इंजीनियरिंग छात्रों के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) संगोष्ठी विषय

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) एक कंप्यूटर या कंप्यूटर नियंत्रित रोबोट को मानव दिमाग की तरह चतुराई से सोचने के लिए उपयोग की जाने वाली एक विधि है, ताकि एक मशीन विभिन्न मानवीय कार्यों को बहुत कुशलता से कर सके और मानव दिमाग से बेहतर समाधान भी खोज सके। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मानव मस्तिष्क के पैटर्न का अध्ययन करके और संज्ञानात्मक प्रक्रिया की जांच करके भी हासिल किया जाता है। इन सभी अध्ययनों के परिणाम बुद्धिमान सॉफ्टवेयर और सिस्टम विकसित करेंगे। वर्तमान में, एआई ने हेल्थकेयर, क्वांटम कंप्यूटिंग, ऑटोनॉमस व्हीकल, रोबोटिक्स जैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लगभग सभी क्षेत्रों में बहुत सारे शोध करके अभी भी कई प्रगति की है। चीजों की इंटरनेट , आदि। तो इसे ध्यान में रखते हुए, यहां एक सूची दी गई है आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सेमिनार विषय एक संक्षिप्त परिचय के साथ।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सेमिनार विषय

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सेमिनार के विषयों पर नीचे चर्चा की गई है।

ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना

मशीन लर्निंग (एमएल) का सबसेट डीप लर्निंग है जो डेटा को संसाधित करने और उस डेटा के आधार पर निर्णय लेने के लिए काम करने वाले मानव मस्तिष्क की नकल करके सीखता है। आमतौर पर, डीप लर्निंग मशीन लर्निंग को निष्पादित करने के लिए AI नेटवर्क का उपयोग करती है। ये तंत्रिका नेटवर्क (एनएन) मानव मस्तिष्क संरचना के भीतर नेटवर्क की तरह ही जुड़े हुए हैं ताकि वे एक गैर-रैखिक दृष्टिकोण में डेटा को संसाधित करने में सक्षम हों जो कि पारंपरिक एल्गोरिदम के ऊपर एक मुख्य लाभ है जो केवल एक रैखिक दृष्टिकोण के भीतर डेटा को संसाधित कर सकता है। रैंकब्रेन एल्गोरिथम एक गहरे तंत्रिका नेटवर्क का सबसे अच्छा उदाहरण है और यह Google खोज के एल्गोरिथम में उनमें से एक है।

एआई चैटबॉट

चैटबॉट एक प्रकार का कंप्यूटर प्रोग्राम है जो ग्राहकों के सवालों को जानने और उनके जवाबों को स्वचालित करने के लिए एआई (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) और एनएलपी (प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण) का उपयोग करता है। इन चैटबॉट्स को प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण नामक एक विधि से मनुष्यों की तरह बातचीत करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है।

एआई चैटबॉट मानव भाषा को समझने में सक्षम है जैसे यह मुद्रित है, जो उन्हें अपने आप कम या अधिक संचालित करने की अनुमति देता है। एआई चैटबॉट का सॉफ्टवेयर पूर्व-प्रोग्राम किए गए निर्देशों के बाहर की भाषा को पहचान सकता है और मौजूदा डेटा के आधार पर प्रतिक्रिया देता है। तो यह साइट आगंतुकों को चैट को निर्देशित करने की अनुमति देता है, अपने इरादे को अपने शब्दों में व्यक्त करता है। इसका उपयोग ग्राहकों की भावनाओं का विश्लेषण करने या साइट के विज़िटर आपकी वेबसाइट पर क्या खोज रहा है, इसके बारे में भविष्यवाणी करने जैसे उपयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए किया जा सकता है।

आवास मूल्य भविष्यवाणी

इस प्रणाली की मुख्य अवधारणा नए घर के विक्रय मूल्य का अनुमान लगाना है। इस सिस्टम डेटासेट में मुख्य रूप से शहर के विभिन्न स्थानों में नए घरों की कीमतों के बारे में जानकारी शामिल है। घरों की विभिन्न कीमतों के अलावा, आपको अतिरिक्त डेटासेट मिलेंगे जिनमें निवासी की आयु, शहर के भीतर अपराध दर और गैर-खुदरा व्यावसायिक स्थान शामिल हैं। तो, शुरुआती लोगों के लिए अपने ज्ञान का परीक्षण करने के लिए यह एक अच्छी प्रणाली है।

यंत्र अधिगम

एआई या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अनुप्रयोग को मशीन लर्निंग के रूप में जाना जाता है जो एप्लिकेशन को हर चरण के लिए सटीक कमांड की आवश्यकता के बिना सटीक परिणामों का अनुमान लगाने की अनुमति देता है। यह प्रक्रिया उन्हें अच्छी गुणवत्ता वाले डेटा को फीड करने से शुरू होती है और उसके बाद डेटा और विभिन्न एल्गोरिदम के साथ मशीन लर्निंग मॉडल की एक किस्म के निर्माण के माध्यम से मशीनों को प्रशिक्षित करती है। यहां, एल्गोरिदम का चयन मुख्य रूप से उस डेटा के प्रकार पर निर्भर करता है जो हमारे पास है और जिस प्रकार का कार्य हम स्वचालित करने का प्रयास कर रहे हैं। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को तीन प्रकारों में वर्गीकृत किया गया है - पर्यवेक्षित, अनुपयोगी और सुदृढीकरण।

सुदृढीकरण सीखना

सुदृढीकरण सीखना एआई का एक हिस्सा है जहां मशीन मनुष्य के सीखने के तरीके से संबंधित कुछ सीखती है। यह पर्यवेक्षित और अनुपयोगी शिक्षा के साथ-साथ तीन मौलिक मशीन लर्निंग प्रतिमानों में से एक है। सुदृढीकरण सीखना किसी विशेष स्थिति में इनाम को अधिकतम करने के लिए उचित कार्रवाई करने के बारे में है। इसका उपयोग विभिन्न सॉफ़्टवेयर और मशीनों द्वारा सर्वोत्तम संभव क्रियाओं या पथ को खोजने के लिए किया जाता है जो इसे किसी विशेष स्थिति में लेना चाहिए।

रीइन्फोर्समेंट लर्निंग मशीन लर्निंग सिस्टम से डेटा एकत्र करता है जो परीक्षण और त्रुटि तकनीक का उपयोग करता है। यहां, डेटा इनपुट का एक तत्व नहीं है जिसे हम पर्यवेक्षित या अनुपयोगी मशीन लर्निंग के भीतर खोजेंगे। आरएल विभिन्न एल्गोरिदम का उपयोग करता है जो परिणामों से सीखते हैं और तय करते हैं कि बाद में कौन सी कार्रवाई करने की आवश्यकता है। प्रत्येक क्रिया के बाद, एल्गोरिदम को प्रतिक्रिया मिलती है जो यह निर्धारित करने में सहायता करती है कि क्या यह चयन सही था, तटस्थ अन्यथा गलत था। यह उन स्वचालित प्रणालियों के लिए उपयोग करने का एक उत्कृष्ट तरीका है जिन्हें मनुष्यों के मार्गदर्शन के बिना बहुत सारे छोटे-छोटे निर्णय लेने पड़ते हैं।

ग्राहक की सिफारिश

एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) ग्राहक अनुशंसा प्रणाली मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का एक समूह है जिसका उपयोग डेवलपर्स द्वारा उपयोगकर्ताओं को विकल्पों की अपेक्षा करने और संबंधित सुझावों की पेशकश करने के लिए किया जाता है। डेटा विज्ञान और उपयोगकर्ताओं के डेटा का उपयोग करके, एआई फ़िल्टर के भीतर ग्राहक अनुशंसा प्रणाली और किसी विशेष उपयोगकर्ता के लिए सबसे उपयुक्त वस्तुओं की अनुशंसा करते हैं। ई-कॉमर्स को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से काफी फायदा हुआ है। इसका सबसे अच्छा उदाहरण अमेज़ॅन और इसकी ग्राहक अनुशंसा प्रणाली है। इस प्रणाली ने एक अच्छे ग्राहक अनुभव के लिए प्लेटफॉर्म को अपनी आय में अत्यधिक सुधार करने में मदद की है। ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म के लिए, आप एक ग्राहक अनुशंसा प्रणाली डिजाइन कर सकते हैं और अपने डेटा के लिए ग्राहक के ब्राउज़िंग इतिहास का उपयोग कर सकते हैं।

वॉयस पर आधारित विंडोज के लिए वर्चुअल असिस्टेंट

विंडोज के लिए वॉयस-बेस्ड वर्चुअल असिस्टेंट एक आसान टूल है, जिसका इस्तेमाल मुख्य रूप से दैनिक कार्यों को आसान बनाने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, आप वर्चुअल वॉयस असिस्टेंट का उपयोग कई उद्देश्यों के लिए कर सकते हैं जैसे वेब पर कई वस्तुओं या सेवाओं की तलाश करना, विभिन्न उत्पादों की खरीदारी करना, नोट्स लिखना और रिमाइंडर सेट करना आदि। यह सिस्टम विशेष रूप से विंडोज के लिए डिज़ाइन किया गया है, इसलिए विंडोज का उपयोगकर्ता कर सकता है। इस सहायक का उपयोग किसी भी प्रकार के एप्लिकेशन को ओपन वॉयस कमांड के माध्यम से खोलने के लिए करें और साथ ही हम राइट वॉयस कमांड के साथ महत्वपूर्ण संदेश लिख सकते हैं। तो यह वॉयस कमांड से यूजर्स के इरादे को पहचान लेगा और उसी के अनुसार कार्रवाई करता है।

स्टॉक मूल्य की भविष्यवाणी

शुरुआती लोगों के लिए स्टॉक मूल्य की भविष्यवाणी बकाया एआई (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) सेमिनार विषयों में से एक है। मशीन लर्निंग के विशेषज्ञ शेयर बाजार को पसंद करते हैं क्योंकि यह केवल डेटा से भरा होता है। तो, आप विभिन्न प्रकार के डेटा सेट प्राप्त कर सकते हैं और तुरंत इस विषय पर काम करना शुरू कर सकते हैं। जो छात्र वित्त क्षेत्र में काम करने की तैयारी कर रहे हैं, उन्हें यह अवधारणा पसंद आएगी क्योंकि यह उन्हें इसके विभिन्न क्षेत्रों में एक विशाल अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में सहायता करता है। शेयर बाजार का फीडबैक चक्र भी छोटा होता है, इस प्रकार यह आपकी भविष्यवाणियों को सत्यापित करने में सहायता करता है। आप इस AI सिस्टम में संगठनों द्वारा प्रदान की गई रिपोर्ट से प्राप्त डेटा के साथ छह महीने के स्टॉक मूल्य में उतार-चढ़ाव की उम्मीद कर सकते हैं।

सिफारिश प्रणाली

आपकी पिछली पसंद के आधार पर फिल्मों और श्रृंखलाओं पर सलाह लेने के लिए नेटफ्लिक्स में अनुशंसाकर्ता सिस्टम का उपयोग किया जाता है। तो यह प्रणाली आपको ऑनलाइन उपलब्ध विशाल विकल्पों में से आगे क्या चुनना है, इस पर कुछ सहायता प्रदान करती है। एक अनुशंसाकर्ता प्रणाली सामग्री के आधार पर सहयोगी फ़िल्टरिंग या अनुशंसा पर निर्भर करती है। सामग्री के आधार पर सिफारिश केवल सभी मदों की सामग्री की जांच करके की जा सकती है। उदाहरण के लिए, आपको पुस्तकों पर पूरी की गई प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के आधार पर पुस्तकों का सुझाव दिया जा सकता है। वैकल्पिक रूप से, सहयोगी फ़िल्टरिंग केवल आपके पिछले पठन व्यवहार की जांच करके और उसके बाद उस पर आधारित पुस्तकों का सुझाव देकर की जा सकती है।

चेहरे के भाव की पहचान और पहचान

फेशियल इमोशन डिटेक्शन एंड रिकग्निशन सिस्टम ट्रेंडिंग एआई-आधारित सिस्टम्स में से एक है। यह प्रणाली मुख्य रूप से मानव चेहरे के भावों को पहचानने और पढ़ने के लिए डिज़ाइन की गई है। वास्तविक समय में, यह प्रणाली क्रोध, खुशी, भय, दुख, आश्चर्य, तटस्थ और घृणा जैसी मानवीय मूल भावनाओं का पता लगाने में मदद करती है। सबसे पहले, यह पहचान प्रणाली चेहरे की विशेषताओं और चेहरे के भावों के वर्गीकरण को निकालने के लिए एक अव्यवस्थित दृष्टि से चेहरे के भावों का पता लगाती है।

इस फेशियल इमोशन रिकग्निशन एंड डिटेक्शन सिस्टम की अनूठी विशेषता यह है कि यह मनुष्यों की भावनाओं का निरीक्षण कर सकता है, उच्च-गुणवत्ता, बुरी भावनाओं के बीच अंतर कर सकता है और उन्हें उपयुक्त रूप से टैग कर सकता है। तो, यह सोच पैटर्न और एक व्यक्ति के व्यवहार को पहचानने के लिए टैग की गई भावनाओं की जानकारी का भी उपयोग कर सकता है।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी)

यह बहुत स्पष्ट है कि मनुष्य एक दूसरे के माध्यम से भाषण के माध्यम से संवाद कर सकते हैं हालांकि अब मशीनें भी कार्य कर सकती हैं जिसे एनएलपी या प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के रूप में जाना जाता है। इसका उपयोग उपकरणों द्वारा विश्लेषण करने, भाषा और बोली को पहचानने के लिए किया जाता है। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के विभिन्न उप-भाग हैं जो भाषा से संबंधित हैं जैसे वाक् पहचान, प्राकृतिक भाषा का अनुवाद, प्राकृतिक भाषा का निर्माण, आदि।

वर्तमान में, एनएलपी ग्राहक सहायता अनुप्रयोगों के लिए बहुत प्रसिद्ध है, मुख्य रूप से चैटबॉट जो एनएलपी और एमएल का उपयोग पाठ के रूप में उपभोक्ताओं के साथ संवाद करने और उनके प्रश्नों को हल करने के लिए करता है। इस प्रकार आप मानव के साथ सीधे बातचीत किए बिना ग्राहक सहायता इंटरैक्शन के भीतर मानवीय स्पर्श प्राप्त करते हैं।

हृदय रोग की भविष्यवाणी

हृदय रोग की भविष्यवाणी चिकित्सा क्षेत्र में बहुत मददगार है क्योंकि यह मुख्य रूप से उन रोगियों को ऑनलाइन चिकित्सा परामर्श और मार्गदर्शन प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जो हृदय रोग से पीड़ित हैं। रोगी अक्सर शिकायत करते हैं कि उन्हें अपनी चिकित्सा आवश्यकताओं का समर्थन करने के लिए सर्वश्रेष्ठ चिकित्सक नहीं मिल रहे हैं। इसलिए, हृदय रोग की भविष्यवाणी एप्लिकेशन इस समस्या को दूर करने में आपकी सहायता करेगी।

यह एक ऑनलाइन एप्लिकेशन है जिसका उपयोग उपयोगकर्ताओं को दिल से संबंधित बीमारियों के लिए विशेषज्ञ चिकित्सा पेशेवरों के परामर्श और सेवाओं के लिए तत्काल प्रवेश पाने की अनुमति देता है। इसलिए उपयोगकर्ता ऑनलाइन पोर्टल पर अपनी हृदय संबंधी समस्याओं का उल्लेख और साझा कर सकते हैं। उसके बाद, यह सिस्टम उस विशेष विवरण से जुड़े विभिन्न संभावित बीमारियों के डेटाबेस को सत्यापित करने के लिए उस डेटा को प्रोसेस करेगा। यह प्रणाली उपयोगकर्ताओं को विभिन्न डॉक्टरों के विवरण भी देखने देती है।

बैंकिंग बॉट

बैंकिंग बॉट एक शानदार एआई विषय है जिसका उपयोग उपयोगकर्ताओं के संदेशों को पहचानने और उसके अनुसार उपयुक्त कार्रवाई करने के लिए उनके प्रश्नों की जांच करने के लिए किया जाता है। यह एआई-आधारित एप्लिकेशन विशेष रूप से बैंकों के लिए उपयोग किया जाता है जहां उपयोगकर्ता बैंक से संबंधित प्रश्नों जैसे ऋण, क्रेडिट कार्ड, खाते आदि के लिए पूछताछ कर सकते हैं।

यह एक Android आधारित एप्लिकेशन है। तो, एक चैटबॉट के समान, इन एप्लिकेशन को केवल उपयोगकर्ताओं के प्रश्नों या अनुरोधों को संसाधित करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है और यह समझते हैं कि वे किस जानकारी या सेवाओं की तलाश कर रहे हैं। यह बैंकिंग बॉट यूजर्स से बातचीत करेगा। इसलिए, यदि आवश्यक हो तो बैंकिंग बॉट उपयोगकर्ताओं द्वारा पूछे गए प्रश्नों का उत्तर दे सकता है, यहां तक ​​कि मानव अधिकारियों के लिए समस्याएं भी बढ़ा सकता है।

कंप्यूटर दृष्टि

इंटरनेट छवियों से भरा है, इसलिए हर दिन अरबों छवियां अपलोड और देखी जाती हैं। इसलिए यह महत्वपूर्ण है कि कंप्यूटर कंप्यूटर विजन के माध्यम से छवियों को देख और पहचान सकते हैं जो छवियों से डेटा को हटाने के लिए एआई का उपयोग करते हैं। यह डेटा छवि के भीतर वस्तु पहचान, छवि सामग्री पहचान को संयुक्त रूप से विभिन्न छवियों को समूहित करने आदि के लिए हो सकता है।

स्मार्ट रसद और आपूर्ति श्रृंखला

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) संचालित रणनीतियों जैसे स्मार्ट लॉजिस्टिक्स का उपयोग तब किया जाता है जब व्यवसाय अपनी स्केलिंग और बढ़ती मांगों को बनाए रखते हैं। तो यह विभिन्न कंपनियों को आपूर्ति श्रृंखला को बेहतर ढंग से नेविगेट करने और संचालन को अनुकूलित करने के लिए एक कल्पित स्थान प्राप्त करने की अनुमति देता है। वे रीयल-टाइम में सेवाओं और सामानों को भी संभाल सकते हैं।

मेटावर्स टेक्नोलॉजी

मेटावर्स टेक्नोलॉजी एक स्थानिक कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म है जिसका उपयोग सामाजिक संपर्क, व्यापार, मुद्रा, अर्थव्यवस्था और संपत्ति के स्वामित्व जैसे प्रमुख सभ्यतागत पहलुओं के साथ डिजिटल अनुभव प्रदान करने के लिए किया जाता है। मेटावर्स तकनीक एआर (संवर्धित वास्तविकता का एकीकरण) और वीआर (वर्चुअल रियलिटी) पर आधारित है जो वर्चुअल सेटिंग्स, डिजिटल उत्पादों और लोगों के माध्यम से मल्टीमॉडल इंटरैक्शन की अनुमति देती है। इस प्रकार, यह तकनीक इमर्सिव और सोशलेबल मल्टीयूजर स्थायी प्लेटफॉर्म का एक नेटवर्क वेब है। मेटावर्स में मुख्य रूप से सात परतें शामिल हैं - अनुभव, निर्माता अर्थव्यवस्थाएं, खोज, स्थानिक कंप्यूटिंग, मानव हस्तक्षेप, आधारभूत संरचना और विकेंद्रीकरण। मेटावर्स प्लेटफॉर्म के उदाहरण हैं; सैंडबॉक्स, डिसेन्ट्रालैंड, मेटाहेरो, ब्लोकटोपिया और मेटा होराइजन वर्ल्ड।

अतिस्वचालन

हाइपरऑटोमेशन एक अनुशासित और व्यवसाय-संचालित दृष्टिकोण है जिसका उपयोग संगठन कई आईटी प्रक्रियाओं और व्यवसायों की तरह तेजी से पहचानने, जाँचने और स्वचालित करने के लिए करते हैं। Hyperautomation कई तकनीकों, प्लेटफार्मों, या कृत्रिम बुद्धिमत्ता, रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन, मशीन लर्निंग, बिजनेस प्रोसेस मैनेजमेंट, इवेंट-संचालित सॉफ्टवेयर आर्किटेक्चर, सेवा के रूप में इंटीग्रेशन प्लेटफॉर्म, इंटेलिजेंट बिजनेस प्रोसेस मैनेजमेंट सूट, पैकेज्ड सॉफ्टवेयर, लो-कोड या नो जैसे टूल का उपयोग करता है। -कोड उपकरण और अन्य प्रकार की प्रक्रिया, कार्य और निर्णय स्वचालन औजार।

एज एआई

एज कंप्यूटिंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के संयोजन को एज एआई के रूप में जाना जाता है। एज एआई में, एज कंप्यूटिंग गणना और डेटा स्टोरेज को डिवाइस के स्थान के करीब लाती है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) एल्गोरिदम केवल उस डेटा को प्रोसेस करता है जो इंटरनेट कनेक्शन के माध्यम से या उसके बिना डिवाइस पर बनता है। एज एआई सिस्टम डाटा प्रोसेसिंग के लिए मशीन लर्निंग (एमएल) एल्गोरिदम का उपयोग करता है जो एक हार्डवेयर डिवाइस के माध्यम से उत्पन्न होता है।

एज एआई सिस्टम में मशीन लर्निंग एल्गोरिदम मौजूदा सीपीयू या एज डिवाइस के भीतर कम सक्षम एमसीयू पर चलता है। अत्यधिक कुशल एआई चिप्स का उपयोग करने वाले अन्य अनुप्रयोगों की तुलना में, एज एआई बेहतर प्रदर्शन देता है और बिजली की खपत को भी कम करता है।

3डी बायोप्रिंटिंग

3डी बायोप्रिंटिंग एक प्रकार की तकनीक है जहां जीवित कोशिकाओं के साथ मिश्रित जैव-स्याही को 3डी संरचनाओं जैसे सामान्य ऊतक बनाने के लिए 3डी में प्रिंट किया जाता है। वर्तमान में, इस तकनीक का मुख्य रूप से विभिन्न अनुसंधान क्षेत्रों में उपयोग किया जाता है जैसे नई दवाओं और ऊतक इंजीनियरिंग का विकास। यह योगात्मक निर्माण प्रक्रिया परत-दर-परत जीवित कोशिकाओं की विकासशील संरचनाओं को प्रिंट करने के लिए जैव-स्याही का उपयोग करती है ताकि यह प्राकृतिक ऊतकों के प्रदर्शन और व्यवस्था की नकल करे।

यह तकनीक और जैव-मुद्रित संरचनाएं शोधकर्ताओं को इन विट्रो में मानव शरीर के कार्यों का अध्ययन करने की अनुमति देती हैं। 2डी के भीतर किए गए इन विट्रो अध्ययनों की तुलना में त्रि-आयामी बायोप्रिंटेड संरचनाएं जैविक रूप से प्रासंगिक हैं। आमतौर पर, 3डी बायोप्रिंटिंग का उपयोग मुख्य रूप से बायोइंजीनियरिंग, टिशू इंजीनियरिंग और सामग्री विज्ञान जैसे विभिन्न क्षेत्रों में कई जैविक अनुप्रयोगों के लिए किया जाता है। इसके अलावा, इस तकनीक का उपयोग दवा सत्यापन और दवा विकास के लिए भी किया जा सकता है। वर्तमान में, क्लिनिकल सेटिंग्स जैसे बोन ग्राफ्ट, 3डी प्रिंटेड स्किन, इम्प्लांट्स और कम्प्लीट 3डी प्रिंटेड अंग बायोप्रिंटिंग रिसर्च सेंटर में हैं।

कुछ और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सेमिनार विषय

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सेमिनार विषयों की सूची नीचे दी गई है।

• स्वायत्त वाहन।
• रोबोट लर्निंग।
• फीडफॉर्वर्ड एनएन (तंत्रिका नेटवर्क)।
• व्यापक कम्प्यूटिंग।
• कंप्यूटर का ज्ञान।
• मशीन नैतिकता।
• सेमांटिक वेब।
• सिनैप्स।
• सॉफ्टवेयर एजेंट।
• समर्थन वेक्टर मशीन।
• भविष्यवाणी सिद्धांत।
• निर्णय और विशेषज्ञ प्रणाली।
• मिनिमैक्स तकनीक।
• डेटा खनन।
• माप अनिश्चितता।
• मरणोपरांत।
• विशेषज्ञ प्रणालियां।
• न्यूरो-नियंत्रक।
• रेडियल आधार फ़ंक्शन नेटवर्क।
• जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क।
• स्वतंत्र घटक विश्लेषण।
• कारण निष्कर्ष और सीखना।
• कंप्यूटर विजन और धारणा।
• खेल खेलना और खोज।
• खेल सिद्धांत।
• रेखांकन पर सीखना।
• यंत्र अधिगम।
• गणितीय अनुकूलन और सांख्यिकी।
• तंत्रिका जीव विज्ञान और सूचना सिद्धांत।

मिस न करें: इंजीनियरिंग छात्रों के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रोजेक्ट .

इस प्रकार, यह है आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का अवलोकन इंजीनियरिंग छात्रों के लिए संगोष्ठी विषय या एआई संगोष्ठी विषय। ये संगोष्ठी विषय इंजीनियरिंग के छात्रों को विभिन्न तकनीकों पर उन्हें अपडेट करने के लिए सुझाए गए हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) तकनीक का उपयोग कंप्यूटर को मानव मस्तिष्क की तरह सोचने और व्यवहार करने के लिए बहुत बुद्धिमान बनाने के लिए किया जाता है। ताकि मशीनें मानवीय कार्यों को बहुत कुशलता से कर सकें और बेहतर समाधान भी खोज सकें। इन मशीनों का उपयोग ज्यादातर जटिल और दोहराव वाले मानवीय कार्यों के लिए किया जाता है। एआई मशीनों को इंसानों की तरह सीखने, सोचने और उनके काम के प्रदर्शन में सुधार करने में मदद करता है। यहाँ आपके लिए एक प्रश्न है, रोबोटिक्स क्या है?