Evoluția recentă a inteligenței artificiale (AI) deschide perspective promițătoare pentru o carieră în acest domeniu. Aproape toate sectoarele, de la tehnologie și producție la finanțe și creație de conținut, valorifică AI pentru a-și îmbunătăți operațiunile.
Dacă dorești să te lansezi într-o carieră în AI, acesta este momentul ideal. Experiența practică fiind cea mai eficientă metodă de învățare, te poți implica în diverse proiecte pentru a-ți dezvolta abilitățile în AI și în domenii conexe, cum ar fi programarea și utilizarea instrumentelor specifice.
Aceste proiecte îți vor arăta cum AI poate oferi beneficii concrete oamenilor și companiilor și te vor ajuta să acumulezi cunoștințele necesare pentru a avansa în cariera ta în AI. Pentru a avea succes în acest domeniu, este esențial să deții cunoștințe despre:
- Limbaje de programare precum Python, R, Java, MATLAB și Perl.
- Algoritmi de învățare automată, inclusiv regresia liniară, regresia logistică, Naïve Bayes, K-means, KNN, SVM și arbori de decizie.
- Bazele analizei datelor și instrumente ca Apache Spark.
- Rețele neuronale artificiale (ANN), capabile să imite funcțiile creierului uman pentru a rezolva probleme diverse, precum recunoașterea scrisului de mână, a fețelor sau a tiparelor.
- Principiile rețelelor neuronale convoluționale (CNN).
- Instrumente bazate pe Unix, precum Sort, AWK și expresii regulate.
Acum, să explorăm câteva proiecte AI fascinante.
Proiecte AI de bază
Recunoașterea caracterelor scrise de mână
Obiectiv: Crearea unui sistem care să poată identifica cifrele scrise de mână folosind rețele neuronale artificiale.
Provocare: Caracterele și cifrele scrise de mână variază considerabil în formă, dimensiune și stil, făcând dificilă transformarea lor într-un format digital. În trecut, computerele se confruntau cu dificultăți în interpretarea textului de pe documentele tipărite.
Chiar dacă digitalizarea avansează rapid, anumite domenii încă depind de documentele fizice. Prin urmare, este necesară o tehnologie care să ajute computerele să recunoască scrierile umane de pe hârtie.
Soluție: Prin utilizarea rețelelor neuronale artificiale, se poate construi un sistem eficient pentru recunoașterea cifrelor scrise de mână. O rețea neuronală convoluțională (CNN) este folosită pentru a interpreta cu precizie cifrele desenate de o persoană. Acest sistem se bazează pe un set de date numit HASYv2, care include 168.000 de imagini din 369 de clasificări diferite.
Aplicații: Un sistem de recunoaștere a cifrelor scrise de mână poate fi folosit pentru a citi simboluri matematice și stiluri de scriere din fotografii, dispozitive cu ecran tactil sau alte surse. Acest software are aplicații diverse, cum ar fi autentificarea cecurilor bancare, citirea formularelor completate și luarea de note rapide.
Detectarea benzii de circulație
Obiectiv: Crearea unui sistem care să poată colabora cu vehicule autonome și roboți care urmăresc linia, ajutându-i să identifice benzile de circulație de pe drum în timp real.
Provocare: Vehiculele autonome reprezintă o inovație importantă, bazată pe tehnici și algoritmi de Deep Learning. Ele au generat noi oportunități în industria auto și au redus dependența de șoferii umani.
Cu toate acestea, un sistem de conducere autonomă incorect antrenat poate provoca riscuri și accidente. Un aspect esențial al instruirii este învățarea sistemului să detecteze corect benzile de circulație, astfel încât să evite ieșirea de pe banda sa sau coliziunile cu alte vehicule.
Soluție: Pentru a aborda această problemă, se poate construi un sistem folosind conceptele de Computer Vision în Python. Acest sistem va ajuta vehiculele autonome să identifice cu precizie benzile de circulație și să se asigure că acestea rulează corect, fără a pune în pericol alți participanți la trafic.
Se poate folosi biblioteca OpenCV, optimizată pentru utilizare în timp real. Această bibliotecă oferă interfețe pentru Java, Python și C++ și este compatibilă cu platformele Windows, macOS, Linux, Android și iOS.
Este crucial să se identifice marcajele de pe ambele părți ale unei benzi. Se pot utiliza tehnici de viziune computerizată în Python pentru a localiza benzile de drum pe care ar trebui să circule mașinile autonome. De asemenea, este necesar să se identifice marcajele albe de pe bandă și să se mascheze restul obiectelor folosind tehnici de mascare a cadrelor și matrice NumPy. Transformarea Hough este apoi aplicată pentru a detecta liniile benzii. Se pot folosi și alte metode de viziune computerizată, cum ar fi limitarea culorilor, pentru a identifica liniile benzii.
Aplicații: Detectarea benzii de circulație este utilizată în timp real de vehiculele autonome, precum mașinile și roboții care urmăresc linia. Este utilă și în industria jocurilor de noroc pentru mașinile de curse.
Detectarea pneumoniei
Obiectiv: Crearea unui sistem AI folosind rețele neuronale convoluționale (CNN) și Python, capabil să detecteze pneumonia din imaginile cu raze X ale unui pacient.
Provocare: Pneumonia continuă să reprezinte o amenințare serioasă la nivel global. Detectarea bolilor precum pneumonia, cancerul sau tumorile prin raze X se confruntă adesea cu probleme de vizibilitate redusă, ceea ce face evaluarea mai puțin eficientă. Diagnosticul precoce și tratamentul adecvat pot reduce semnificativ mortalitatea.
Poziția, forma și dimensiunea pneumoniei pot varia considerabil, iar contururile sale sunt adesea neclare, ceea ce îngreunează detectarea precisă. Este nevoie de tehnologii care să poată identifica pneumonia în stadii incipiente, cu o acuratețe optimă, pentru a asigura un tratament eficient și a salva vieți.
Soluție: Sistemul software va fi instruit cu informații detaliate despre pneumonie și alte afecțiuni. Atunci când utilizatorii introduc problemele și simptomele lor, software-ul poate procesa informațiile și le poate compara cu baza de date pentru a identifica posibilele afecțiuni. Se pot folosi tehnici de data mining pentru a oferi cel mai precis diagnostic în funcție de simptomele pacientului.
Astfel, boala pacientului poate fi detectată precoce și se poate iniția un tratament corespunzător. Pentru a proiecta software-ul, trebuie să se determine cel mai eficient model CNN, din punct de vedere analitic și comparativ, pentru a realiza detectarea pneumoniei din imaginile cu raze X, prin extragerea caracteristicilor. Se vor evalua diverse modele cu clasificatorii lor, propunându-se cel mai potrivit clasificator și evaluându-se performanța celui mai bun model CNN.
Aplicații: Acest proiect AI este benefic pentru domeniul asistenței medicale, permițând detectarea unor boli precum pneumonia și afecțiunile cardiace și oferind consultanță medicală pacienților.
Chatboți
Obiectiv: Crearea unui chatbot folosind Python pentru a-l integra într-un site web sau într-o aplicație.
Provocare: Consumatorii așteaptă servicii de înaltă calitate atunci când folosesc o aplicație sau un site web. Dacă nu găsesc răspunsurile la întrebările lor, pot pierde interesul pentru aplicație. Este esențial să oferi servicii excelente utilizatorilor pentru a-i menține implicați și a proteja rezultatele finale.
Soluție: Un chatbot este o aplicație care facilitează conversația automată între roboți (AI) și utilizatori, prin text sau vorbire, precum Alexa. Chatboții sunt disponibili 24/7, ajutând utilizatorii cu întrebări, ghidându-i prin aplicație, personalizând experiența, crescând vânzările și oferind informații detaliate despre comportamentul și nevoile clienților, pentru a îmbunătăți produsele și serviciile.
Pentru acest proiect AI, se poate începe cu o versiune simplă de chatbot, similară celor întâlnite pe diverse site-uri web. Odată ce înțelegi structura de bază, se poate trece la chatboții mai avansați.
Pentru a crea un chatbot, se folosesc concepte AI, cum ar fi Procesarea Limbajului Natural (NLP), pentru a permite algoritmilor și computerelor să înțeleagă interacțiunile umane în diverse limbi și să proceseze aceste date. NLP descompune semnalele audio și textul uman și le transformă într-un format ușor de înțeles de mașini. Pentru a crea un chatbot inteligent și receptiv, sunt necesare diverse instrumente, pachete și instrumente pre-instruite de recunoaștere a vorbirii.
Aplicații: Chatboții sunt extrem de utili în sectorul corporativ pentru serviciul clienți, biroul de asistență IT, vânzări, marketing și resurse umane. Industriile precum comerțul electronic, tehnologia educațională, imobiliare, finanțe și turism folosesc chatbot. Branduri importante, precum Amazon (Alexa), Spotify, Marriott International, Pizza Hut și Mastercard, folosesc deja chatbot-uri.
Sistem de recomandare
Obiectiv: Crearea unui sistem de recomandare pentru clienți, pentru produse, videoclipuri, muzică și alte servicii, folosind ANN, data mining, machine learning și programare.
Provocare: Competiția este intensă în toate domeniile, fie că este vorba de comerț electronic sau divertisment. Pentru a te remarca, este esențial să oferi ceva unic și să ajuți clienții să găsească exact ceea ce caută. Dacă oferi un produs pe care clientul îl caută, dar nu ai metode de a-l direcționa către acesta, ratezi oportunități importante.
Soluție: Un sistem de recomandare poate atrage mai mulți vizitatori pe site-ul sau aplicația ta. Platforme de comerț electronic, precum Amazon, oferă recomandări de produse pe baza căutărilor anterioare ale clienților. Atunci când deschizi Facebook sau Instagram, vezi produse similare. Acesta este modul în care funcționează un sistem de recomandare.
Pentru a construi un astfel de sistem, este nevoie de istoricul de navigare, comportamentul clienților și date implicite. Abilitățile de extragere a datelor și de învățare automată sunt esențiale pentru a oferi cele mai potrivite recomandări, bazate pe interesele clienților. Este necesară programarea în R, Java sau Python și utilizarea rețelelor neuronale artificiale.
Aplicații: Sistemele de recomandare sunt folosite de magazinele de comerț electronic precum Amazon și eBay, de serviciile de streaming video precum Netflix și YouTube și de serviciile de streaming muzical precum Spotify. Acestea contribuie la creșterea acoperirii produselor, la atragerea de clienți potențiali, la creșterea vizibilității și la îmbunătățirea profitabilității generale.
Proiecte AI intermediare
Detector de incendii
Obiectiv: Construirea unui sistem de detectare a incendiilor folosind CNN pentru sarcini legate de viziunea computerizată și clasificarea imaginilor.
Provocare: Incendiile în clădirile rezidențiale și comerciale prezintă pericole serioase. Dacă un incendiu nu este detectat la timp, poate duce la pierderi de vieți și bunuri. Incendiile de vegetație sunt tot mai frecvente, fiind necesară monitorizarea regulată pentru a proteja fauna sălbatică și resursele naturale.
Soluție: Crearea unui sistem capabil să detecteze incendiile la nivel intern și extern într-un stadiu incipient, identificând și locația exactă, poate ajuta la stingerea acestora înainte de a provoca daune majore. Sistemul de detectare a incendiilor este îmbunătățit prin folosirea unei camere de supraveghere.
În acest scop, se folosesc tehnici AI, cum ar fi CNN și viziune computerizată, precum și instrumente ca OpenCV. Sistemul necesită procesare sofisticată a imaginilor și cloud computing. Poate analiza imaginile de la camerele video, atât în spectrul vizibil, cât și în infraroșu. Trebuie să identifice fumul, să îl diferențieze de ceață și să alerteze rapid utilizatorii.
Aplicații: Detectarea incendiilor cu ajutorul AI poate fi folosită pentru a preveni incendiile forestiere, conservând astfel resursele naturale și biodiversitatea. De asemenea, poate fi utilizată în locuințe și clădiri comerciale.
Asistent virtual bazat pe voce
Obiectiv: Crearea unei aplicații cu capacități vocale pentru a asista utilizatorii.
Provocare: Internetul este vast și oferă o multitudine de produse și servicii, ceea ce poate crea confuzie pentru utilizatori. Oamenii sunt ocupați și au nevoie de ajutor în diverse domenii, chiar și pentru sarcinile zilnice.
Soluție: Asistenții virtuali bazați pe voce, precum Alexa și Siri, sunt din ce în ce mai populari, simplificând viața utilizatorilor. Oamenii pot folosi aceste aplicații pentru divertisment, pentru a căuta produse și servicii sau pentru a gestiona sarcinile zilnice, îmbunătățind productivitatea.
Pentru a construi un astfel de sistem, se folosește NLP pentru a înțelege limbajul uman. Sistemul va auzi vocea, o va transforma în limbaj mașină și va salva comenzile în baza sa de date. Va identifica intenția utilizatorilor și poate folosi instrumente de conversie text-la-vorbire sau vorbire-la-text.
Aplicații: Asistenții virtuali bazați pe voce sunt folosiți pentru a găsi informații relevante pe internet, pentru a reda muzică și filme, pentru a seta mementouri, pentru a lua notițe rapide sau pentru a controla dispozitivele electrocasnice.
Verificator de plagiat
Obiectiv: Crearea unui sistem care poate verifica un document pentru plagiat sau duplicare folosind AI.
Provocare: Plagiatul reprezintă o problemă serioasă. Companiile riscă să își deterioreze reputația și să obțină clasări slabe în motoarele de căutare. De asemenea, persoanele fizice pot fi sancționate pentru încălcarea drepturilor de autor. Identificarea conținutului plagiat este crucială atât pentru companii, cât și pentru instituțiile educaționale.
Soluție: Conceptele AI sunt folosite pentru a construi un instrument de verificare a plagiatului, care poate identifica duplicarea într-un document. În acest proiect, Python Flask sau text mining pot fi folosite pentru a detecta plagiatul, folosind o bază de date vectorială numită Pinecone. Sistemul poate indica și procentul de plagiat.
Aplicații: Verificatoarele de plagiat sunt utile pentru creatorii de conținut, bloggeri, editori, scriitori, freelanceri și educatori. Aceștia îl pot folosi pentru a verifica dacă munca lor a fost furată sau copiată de alții, iar editorii pot analiza articolele primite de la scriitori și pot identifica plagiatul.
Detectarea emoțiilor faciale
Obiectiv: Crearea unei aplicații care poate prezice sau identifica emoțiile umane prin trăsăturile faciale, folosind AI.
Provocare: Înțelegerea emoțiilor umane este un proces complex. De-a lungul timpului s-au efectuat numeroase cercetări pentru a înțelege expresiile faciale, iar rezultatele au fost variate.
Soluție: AI poate ajuta la analiza emoțiilor umane prin expresiile faciale, folosind concepte ca Deep Learning și CNN. Învățarea profundă poate fi folosită pentru a construi software-ul care să identifice expresiile faciale și să le interpreteze prin detectarea emoțiilor de bază, cum ar fi fericirea, tristețea, frica, furia, surpriza, dezgustul sau neutralitatea. Sistemul va extrage trăsăturile feței și va clasifica expresiile. CNN va distinge între emoțiile pozitive și negative, detectând comportamentul și modelele de gândire ale unei persoane.
Aplicații: Sistemele de detectare a emoțiilor faciale pot fi folosite de roboți pentru a îmbunătăți interacțiunea umană și a oferi asistență utilizatorilor. Acestea pot ajuta și copiii cu autism, persoanele cu deficiențe de vedere, pot monitoriza atenția șoferilor și pot avea multe alte aplicații.
Aplicație de traducere
Obiectiv: Construirea unei aplicații de traducere folosind inteligența artificială.
Provocare: În lume se vorbesc mii de limbi. Chiar dacă engleza este considerată o limbă globală, nu este înțeleasă de toată lumea. Comunicarea cu persoane care vorbesc alte limbi, fie în scopuri de afaceri, fie în călătorii, poate fi dificilă.
Soluție: Posibilitatea de a înțelege ceea ce spun sau scriu alții contribuie la o comunicare eficientă. Poți folosi instrumente precum Google Translate, dar poți dezvolta și propria aplicație de traducere folosind AI.
Pentru aceasta, poți utiliza modele NLP și transformatoare. Un transformator va extrage caracteristici dintr-o propoziție pentru a determina fiecare cuvânt și semnificația sa, oferind înțelesul complet al propoziției. Va codifica și decoda cuvintele la ambele capete. Un model transformator pre-antrenat în Python este de ajutor. Poți folosi și biblioteca GluonNLP și apoi să încarci și să testezi seturile de date.
Aplicații: Aplicațiile de traducere sunt folosite pentru traducerea în diverse limbi, în scopuri precum afaceri, călătorii, blogging și multe altele.
Proiecte avansate AI
Analizor de CV-uri
Obiectiv: Crearea unui software care să analizeze un număr mare de CV-uri și să ajute utilizatorii să selecteze candidații potriviți.
Provocare: În procesul de recrutare, profesioniștii petrec mult timp analizând manual CV-urile pentru a găsi candidații potriviți. Această abordare consumă timp și este ineficientă. Chiar dacă se poate automatiza prin potrivirea cuvintelor cheie, acest lucru are dezavantaje. Candidații care cunosc această procedură pot adăuga mai multe cuvinte cheie pentru a fi incluși pe lista scurtă, în timp ce alții pot fi respinși, deși ar putea avea abilitățile necesare.
Soluție: Analizarea unui număr mare de CV-uri și selectarea candidaților potriviți poate fi automatizată folosind un analizor de CV-uri. Acesta contribuie la eficientizarea procesului, economisind timp și efort și ajutând la alegerea candidaților cu abilitățile necesare.
AI și ML ajută la construirea unei aplicații care poate selecta candidații potriviți, filtrând restul. Pentru aceasta, se poate folosi setul de date CV de pe Kaggle, cu două coloane: informații despre CV și titlul postului. Se poate folosi NLTK, o bibliotecă bazată pe Python, pentru a construi algoritmi de grupare, care să identifice abilitățile relevante.
Aplicații: Analizoarele de CV-uri sunt utilizate în procesele de recrutare și pot fi folosite de companii și instituții de învățământ.
Aplicație de recunoaștere facială
Obiectiv: Crearea unei aplicații cu funcții de recunoaștere facială folosind ANN, CNN, ML și deep learning.
Provocare: Problemele legate de furtul de identitate sunt tot mai frecvente, odată cu creșterea riscurilor de securitate cibernetică. Acestea pot cauza probleme de confidențialitate, scurgeri de date și daune reputației oamenilor și companiilor.
Soluție: Datele biometrice, cum ar fi trăsăturile faciale, sunt unice, organizațiile și persoanele fizice putându-le folosi pentru a-și proteja sistemele și datele. Sistemele de recunoaștere facială ajută la verificarea utilizatorilor, asigurându-se că numai persoanele autorizate pot accesa un sistem, o rețea, o locație sau datele.
Pentru a construi această soluție, este nevoie de algoritmi ML avansați, funcții matematice și tehnici de procesare și recunoaștere a imaginilor 3D.
Aplicații: Recunoașterea facială este folosită în smartphone-uri și alte dispozitive ca metodă de securizare și de către facilități și sisteme organizaționale, pentru a asigura confidențialitatea și securitatea datelor. Este folosită și de furnizorii de Identity and Access Management (IAM), în sectorul apărării și în multe alte domenii.
Jocuri
Obiectiv: Crearea de jocuri video folosind concepte AI.
Provocare: Industria jocurilor video este în continuă expansiune, iar jucătorii devin din ce în ce mai pretențioși. Prin urmare, există o nevoie constantă de a evolua și de a oferi jocuri interesante și unice, pentru a stimula vânzările.
Soluție: Conceptele AI sunt folosite pentru a crea diverse aplicații de jocuri, cum ar fi șah, jocuri cu șerpi, jocuri cu mașini de curse sau jocuri procedurale. Pentru crearea unui joc video realist se pot folosi diverse tehnologii, cum ar fi chatbot, recunoașterea vorbirii, NLP, procesarea imaginilor, data mining, CNN, învățare automată și multe altele.
Aplicații: AI este folosit pentru a crea diverse jocuri video, precum AlphaGo, Deep Blue, FEAR și Halo.
Predictor de vânzări
Obiectiv: Crearea unui software care poate prezice vânzările pentru companii.
Provocare: Companiile care comercializează o gamă largă de produse se confruntă cu dificultăți în gestionarea și monitorizarea vânzărilor fiecărui produs. De asemenea, au dificultăți în urmărirea stocurilor și în gestionarea reaprovizionării produselor. Acest lucru poate duce la dificultăți în furnizarea produselor potrivite, afectând experiența clienților.
Soluție: Un instrument de predicție a vânzărilor ajută la estimarea cifrei medii de vânzări zilnic, săptămânal sau lunar. Astfel, se poate înțelege modul în care funcționează produsele și se pot stoca mai multe articole la timp pentru a satisface cerințele clienților.
Pentru aceasta, se pot utiliza abilități precum algoritmii de învățare automată, analiza datelor și Big Data, pentru a permite software-ului să prezică vânzările cu precizie.
Aplicații: Acest instrument este folosit de magazinele de comerț electronic, comercianții cu amănuntul, distribuitorii și alte companii care comercializează un număr mare de produse.
Sistem de automatizare
Obiectiv: Crearea unei soluții software care poate automatiza anumite sarcini pentru a îmbunătăți productivitatea.
Provocare: Activitățile repetitive efectuate manual consumă mult timp. Acestea nu sunt doar plictisitoare, ci și afectează productivitatea. Este necesară crearea unui sistem care să poată automatiza diverse sarcini, cum ar fi programarea apelurilor, prezența, corectarea automată sau procesarea tranzacțiilor.
Soluție: Utilizarea inteligenței artificiale permite crearea unui software care poate automatiza diverse sarcini, ajutând la îmbunătățirea productivității utilizatorilor și eliberând timp pentru activități mai importante. De asemenea, se pot crea sisteme de notificări la timp pentru a respecta termenele limită. Pentru crearea unui astfel de sistem este nevoie de abilități în NLP, recunoaștere facială, viziune computerizată și altele.
Aplicații: Automatizarea folosind AI este folosită pe scară largă pentru a construi instrumente de productivitate pentru companii de toate dimensiunile și în diverse sectoare, de la bancă, finanțe, sănătate și educație la producție.
Concluzie
Sperăm că aceste proiecte AI v-au inspirat și vă vor ajuta să vă extindeți cunoștințele în domeniul inteligenței artificiale, al științei datelor, învățării automate și NLP. De asemenea, veți putea să vă îmbunătățiți abilitățile de programare și utilizarea instrumentelor și tehnologiilor în proiecte practice.
Iată câteva dintre cele mai bune cursuri online de AI, ce te pot ajuta să dezvolți abilitățile solicitate de profesioniștii din domeniu.