير الخبرات الرقمية مع الجوانب الحضارية الرئيسية مثل التفاعلات الاجتماعية والتجارة والعملة والاقتصاد وملكية الممتلكات. تعتمد تقنية Metaverse على AR (تكامل الواقع المعزز) و VR (الواقع الافتراضي) الذي يسمح بالتفاعلات متعددة الوسائط من خلال الإعدادات الافتراضية والمنتجات الرقمية والأشخاص. وبالتالي ، فإن هذه التكنولوجيا عبارة عن شبكة شبكية من المنصات الدائمة متعددة المستخدمين الغامرة والمؤنسة. تشتمل Metaverse بشكل أساسي على سبع طبقات - الخبرة واقتصاديات المبدعين والاكتشاف والحوسبة المكانية والتدخل البشري والبنية التحتية واللامركزية. أمثلة على منصات Metaverse هي ؛ عوالم Sandbox و Decentraland و Metahero و Bloktopia و Meta Horizon.

الأتمتة المفرطة

الأتمتة الفائقة هي نهج منضبط وقائم على الأعمال التجارية تستخدمه المؤسسات لتحديد وفحص وأتمتة العديد من عمليات تكنولوجيا المعلومات والشركات. يستخدم Hyperautomation العديد من التقنيات أو الأنظمة الأساسية أو الأدوات مثل الذكاء الاصطناعي أو أتمتة العمليات الروبوتية أو التعلم الآلي أو إدارة عمليات الأعمال أو بنية البرامج القائمة على الأحداث أو منصة التكامل كخدمة أو مجموعات إدارة عمليات الأعمال الذكية أو البرامج المجمعة أو التعليمات البرمجية المنخفضة أو لا - أدوات الشفرة وأنواع أخرى من العمليات والمهام والقرارات أتمتة أدوات.

حافة AI

يُعرف الجمع بين الحوسبة المتطورة والذكاء الاصطناعي باسم Edge AI. في Edge AI ، تجلب الحوسبة المتطورة الحوسبة وتخزين البيانات بالقرب من موقع الجهاز. تقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي (AI) ببساطة بمعالجة البيانات التي يتم تكوينها على الجهاز من خلال أو بدون اتصال بالإنترنت. يستخدم نظام Edge AI خوارزميات التعلم الآلي (ML) لمعالجة البيانات التي يتم إنشاؤها من خلال جهاز.

تعمل خوارزميات التعلم الآلي في أنظمة Edge AI على وحدات المعالجة المركزية الحالية أو حتى وحدات MCU الأقل قدرة داخل الأجهزة المتطورة. بالمقارنة مع التطبيقات الأخرى التي تستخدم رقائق AI عالية الكفاءة ، توفر Edge AI أداءً فائقًا وتقلل أيضًا من استهلاك الطاقة.

3D Bioprinting

تعد الطباعة الحيوية ثلاثية الأبعاد أحد أنواع التقنيات التي يتم فيها طباعة الأحبار الحيوية ، الممزوجة بالخلايا الحية ، ببساطة ثلاثية الأبعاد لإنشاء نسيج طبيعي مثل الهياكل ثلاثية الأبعاد. في الوقت الحاضر ، تُستخدم هذه التقنية بشكل أساسي في مجالات بحث مختلفة مثل تطوير عقاقير جديدة وهندسة الأنسجة. يستخدم إجراء التصنيع الإضافي هذا الأحبار الحيوية لطباعة الهياكل النامية للخلايا الحية طبقة تلو الأخرى بحيث تحاكي أداء وترتيبات الأنسجة الطبيعية.

تسمح هذه التقنية والهياكل المطبوعة بيولوجيًا للباحثين بدراسة وظائف جسم الإنسان في المختبر. الهياكل ثلاثية الأبعاد المطبوعة بيولوجيًا ذات صلة بيولوجيًا مقارنة بالدراسات المختبرية التي يتم إجراؤها في 2D. بشكل عام ، يتم استخدام الطباعة الحيوية ثلاثية الأبعاد بشكل أساسي للعديد من التطبيقات البيولوجية في مجالات مختلفة مثل الهندسة الحيوية وهندسة الأنسجة وعلوم المواد. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أيضًا استخدام هذه التقنية للتحقق من صحة الأدوية وتطوير المستحضرات الصيدلانية. حاليًا ، الإعدادات السريرية مثل ترقيع العظام والجلد المطبوع ثلاثي الأبعاد والغرسات الكاملة أجهزة مطبوعة ثلاثية الأبعاد هم في مركز أبحاث الطباعة الحيوية.

بعض المزيد من موضوعات ندوة الذكاء الاصطناعي

فيما يلي قائمة بموضوعات ندوة الذكاء الاصطناعي.

• المركبات ذاتية القيادة.
• تعلم الروبوت.
• Feedforward NN (الشبكات العصبية).
• انتشار الحوسبة.
• الذكاء الحسابى.
• أخلاقيات الآلة.
• الويب الدلالي.
• المشابك.
• وكلاء البرمجيات.
• دعم آلات النواقل.
• نظرية التنبؤ.
• القرار والأنظمة الخبيرة.
• تقنيات مينيماكس.
• بيانات التعدين.
• القياسات غير الدقيقة.
• بعد الإنسان.
• النظم الخبيرة.
• أجهزة التحكم العصبية.
• الشبكات الوظيفية ذات الأساس الشعاعي.
• شبكات الخصومة التوليدية.
• تحليل المكونات المستقلة.
• الاستدلال السببي والتعلم.
• رؤية وإدراك الكمبيوتر.
• اللعب والبحث.
• نظرية اللعبة.
• التعلم على الرسوم البيانية.
• التعلم الالي.
• التحسين الرياضي والإحصاء.
• علم الأعصاب ونظرية المعلومات.

لا تفوت: مشاريع الذكاء الاصطناعي لطلبة الهندسة .

وهكذا ، هذا هو لمحة عامة عن الذكاء الاصطناعي موضوعات الندوة أو موضوعات ندوة الذكاء الاصطناعي لطلاب الهندسة. يتم اقتراح موضوعات الندوة لطلاب الهندسة لإطلاعهم على التقنيات المختلفة. تُستخدم تقنية الذكاء الاصطناعي (AI) لجعل الكمبيوتر ذكيًا جدًا في التفكير والتصرف كعقل بشري. حتى تتمكن الآلات من أداء المهام البشرية بكفاءة عالية وتجد أيضًا حلولًا أفضل. تستخدم هذه الآلات في الغالب للمهام البشرية المعقدة والمتكررة. يساعد الذكاء الاصطناعي الآلات على التعلم والتفكير وتحسين أداء عملها مثل البشر. إليك سؤال لك ، ما هي الروبوتات؟