8 лучших тем для исследований и диссертаций по искусственному интеллекту

Опубликовано: 30 Июня, 2021

Представьте себе будущее, в котором интеллект не ограничен только людьми !!! Будущее, в котором машины могут думать так же хорошо, как люди, и работать с ними, чтобы создать еще более захватывающую вселенную. Хотя до этого будущего еще далеко, искусственный интеллект за это время значительно продвинулся вперед. Практически во всех областях ИИ проводится множество исследований, таких как квантовые вычисления, здравоохранение, автономные транспортные средства, Интернет вещей, робототехника и т. Д. Настолько много, что количество ежегодно публикуемых исследовательских работ увеличивается на 90%. по искусственному интеллекту с 1996 года.
Помня об этом, если вы хотите исследовать и написать диссертацию на основе искусственного интеллекта, есть много подтем, на которых вы можете сосредоточиться. Некоторые из этих тем вместе с кратким введением представлены в этой статье. Мы также упомянули несколько опубликованных исследовательских работ по каждой из этих тем, чтобы вы могли лучше понять процесс исследования.

Итак, без лишних слов, давайте рассмотрим разные темы исследований и диссертаций в области искусственного интеллекта!

1. Машинное обучение

Машинное обучение предполагает использование искусственного интеллекта, позволяющего машинам изучать задачу на собственном опыте, не запрограммировав их специально для этой задачи. (Короче говоря, машины обучаются автоматически, без участия человека !!!). Этот процесс начинается с подачи им качественных данных, а затем обучения машин путем построения различных моделей машинного обучения с использованием данных и различных алгоритмов. Выбор алгоритмов зависит от того, какие данные у нас есть и какую задачу мы пытаемся автоматизировать.
Однако, вообще говоря, алгоритмы машинного обучения делятся на 3 типа: алгоритмы машинного обучения с учителем , алгоритмы машинного обучения без учителя и алгоритмы машинного обучения с подкреплением.

2. Глубокое обучение

Глубокое обучение - это подмножество машинного обучения, которое учится, имитируя внутреннюю работу человеческого мозга, чтобы обрабатывать данные и принимать решения на основе этих данных. По сути, Deep Learning использует искусственные нейронные сети для реализации машинного обучения. Эти нейронные сети связаны в веб-структуру, подобную сетям в человеческом мозгу (по сути, это упрощенная версия нашего мозга!).
Эта веб-структура искусственных нейронных сетей означает, что они могут обрабатывать данные в нелинейном подходе, что является значительным преимуществом по сравнению с традиционными алгоритмами, которые могут обрабатывать данные только в линейном подходе. Примером глубокой нейронной сети является RankBrain, которая является одним из факторов в алгоритме поиска Google.

3. Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением - это часть искусственного интеллекта, в которой машина изучает что-то аналогично тому, как учатся люди. В качестве примера предположим, что машина - студент. Здесь гипотетический ученик со временем учится на своих ошибках (как и нам !!). Таким образом, алгоритмы машинного обучения с подкреплением изучают оптимальные действия методом проб и ошибок.
Это означает, что алгоритм определяет следующее действие, изучая поведение, основанное на его текущем состоянии, и которое максимизирует вознаграждение в будущем. И, как и люди, это работает и с машинами! Например, компьютерная программа Google AlphaGo смогла победить чемпиона мира по игре в го (это человек!) В 2017 году с помощью обучения с подкреплением.

4. Робототехника

Робототехника - это область, которая занимается созданием гуманоидных машин, которые могут вести себя как люди, а некоторые действия выполнять как люди. Теперь роботы могут действовать как люди в определенных ситуациях, но могут ли они думать как люди? Здесь на помощь приходит искусственный интеллект! ИИ позволяет роботам действовать разумно в определенных ситуациях. Эти роботы могут решать проблемы в ограниченной сфере или даже учиться в контролируемой среде.
Примером этого является Kismet, робот для социального взаимодействия, разработанный в лаборатории искусственного интеллекта Массачусетского технологического института. Он распознает язык человеческого тела, а также наш голос и соответствующим образом взаимодействует с людьми. Другой пример - Робонавт, который был разработан НАСА для совместной работы с космонавтами в космосе.

5. Обработка естественного языка

Очевидно, что люди могут разговаривать друг с другом с помощью речи, но теперь и машины могут! Это известно как обработка естественного языка, при которой машины анализируют и понимают язык и речь в том виде, в котором она произносится (теперь, если вы разговариваете с машиной, она может просто отвечать!). Есть много подразделов НЛП, которые имеют дело с языком, например, распознавание речи, генерация естественного языка, перевод на естественный язык и т. Д.
НЛП в настоящее время чрезвычайно популярно для приложений поддержки клиентов, особенно для чат-ботов . Эти чат-боты используют ML и NLP для взаимодействия с пользователями в текстовой форме и решения их запросов. Таким образом, вы получаете человеческий фактор при взаимодействии со службой поддержки клиентов, даже не взаимодействуя напрямую с человеком.

Некоторые исследования, опубликованные в области обработки естественного языка, представлены здесь. Вы можете изучить их, чтобы получить больше идей об исследованиях и диссертациях по этой теме.

6. Компьютерное зрение

Интернет полон изображений! Это эпоха селфи, когда сделать снимок и поделиться им никогда не было так просто. Фактически, миллионы изображений загружаются и просматриваются каждый день в Интернете. Чтобы максимально использовать это огромное количество изображений в Интернете, важно, чтобы компьютеры могли видеть и понимать изображения. И хотя люди могут сделать это легко, не задумываясь, для компьютеров это не так-то просто! Здесь на помощь приходит компьютерное зрение.
Компьютерное зрение использует искусственный интеллект для извлечения информации из изображений. Этой информацией может быть обнаружение объектов на изображении, идентификация содержимого изображения для группировки различных изображений и т. Д. Применение компьютерного зрения - навигация для автономных транспортных средств путем анализа изображений окружающей среды, таких как AutoNav, используемая в марсоходах Spirit и Opportunity, которые приземлились на Марс.

7. Рекомендательные системы

Когда вы используете Netflix, получаете ли вы рекомендации по фильмам и сериалам на основе вашего прошлого выбора или жанров, которые вам нравятся? Это делается с помощью Recommender Systems, которая дает вам некоторые рекомендации о том, что выбрать дальше среди обширного выбора, доступного в Интернете. Рекомендательная система может быть основана на содержательной рекомендации или даже на совместной фильтрации.
Рекомендация на основе содержания выполняется путем анализа содержания всех элементов. Например, вам могут порекомендовать книги, которые могут вам понравиться, на основе обработки естественного языка, выполненной в книгах. С другой стороны, совместная фильтрация выполняется путем анализа вашего прошлого поведения при чтении и последующего рекомендации книг на основе этого.

8. Интернет вещей

Искусственный интеллект занимается созданием систем, которые могут научиться имитировать человеческие задачи, используя их предыдущий опыт и без какого-либо ручного вмешательства. Интернет вещей, с другой стороны, представляет собой сеть различных устройств, которые связаны через Интернет и могут собирать и обмениваться данными друг с другом.
Теперь все эти устройства IoT генерируют множество данных, которые необходимо собрать и обработать для получения практических результатов. Здесь на сцену выходит искусственный интеллект. Интернет вещей используется для сбора и обработки огромного количества данных, необходимых для работы алгоритмов искусственного интеллекта. В свою очередь, эти алгоритмы преобразуют данные в полезные результаты, которые могут быть реализованы устройствами Интернета вещей.