03/29/2024

15 idei interesante de proiecte AI pentru începători

O carieră în inteligența artificială (AI) pare strălucitoare cu evoluțiile recente din acest domeniu.

Aproape toate sectoarele folosesc AI în beneficiul lor, de la IT, producție și automobile până la apărare, finanțe și crearea de conținut,

Deci, dacă vrei să-ți construiești o carieră în AI, nu poate fi niciodată un moment mai bun pentru a începe decât acum. Deoarece experiența practică este cea mai bună modalitate de a învăța o abilitate, puteți face diferite proiecte pentru a învăța AI și abilități conexe, cum ar fi programarea și utilizarea instrumentelor și tehnologiilor.

Vă va învăța cum AI poate ajuta oamenii și companiile în timp real și vă va ajuta să obțineți cunoștințe în acest sector pentru a vă avansa în cariera în AI. Și pentru aceasta, ar fi foarte benefic dacă aveți cunoștințe despre abilități precum:

  • Limbaje de programare precum Python, R, Java, MATLAB și Perl
  • Algoritmi de învățare automată precum regresia liniară, regresia logistică, Naïve Bayes, K-means, KNN, SVM și arbori de decizie
  • Bazele analizei datelor și instrumente precum Apache Spark
  • Rețele neuronale artificiale (ANN) care pot imita funcțiile creierului oamenilor pentru a rezolva problemele din aplicațiile pentru scriere de mână, recunoaștere a feței și a modelelor
  • Bazele rețelei neuronale pentru convulsii (CNN).
  • Instrumente bazate pe Unix precum Sort, AWK și expresii regulate.

Acum, să descoperim rapid câteva dintre proiectele AI interesante.

Proiecte AI de bază

Recunoașterea cifrelor scrise de mână

Scop: construirea unui sistem care poate recunoaște cifrele scrise de mână cu ajutorul rețelelor neuronale artificiale

Problemă: Cifrele și caracterele scrise de oameni constau în diferite forme, dimensiuni, curbe și stiluri, nu exact aceleași pentru două persoane. Deci, convertirea caracterelor scrise sau a cifrelor într-un format digital a fost o provocare în trecut pentru computere. De asemenea, obișnuiau să interpreteze textul pe documente pe hârtie.

Deși digitizarea este adoptată rapid în aproape fiecare sector, anumite domenii necesită încă documente. Acesta este motivul pentru care avem nevoie de tehnologie care să faciliteze acest proces pentru computere, astfel încât acestea să poată recunoaște scrierile umane pe hârtie.

Soluție: Utilizarea rețelelor neuronale artificiale face posibilă construirea unui sistem de recunoaștere a cifrelor scrise de mână pentru a interpreta cu precizie cifrele pe care le desenează o persoană. Pentru aceasta, o rețea neuronală de convoluție (CNN) este utilizată pentru recunoașterea cifrelor de pe hârtie. Această rețea are un set de date HASYv2 care cuprinde 168.000 de imagini din 369 de clasificări diferite.

Aplicație: În afară de lucrări, un sistem de recunoaștere a cifrelor scrise de mână poate citi simboluri matematice și stiluri de scriere de mână din fotografii, dispozitive cu ecran tactil și alte surse. Acest software are diverse aplicații, cum ar fi autentificarea cecului bancar, citirea formularelor completate și luarea de note rapide.

Detectare linie de bandă

Scop: Să creeze un sistem care să se poată conecta cu vehicule autonome și roboți care urmăresc linia pentru a le ajuta să detecteze liniile benzii de pe un drum în timp real.

Problemă: Fără îndoială, vehiculele autonome sunt tehnologii inovatoare care utilizează tehnici și algoritmi de Deep Learning. Au creat noi oportunități în sectorul auto și au redus nevoia de șofer uman.

Cu toate acestea, dacă mașina care conduce o mașină cu conducere autonomă nu este instruită corespunzător, poate provoca riscuri și accidente pe drum. În timp ce antrenați mașina, unul dintre pași este de a face sistemul să învețe cum să detecteze benzile de pe drum, astfel încât să nu intre pe o altă bandă sau să se ciocnească cu alte vehicule.

Soluție: Pentru a rezolva această problemă, construiți un sistem folosind conceptele de Computer Vision în Python. Acesta va ajuta vehiculele autonome să detecteze corect liniile benzilor și să se asigure că rulează pe drum unde ar trebui să fie, fără a risca pe alții.

Puteți folosi OpenCV bibliotecă – o bibliotecă optimizată care se concentrează pe utilizarea în timp real ca aceasta pentru a detecta liniile de bandă. Biblioteca include interfețe Java, Python și C++ care acceptă platformele Windows, macOS, Linux, Android și iOS.

În plus, este imperativ să găsiți marcajele de pe ambele părți ale unei benzi. Puteți utiliza tehnici de viziune computerizată în Python pentru a găsi benzile de drum pe care ar trebui să circule mașinile cu conducere autonomă. De asemenea, trebuie să găsiți marcajul alb pe o bandă și să mascați restul obiectelor cu mascare de cadru și matrice NumPy. Nest, transformarea liniei Hough este aplicată pentru a detecta în sfârșit liniile benzii. În plus, puteți utiliza alte metode de viziune computerizată, cum ar fi limitarea culorilor, pentru a identifica liniile benzii.

Aplicație: Detectarea liniei de bandă este utilizată în timp real de vehiculele autonome, cum ar fi mașinile și roboții care urmăresc linia. De asemenea, este util în industria jocurilor de noroc pentru mașinile de curse.

Detectarea pneumoniei

Scop: construirea unui sistem AI folosind rețele neuronale de convoluție (CNN) și Python care pot detecta pneumonia din imaginile cu raze X ale unui pacient

  Ce tipuri de tehnologie de reciclare au cel mai mare impact?

Problemă: Pneumonia este încă o amenințare, care aduce vieți în multe țări. Problema este că imaginile cu raze X sunt luate pentru a detecta boli precum pneumonia, cancerul, tumora etc., în general, care pot oferi vizibilitate scăzută și pot face evaluarea ineficientă. Dar dacă este urmat un tratament adecvat, mortalitatea poate fi redusă semnificativ.

În plus, poziția, forma și dimensiunea pneumoniei pot diferi la un nivel semnificativ, conturul său țintă devenind în mare parte vag. Mărește problemele de detectare și acuratețe. Acest lucru ne face să dezvoltăm o tehnologie care poate identifica pneumonia precoce, cu o acuratețe optimă, pentru a oferi un tratament adecvat și a salva vieți.

Soluție: Soluția software va fi instruită cu detalii masive despre pneumonie sau alte boli. Atunci când utilizatorii își împărtășesc problemele și simptomele legate de sănătate, software-ul poate procesa informațiile și le poate verifica în baza de date pentru posibilități legate de aceste detalii. Poate folosi data mining pentru a oferi cea mai precisă boală corespunzătoare detaliilor pacientului.

În acest fel, boala pacientului poate fi detectată și pot beneficia de un tratament adecvat. Și pentru a proiecta software-ul, trebuie să determinați cel mai eficient model CNN din punct de vedere analitic și comparativ pentru a realiza detectarea pneumoniei din imaginile cu raze X folosind extracția caracteristicilor. Urmează prezentarea diferitelor modele cu clasificatoarele lor pentru a propune cel mai potrivit clasificator și evaluarea celui mai bun model CNN pentru a-i verifica performanța.

Aplicație: Acest proiect AI este benefic pentru domeniul asistenței medicale pentru a detecta boli precum pneumonia, afecțiunile cardiace etc. și pentru a oferi consultanță medicală pacienților.

Chatbots

Scop: pentru a construi un chatbot folosind Python pentru a-l încorpora într-un site web sau aplicație

Problemă: consumatorii au nevoie de servicii excelente atunci când folosesc o aplicație sau un site web. Dacă au o întrebare la care nu găsesc răspunsul, pot pierde interesul pentru aplicație. Deci, dacă construiți un site web sau o aplicație, trebuie să oferiți utilizatorilor dvs. servicii de cea mai bună calitate, astfel încât să nu-i pierdeți și să nu vă afectați rezultatul final.

Soluție: Un chatbot este o aplicație care poate activa conversația automată între roboți (AI) și un om prin text sau vorbire, cum ar fi Alexa. Este disponibil 24/7 pentru a ajuta utilizatorii cu întrebările lor, pentru a le naviga, pentru a personaliza experiența utilizatorului, pentru a crește vânzările și pentru a oferi informații mai detaliate asupra comportamentului și nevoilor clienților pentru a vă ajuta să vă modelați produsele și serviciile.

Pentru acest proiect AI, puteți utiliza o versiune simplă a unui chatbot pe care o puteți găsi pe multe site-uri web. Identificați structura lor de bază pentru a începe să construiți una similară. Odată ce ați terminat un chatbot simplu, puteți trece la cele avansate.

Pentru a crea un chatbot, concepte AI precum Procesarea limbajului natural (NLP) sunt folosite pentru a permite algoritmilor și computerelor să înțeleagă interacțiunile umane prin diverse limbi și să proceseze acele date. Descompune semnalele audio și textul uman și apoi analizează și convertește datele într-un limbaj ușor de înțeles de mașină. De asemenea, veți avea nevoie de diferite instrumente, pachete și instrumente de recunoaștere a vorbirii pre-instruite pentru a crea un chatbot inteligent și receptiv.

Aplicație: Chatbot-urile sunt extrem de utile în sectorul corporativ pentru serviciul clienți, biroul de asistență IT, vânzări, marketing și HR. Industriile de la comerțul electronic, Edtech și imobiliare până la finanțare și turism folosesc chatbot. Branduri de top, cum ar fi Amazon (Alexa), Spotify, Marriott International, Pizza Hut, Mastercard și mai multe, folosesc chatbot-uri.

Sistem de recomandare

Scop: construirea unui sistem de recomandare pentru clienți pentru produse, videoclipuri și muzică în flux și multe altele, cu ajutorul ANN, data mining, machine learning și programare.

Problemă: concurența este mare în toate domeniile, fie că este vorba de comerț electronic sau de divertisment. Și pentru a ieși în evidență, trebuie să parcurgeți mile suplimentare. Dacă oferiți ceva pe care clientul țintă îl caută, dar nu aveți măsurile care să îl ghideze către magazinul dvs. sau să vă recomandați ofertele, lăsați mulți bani pe masă.

Soluție: Utilizarea unui sistem de recomandare poate atrage mai mulți vizitatori pe site-ul sau aplicația dvs. în mod eficient. Poate ați observat că platformele de comerț electronic precum Amazon oferă recomandări de produse pe care le-ați căutat undeva pe internet. Când vă deschideți Facebook sau Instagram, vedeți produse similare. Așa funcționează un sistem de recomandare.

Pentru a construi acest sistem, aveți nevoie de istoric de navigare, comportamentul clienților și date implicite. Abilitățile de extragere a datelor și de învățare automată sunt necesare pentru a produce cele mai potrivite recomandări de produse bazate pe interesele clienților. Și va trebui, de asemenea, să programați în R, Java sau Python și să utilizați rețele neuronale artificiale.

Aplicație: sistemele de recomandare găsesc aplicații uriașe în magazinele de comerț electronic precum Amazon, eBay, servicii de streaming video precum Netflix și YouTube, servicii de streaming muzical precum Spotify și multe altele. Ajută la creșterea acoperirii produselor, a numărului de clienți potențiali și a clienților, a vizibilității pe diverse canale și a profitabilității generale.

Proiecte AI intermediare

Detector incendiu

Scop: Construirea unui sistem de detectare a incendiilor folosind CNN pentru sarcini legate de viziunea computerizată și clasificarea imaginilor

Problemă: Incendiile din clădirile rezidențiale și comerciale sunt periculoase. Dacă incendiul nu este detectat la timp, poate duce la pierderi masive de vieți și bunuri. Incendiile de vegetație devin din ce în ce mai frecvente; prin urmare, este necesară monitorizarea regulată pentru a conserva fauna sălbatică și resursele naturale.

  De câte ori LastPass a fost piratat și este încă sigur de utilizat?

Soluție: Construirea unui sistem care poate detecta incendiul în interior și în exterior într-un stadiu incipient și cu locația sa exactă poate ajuta la stingerea acestuia înainte de a provoca vreun rău. Sistemul de detectare a incendiilor este îmbunătățit printr-o cameră de supraveghere.

Pentru aceasta, sunt folosite tehnici AI precum CNN și viziune pe computer și instrumente precum OpenCV. Are nevoie de procesare sofisticată a imaginilor și cloud computing. Sistemul poate fi realizat pentru a analiza imagini de la camerele video pentru lumină vizibilă și infraroșu. De asemenea, trebuie să identifice fumul, să-l diferențieze de ceață și să alerteze rapid oamenii.

Aplicație: Detectarea incendiilor cu ajutorul inteligenței artificiale poate fi utilizată pentru a detecta incendiile forestiere pentru a conserva resursele naturale, flora și fauna și în case și clădiri corporative.

Asistent virtual bazat pe voce

Scop: pentru a construi o aplicație cu capabilități vocale pentru a ajuta utilizatorii

Problemă: Web-ul este vast, cu multe produse și servicii pe care clienții se pot simți copleșiți. În plus, oamenii sunt ocupați și au nevoie de ajutor în diverse domenii, chiar și pentru sarcinile lor de zi cu zi.

Soluție: Astăzi, asistenții virtuali bazați pe voce sunt solicitați pentru a simplifica viața utilizatorilor. Oamenii pot folosi aceste aplicații precum Alexa și Siri în scopuri de divertisment, pot căuta produse și servicii online și pot efectua sarcini de zi cu zi pentru o productivitate mai bună.

Pentru a construi acest sistem, NLP este folosit pentru a înțelege limbajul uman. Sistemul va auzi vocea, o va converti în limbajul mașinii și va salva comenzile în baza sa de date. De asemenea, va identifica intenția utilizatorilor de a efectua sarcina în consecință și poate utiliza instrumente de conversie text la vorbire sau vorbire în text.

Aplicație: Asistentii virtuali bazați pe voce sunt utilizați pentru a găsi articole relevante pe internet, pentru a reda muzică, filme și videoclipuri pentru divertisment, pentru a seta mementouri, pentru a scrie note rapide, pentru a activa și dezactiva aparatele electrocasnice și multe altele.

Verificator de plagiat

Scop: pentru a crea un sistem care poate verifica un document pentru plagiat sau duplicare folosind AI

Problemă: Dublarea conținutului este o boală, care trebuie monitorizată și eradicată. Pentru companii, aceasta duce la deteriorarea reputației și la clasarea proastă în motoarele de căutare. De fapt, oamenii pot fi, de asemenea, sancționați pentru plagiat, din cauza drepturilor de autor. Prin urmare, este nevoie de a identifica conținutul plagiat pentru întreprinderi și instituții de învățământ.

Soluție: conceptele AI sunt folosite pentru a construi un instrument de verificare a plagiatului pentru a detecta 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. Poate arăta și procentul de plagiat.

Aplicație: Verificatorul de plagiat are multe beneficii pentru creatorii de conținut, bloggeri, editori, editori, scriitori, freelanceri și educatori. Ei îl pot folosi pentru a verifica dacă cineva și-a furat munca și a folosit-o, în timp ce editorii pot analiza un articol trimis de un scriitor și pot identifica dacă este unic sau copiat de undeva.

Detectarea emoțiilor faciale

Scop: pentru a construi o aplicație care poate prezice sau identifica emoțiile umane prin trăsături faciale folosind AI

Problemă: înțelegerea emoțiilor umane este o provocare. Au fost multe cercetări de zeci de ani pentru a înțelege emoțiile faciale. Înainte de apariția AI, rezultatele erau peste tot.

Soluție: AI poate ajuta la analiza emoțiilor umane prin chip, folosind concepte precum Deep Learning și CNN. Învățarea profundă poate fi utilizată pentru a construi software-ul pentru a identifica expresiile faciale și a le interpreta prin detectarea emoțiilor de bază la oameni în timp real, cum ar fi fericirea, tristețea, frica, furia, surpriza, dezgustul, neutru etc.

Sistemul va fi capabil să extragă trăsăturile feței și să clasifice expresiile. CNN poate face acest lucru și, de asemenea, va discrimina între emoțiile rele și bune pentru a detecta comportamentul și modelele de gândire ale unui individ.

Aplicație: Sistemele de detectare a emoțiilor faciale pot fi folosite de roboți pentru a îmbunătăți interacțiunea umană și pentru a oferi ajutor adecvat utilizatorilor. De asemenea, pot ajuta copiii cu autism, persoanele cu orbire, pot monitoriza semnele de atenție pentru siguranța șoferului și multe altele.

Aplicație pentru traducător

Scop: construirea unei aplicații de traducător folosind inteligența artificială

Problemă: Există mii de limbi vorbite în lume. Deși engleza este o limbă globală, nu toată lumea o înțelege în fiecare parte a lumii. Și dacă vrei să faci afaceri cu cineva din alte țări care vorbește o limbă pe care nu o înțelegi, este problematic. În mod similar, dacă călătoriți în alte țări, vă puteți confrunta cu probleme similare.

Soluție: dacă puteți traduce ceea ce spun sau au scris alții, vă va ajuta să vă conectați profund cu ei. Pentru aceasta, puteți folosi un traducător precum Google Translate. Cu toate acestea, vă puteți crea propria aplicație din amidon folosind AI.

Pentru aceasta, puteți utiliza modele NLP și transformatoare. Un transformator va extrage caracteristici dintr-o propoziție pentru a determina fiecare cuvânt și semnificația acestuia care poate da sensul complet al unei propoziții. Acesta va codifica și decoda cuvintele de la capăt la capăt. Pentru a face acest lucru, încărcarea unui model de transformator bazat pe Python pre-antrenat vă va ajuta. De asemenea, puteți utiliza biblioteca GluonNLP și apoi încărcați și testați seturile de date.

  Utility Computing: Ce înseamnă?

Aplicație: aplicația de traducător este folosită pentru traducerea diferitelor limbi în scopuri precum afaceri, călătorii, blogging și multe altele.

Proiecte avansate AI

Reluați analizatorul

Scop: Să construiești software folosind AI care să parcurgă o mulțime de CV-uri și să ajute utilizatorii să-l aleagă pe cel ideal

Problemă: În recrutări, profesioniștii petrec mult timp parcurgând o mulțime de CV-uri, unul câte unul, manual pentru a găsi candidații potriviți pentru un post de muncă. Este consumator de timp și ineficient. Deși poate fi automatizat prin potrivirea cuvintelor cheie, are multe dezavantaje. Candidații care cunosc această procedură vor adăuga mai multe cuvinte cheie pentru a fi pe lista scurtă, în timp ce alții vor fi respinși chiar dacă au abilitățile necesare.

Soluție: Parcurgerea unui număr mare de CV-uri și găsirea potrivite pentru un post de muncă poate fi automatizată folosind un analizator de CV-uri. Vă va ajuta să faceți acest lucru eficient, economisind timp și efort, permițându-vă în același timp să alegeți candidați cu abilitățile necesare.

AI și ML vă pot ajuta să construiți aplicația pentru a alege un candidat potrivit în timp ce filtrați restul. Pentru a face acest lucru, puteți utiliza setul de date CV pe Kaggle cu două coloane – informații despre CV și titlul postului. De asemenea, puteți utiliza NLTK – o bibliotecă bazată pe Python – pentru a construi algoritmi de grupare care să corespundă abilităților.

Aplicație: Un parser CV este utilizat pentru procesul de recrutare și poate fi folosit de companii și instituții de învățământ.

Aplicația de recunoaștere a feței

Scop: să construiești o aplicație cu capacitate de recunoaștere a feței folosind ANN, CNN, ML și deep learning

Problemă: problemele de furt de identitate sunt grave odată cu creșterea riscurilor de securitate cibernetică care se pot infiltra în sisteme și date. Poate cauza probleme de confidențialitate, scurgeri de date și daune reputației oamenilor și companiilor.

Soluție: elementele biometrice precum trăsăturile faciale sunt unice, astfel încât organizațiile și persoanele fizice le pot folosi pentru a-și proteja sistemele și datele. Sistemele de recunoaștere facială pot ajuta la verificarea unui utilizator, asigurându-se că numai utilizatorii autorizați și autentificați pot accesa un sistem, o rețea, o instalație sau date.

Aveți nevoie de algoritmi ML avansați, funcții matematice și tehnici de procesare și recunoaștere a imaginilor 3D pentru a construi această soluție.

Aplicație: este folosit în smartphone-uri și alte dispozitive ca încuietoare de securitate și facilități și sisteme organizaționale pentru a asigura confidențialitatea și securitatea datelor. Este folosit și de furnizorii de Identity and Access Management (IAM), sectorul apărării și multe altele.

Jocuri

Scop: pentru a crea jocuri video folosind concepte AI

Problemă: industria jocurilor video se extinde, iar jucătorii devin din ce în ce mai avansați. Prin urmare, există o nevoie constantă de a evolua și de a oferi jocuri interesante care să iasă în evidență în timp ce continuați să vă stimulați vânzările.

Soluție: conceptele AI sunt folosite pentru a crea diverse aplicații de jocuri, cum ar fi șah, jocuri cu șerpi, mașini de curse, jocuri procedurale și multe altele. Poate folosi multe abilități precum chatbot, recunoașterea vorbirii, NLP, procesarea imaginilor, data mining, CNN, învățarea automată și multe altele pentru a crea un joc video realist.

Aplicație: AI este folosit pentru a crea diverse jocuri video precum AlphaGo, Deep Blue, FEAR, Halo și multe altele.

Predictor de vânzări

Scop: crearea de software care poate prezice vânzările pentru companii

Problemă: Afacerile care se ocupă cu multe produse întâmpină dificultăți în gestionarea și urmărirea cifrei de vânzări a fiecărui produs. De asemenea, au probleme în urmărirea stocurilor și pentru a face din nou disponibile produsele epuizate. Ca urmare, aceștia pot eșua în furnizarea de produse potrivite utilizatorilor, ceea ce degradează experiența clienților.

Soluție: construirea unui instrument de predicție a vânzărilor vă poate ajuta să estimați cifra medie a vânzărilor zilnic, săptămânal sau lunar. În acest fel, puteți înțelege cum funcționează produsele dvs. și puteți stoca mai multe articole la timp pentru a satisface cerințele clienților.

Pentru a face acest lucru, puteți utiliza abilități precum algoritmi de învățare automată, analiza datelor, Big Data și multe altele pentru a permite software-ului să prezică vânzările cu precizie.

Aplicație: este folosit de magazinele de comerț electronic, comercianții cu amănuntul, distribuitorii și alte companii care se ocupă cu produse masive.

Sistem de automatizare

Scop: Crearea unei soluții software care poate automatiza anumite sarcini pentru productivitate

Problemă: lucrul manual repetat necesită timp. Acestea nu sunt doar plictisitoare, ci iau și productivitate. Prin urmare, trebuie construit un sistem care să poată automatiza diferite sarcini, cum ar fi programarea apelurilor, preluarea prezenței, corecția automată, procesarea tranzacțiilor și multe altele.

Soluție: Folosirea inteligenței artificiale vă permite să creați software care poate automatiza astfel de sarcini pentru a ajuta la îmbunătățirea productivității utilizatorilor și pentru a dedica timp sarcinilor mai critice. De asemenea, poate fi făcut să livreze notificări la timp, astfel încât să puteți face sarcinile la timp. Și construirea acestui sistem necesită abilități precum NLP, recunoaștere facială, viziune pe computer și multe altele.

Aplicație: Automatizarea folosind AI este utilizată pe scară largă pentru a construi instrumente de productivitate pentru întreprinderi de toate dimensiunile și în diverse sectoare, de la banca, finanțe, sănătate, educație și producție.

Concluzie

Sper că veți găsi aceste proiecte AI interesante cu care să lucrați și să vă extindeți cunoștințele în inteligența artificială și alte concepte conexe precum știința datelor, învățarea automată, NLP etc. De asemenea, vă va ajuta să vă îmbunătățiți abilitățile în programare și utilizarea instrumentelor și tehnologiilor în proiecte.

Iată câteva dintre cele mai bune cursuri online de AI și abilități solicitate pentru profesioniștii AI.