15 занимљивих идеја за АИ пројекте за почетнике

Каријера у вештачкој интелигенцији (АИ) изгледа сјајна са недавним развојем у овој области.

Скоро сви сектори користе вештачку интелигенцију у своју корист, од ИТ, производње и аутомобила до одбране, финансија и креирања садржаја,

Дакле, ако желите да изградите каријеру у АИ, никада не може бити боље време за почетак него сада. Пошто је практично искуство најбољи начин да научите вештину, можете радити различите пројекте да бисте научили АИ и сродне вештине попут програмирања и коришћења алата и технологија.

Научиће вас како вештачка интелигенција може помоћи људима и предузећима у реалном времену и помоћи вам да стекнете знање у овом сектору како бисте унапредили своју каријеру у АИ. А за ово би било веома корисно ако имате знање о вештинама као што су:

  • Програмски језици као што су Питхон, Р, Јава, МАТЛАБ и Перл
  • Алгоритми машинског учења као што су линеарна регресија, логистичка регресија, наивни Бајес, К-средње вредности, КНН, СВМ и стабла одлучивања
  • Основе анализе података и алати као што је Апацхе Спарк
  • Вештачке неуронске мреже (АНН) које могу да опонашају људске функције мозга да решавају проблеме у апликацијама за препознавање рукописа, лица и шаблона
  • Основе неуронске мреже конвулзија (ЦНН).
  • Алатке засноване на Уник-у као што су Сорт, АВК и регуларни изрази.

Сада, хајде да брзо откријемо неке од занимљивих АИ пројеката.

Основни АИ пројекти

Препознавање руком писаних цифара

Циљ: Изградити систем који може препознати руком писане цифре уз помоћ вештачких неуронских мрежа

Проблем: Цифре и знакови које су написали људи састоје се од различитих облика, величина, кривина и стилова, који нису потпуно исти за две особе. Дакле, претварање писаних знакова или цифара у дигитални формат у прошлости је било изазов за рачунаре. Такође су имали проблема са тумачењем текста на папирним документима.

Иако се дигитализација убрзано усваја у готово свим секторима, у одређеним областима је и даље потребна папирологија. Због тога нам је потребна технологија која ће компјутерима олакшати овај процес како би могли да препознају људске списе на папиру.

Решење: Коришћење вештачких неуронских мрежа омогућава да се изгради систем за препознавање руком писаних цифара за прецизно тумачење цифара које особа црта. За ово се користи конволуциона неуронска мрежа (ЦНН) за препознавање цифара на папиру. Ова мрежа има ХАСИв2 скуп података који се састоји од 168.000 слика из 369 различитих класификација.

Примена: Поред папира, систем за препознавање руком писаних цифара може да чита математичке симболе и стилове рукописа са фотографија, уређаја са екраном осетљивим на додир и других извора. Овај софтвер има различите апликације као што су аутентификација банковних чекова, читање попуњених образаца и брзе белешке.

Детекција траке

Циљ: Створити систем који може да се повеже са самовозећим возилима и роботима који прате линију како би им помогао да открију линије трака на путу у реалном времену.

Проблем: Без сумње, аутономна возила су иновативне технологије које користе технике и алгоритме дубоког учења. Они су створили нове могућности у аутомобилском сектору и смањили потребу за људским возачем.

Међутим, ако машина која управља самовозећим аутомобилом није на одговарајући начин обучена, то може изазвати ризике и несреће на путу. Током обуке машине, један од корака је да натера систем да научи како да детектује траке на путу како не би ушао у другу траку или се сударио са другим возилима.

Решење: Да бисте решили овај проблем, направите систем користећи концепте Цомпутер Висион у Питхон-у. То ће помоћи аутономним возилима да правилно детектују линије трака и осигурају да се крећу на путу где би требало да буду, без ризиковања других.

Можете користити ОпенЦВ библиотека – оптимизована библиотека која се фокусира на коришћење у реалном времену као што је ова за откривање линија трака. Библиотека укључује Јава, Питхон и Ц++ интерфејсе који подржавају Виндовс, мацОС, Линук, Андроид и иОС платформе.

Штавише, неопходно је пронаћи ознаке са обе стране траке. Можете да користите технике компјутерског вида у Питхон-у да бисте пронашли путне траке где би аутомобили који се сами возе требало да се крећу. Такође морате пронаћи белу ознаку на траци и маскирати остале објекте маскирањем оквира и НумПи низовима. Нест, трансформација Хафове линије се примењује да би се коначно откриле линије трака. Поред тога, можете користити друге методе компјутерског вида као што је гранична вредност боје да бисте идентификовали линије трака.

Примена: Детекција траке се користи у реалном времену од стране аутономних возила као што су аутомобили и роботи који прате линију. Такође је од помоћи у индустрији игара за тркачке аутомобиле.

Детекција пнеумоније

Циљ: Изградити систем вештачке интелигенције користећи конволуционе неуронске мреже (ЦНН) и Питхон који може да открије упалу плућа из рендгенских снимака пацијента

Проблем: Пнеумонија је и даље претња, одузима животе у многим земљама. Проблем је у томе што се рендгенски снимци снимају да би се откриле болести попут упале плућа, рака, тумора итд., уопштено, што може обезбедити слабу видљивост и учинити процену неефикасном. Али ако се прати правилан третман, смртност се може значајно смањити.

  11 најбољих услуга за игре у облаку за све

Штавише, положај, облик и величина пнеумоније могу се значајно разликовати, а циљна контура постаје углавном нејасна. Повећава проблеме у откривању и прецизности. Ово нас доводи до развоја технологије која може рано идентификовати упалу плућа са оптималном тачношћу како би дала одговарајући третман и спасила животе.

Решење: Софтверско решење ће бити обучено са великим детаљима о упали плућа или другим болестима. Када корисници поделе своје здравствене проблеме и симптоме, софтвер може обрадити информације и проверити их у својој бази података за могућности у вези са тим детаљима. Може да користи рударење података да обезбеди најпрецизнију болест која одговара детаљима пацијента.

На овај начин се може открити болест пацијента и добити одговарајући третман. А да бисте дизајнирали софтвер, морате аналитички и компаративно одредити најефикаснији ЦНН модел да бисте постигли детекцију пнеумоније на рендгенским сликама користећи екстракцију карактеристика. Следеће представљање различитих модела са њиховим класификаторима како би се предложио најприкладнији класификатор и процена најбољег ЦНН модела да би се проверио његов учинак.

Примена: Овај АИ пројекат је користан за домен здравствене заштите за откривање болести као што су упала плућа, срчана обољења итд., и пружање медицинских консултација пацијентима.

Цхатботс

Циљ: Направити цхатбот користећи Питхон за уградњу у веб локацију или апликацију

Проблем: Потрошачима је потребна одлична услуга када користе апликацију или веб локацију. Ако имају упит на који не могу да нађу одговор, могу изгубити интересовање за апликацију. Дакле, ако правите веб локацију или апликацију, својим корисницима морате понудити услугу најбољег квалитета како их не бисте изгубили и утицали на резултат.

Решење: Цхатбот је апликација која може да омогући аутоматски разговор између ботова (АИ) и човека путем текста или говора као што је Алека. Доступан је 24/7 да помогне корисницима у њиховим упитима, да се креће по њима, персонализује корисничко искуство, повећа продају и пружи дубљи увид у понашање купаца и потребе да вам помогне да обликујете своје производе и услуге.

За овај пројекат вештачке интелигенције можете користити једноставну верзију цхат бота коју можете пронаћи на многим веб локацијама. Идентификујте њихову основну структуру да бисте почели да градите сличну. Када завршите са једноставним цхатбот-ом, можете прећи на напредне.

Да би се направио цхатбот, користе се концепти вештачке интелигенције као што је обрада природног језика (НЛП) да би се алгоритмима и рачунарима омогућило да разумеју људске интеракције кроз различите језике и обрађују те податке. Она разбија аудио сигнале и људски текст, а затим анализира и претвара податке на машини разумљивом језику. Такође ће вам бити потребни различити унапред обучени алати, пакети и алати за препознавање говора да бисте креирали интелигентног и брзог робота за ћаскање.

Примена: Цхатботови су веома корисни у корпоративном сектору за корисничку подршку, ИТ хелпдеск, продају, маркетинг и људске ресурсе. Индустрије од е-трговине, Едтецх-а и некретнина до финансија и туризма користе цхат ботове. Врхунски брендови као што су Амазон (Алека), Спотифи, Марриотт Интернатионал, Пизза Хут, Мастерцард и други користе цхатботове.

Систем препорука

Циљ: Изградити систем препорука за купце за производе, видео и стриминг музике и још много тога, уз помоћ АНН-а, рударења података, машинског учења и програмирања.

Проблем: Конкуренција је велика у свим доменима, било да је у питању е-трговина или забава. А да бисте се истакли, морате прећи додатне миље. Ако нудите нешто што ваш циљни купац тражи, али немате мере да их одведете до ваше продавнице или препоручите ваше понуде, остављате много новца на столу.

Решење: Коришћење система препорука може ефикасно привући више посетилаца на вашу веб локацију или апликацију. Можда сте приметили да платформе за е-трговину попут Амазона нуде препоруке производа које сте тражили негде на интернету. Када отворите свој Фацебоок или Инстаграм, видите сличне производе. Овако функционише систем препорука.

Да бисте изградили овај систем, потребна вам је историја прегледања, понашање корисника и имплицитни подаци. Вјештине рударења података и машинског учења су неопходне да би се произвеле најприкладније препоруке производа на основу интереса купаца. Такође ћете морати да програмирате у Р, Јава или Питхон-у и да користите вештачке неуронске мреже.

Примена: Системи за препоруке проналазе огромне апликације у продавницама е-трговине као што су Амазон, еБаи, сервисима за стриминг видео записа као што су Нетфлик и ИоуТубе, сервисима за стриминг музике као што је Спотифи и још много тога. Помаже у повећању досега производа, броја потенцијалних клијената и купаца, видљивости на различитим каналима и укупне профитабилности.

Средњи АИ пројекти

Детекција пожара

Циљ: Изградити систем за детекцију пожара користећи ЦНН за задатке који се односе на компјутерски вид и класификацију слика

Проблем: Пожари у стамбеним и пословним зградама су опасни. Ако се пожар не открије на време, може довести до масовних губитака живота и имовине. Шумски пожари су све чешћи; стога је потребно редовно праћење ради очувања дивљих животиња и природних ресурса.

Решење: Изградња система који може да открије пожар у затвореном и на отвореном у раној фази и са својом тачном локацијом може помоћи да се угаси пре него што може да изазове било какву штету. Систем за детекцију пожара је побољшан кроз надзорну камеру.

  Зашто људи и даље купују телефоне са функцијама у 2020

За ово се користе технике вештачке интелигенције као што су ЦНН и компјутерски вид и алати као што је ОпенЦВ. Потребна му је софистицирана обрада слика и рачунарство у облаку. Систем се може направити да анализира слике са видео камера на видљиву светлост и инфрацрвену везу. Такође мора идентификовати дим, разликовати га од магле и брзо упозорити људе.

Примена: Детекција пожара напајана вештачком интелигенцијом може се користити за откривање шумских пожара ради очувања природних ресурса, флоре и фауне иу домовима и корпоративним зградама.

Виртуелни помоћник заснован на гласу

Циљ: Направити апликацију са гласовним могућностима за помоћ корисницима

Проблем: Веб је огроман са многим производима и услугама које клијенти могу осећати преплављеним. Поред тога, људи су заузети и потребна им је помоћ у разним областима, чак и за своје свакодневне задатке.

Решење: Данас су виртуелни асистенти засновани на гласу тражени да поједноставе животе корисника. Људи могу да користе ове апликације као што су Алека и Сири у забавне сврхе, претражују производе и услуге на мрежи и обављају свакодневне задатке ради боље продуктивности.

За изградњу овог система, НЛП се користи за разумевање људског језика. Систем ће чути глас, претворити га у машински језик и сачувати команде у својој бази података. Такође ће идентификовати намеру корисника да изврши задатак у складу са тим и може користити алате за претварање текста у говор или говор у текст.

Примена: Виртуелни асистенти засновани на гласу се користе за проналажење релевантних ставки на интернету, пуштање музике, филмова и видео записа за забаву, постављање подсетника, писање брзих белешки, активирање и деактивирање кућних апарата и још много тога.

Провера плагијата

Циљ: Створити систем који може да провери документ на плагијат или дуплирање користећи АИ

Проблем: Дуплицирање садржаја је болест, која се мора пратити и искоренити. За предузећа, то доводи до оштећења репутације и лошег рангирања на претраживачима. У ствари, људи такође могу бити кажњени за плагијат, због ауторских права. Стога постоји потреба да се идентификују плагирани садржаји за предузећа и образовне институције.

Решење: АИ концепти се користе за прављење алата за проверу плагијата за откривање дуплирања у документу. У овом пројекту, Питхон Фласк или рударење текста може се користити за откривање плагијата помоћу векторске базе података под називом Пинецоне. Такође може да покаже проценат плагијата.

Примена: Провера плагијата има много предности за креаторе садржаја, блогере, уреднике, издаваче, писце, слободњаке и едукаторе. Они могу да га користе да провере да ли је неко украо њихов рад и да га користи, док уредници могу да анализирају запис који је писац послао и да идентификује да ли је јединствен или копиран однекуд.

Детекција емоција на лицу

Циљ: Направити апликацију која може да предвиди или идентификује људске емоције кроз црте лица користећи вештачку интелигенцију

Проблем: Разумевање људских емоција је изазовно. Деценијама је било много истраживања како би се схватиле емоције на лицу. Пре појаве АИ, резултати су били посвуда.

Решење: АИ може помоћи у анализи људских емоција кроз лице користећи концепте као што су дубоко учење и ЦНН. Дубоко учење се може користити за изградњу софтвера за идентификацију израза лица и њихово тумачење откривањем основних емоција код људи у реалном времену као што су срећа, туга, страх, бес, изненађење, гађење, неутралност итд.

Систем ће бити способан да издваја црте лица и класификује изразе. ЦНН то може учинити и такође ће разликовати лоше и добре емоције како би открио понашање и обрасце размишљања појединца.

Примена: Ботови могу да користе системе за детекцију емоција на лицу да побољшају интеракцију људи и пруже одговарајућу помоћ корисницима. Такође могу помоћи деци са аутизмом, слепим особама, надгледати знакове пажње ради безбедности возача и још много тога.

Апликација за преводиоца

Циљ: Направити апликацију преводиоца користећи вештачку интелигенцију

Проблем: У свету се говоре хиљаде језика. Иако је енглески глобални језик, не разумеју га сви у сваком делу света. А ако желите да послујете са неким из других земаља ко говори језик који не разумете, то је проблематично. Слично томе, ако путујете у друге земље, можете се суочити са сличним проблемима.

Решење: Ако можете да преведете оно што други говоре или су написали, то ће вам помоћи да се дубоко повежете са њима. За ово можете користити преводилац као што је Гоогле Транслате. Међутим, можете да направите сопствену апликацију од скроба користећи АИ.

За ово можете користити НЛП и моделе трансформатора. Трансформатор ће издвојити карактеристике из реченице да би одредио сваку реч и њен значај који може дати потпуни смисао реченице. Он ће кодирати и декодирати речи од краја до краја. Да бисте то урадили, учитавање унапред обученог модела трансформатора заснованог на Питхон-у ће вам помоћи. Такође можете користити ГлуонНЛП библиотеку и затим учитати и тестирати скупове података.

Апликација: Апликација преводилац се користи за превођење различитих језика у сврхе као што су посао, путовања, блоговање и још много тога.

Напредни АИ пројекти

Ресуме Парсер

Циљ: Направити софтвер користећи вештачку интелигенцију који може да пређе кроз многе биографије и помогне корисницима да изаберу идеалан

  5 најбољих ИТ система за праћење претњи и зашто вам је потребан

Проблем: У запошљавању, професионалци проводе огромно време пролазећи кроз мноштво животописа, један по један, како би пронашли одговарајуће кандидате за посао. То је дуготрајно и неефикасно. Иако се може аутоматизовати помоћу подударања кључних речи, има много недостатака. Кандидати који познају ову процедуру ће додати много више кључних речи да би ушли у ужи избор, док ће други бити одбијени чак и ако имају потребне вештине.

Решење: Прегледавање великог броја животописа и проналажење одговарајућег положаја за посао може се аутоматизовати помоћу анализатора животописа. То ће вам помоћи да то урадите ефикасно, штедећи време и труд, а истовремено вам омогућава да изаберете кандидате са потребним вештинама.

АИ и МЛ вам могу помоћи да направите апликацију да одаберете одговарајућег кандидата док филтрирате остало. Да бисте то урадили, можете користити Ресуме Датасет на Каггле-у са две колоне – информацијама о животопису и насловом посла. Такође можете да користите НЛТК – библиотеку засновану на Питхон-у – за прављење алгоритама за груписање који одговарају вештинама.

Примена: Парсер биографије се користи за процес запошљавања и могу га користити предузећа и образовне институције.

Апликација за препознавање лица

Циљ: Направити апликацију са могућношћу препознавања лица користећи АНН, ЦНН, МЛ и дубоко учење

Проблем: Проблеми са крађом идентитета су озбиљни са све већим ризицима сајбер безбедности који могу да се инфилтрирају у системе и податке. То може изазвати проблеме са приватношћу, цурење података и оштећење репутације људима и предузећима.

Решење: Биометријске карактеристике као што су црте лица су јединствене, тако да организације и појединци могу да их користе за заштиту својих система и података. Системи за препознавање лица могу помоћи у верификацији корисника, обезбеђујући да само овлашћени и аутентификовани корисници могу да приступе систему, мрежи, објекту или подацима.

Потребни су вам напредни МЛ алгоритми, математичке функције и технике обраде и препознавања 3Д слика да бисте направили ово решење.

Примена: Користи се у паметним телефонима и другим уређајима као сигурносна брава и организациони објекти и системи за осигурање приватности и безбедности података. Такође га користе провајдери управљања идентитетом и приступом (ИАМ), сектор одбране и још много тога.

Игре

Циљ: Креирати видео игре користећи концепте вештачке интелигенције

Проблем: Индустрија видео игара се шири, а играчи постају напреднији. Стога постоји стална потреба за развојем и пружањем занимљивих игара које се истичу док наставите са повећањем продаје.

Решење: АИ концепти се користе за креирање различитих апликација за игре као што су шах, игре змија, тркачки аутомобили, процедуралне игре и још много тога. Може да користи многе вештине као што су чет-ботови, препознавање говора, НЛП, обрада слика, рударење података, ЦНН, машинско учење и многе друге да би створио реалистичну видео игру.

Примена: АИ се користи за креирање разних видео игара као што су АлпхаГо, Дееп Блуе, ФЕАР, Хало и још много тога.

Салес Предицтор

Циљ: Створити софтвер који може предвидети продају за предузећа

Проблем: Предузећа која се баве многим производима суочавају се са потешкоћама у управљању и вођењу евиденције о продаји сваког производа. Такође проналазе проблеме у праћењу залиха и поновном стављању распродатих производа на располагање. Као резултат тога, можда неће успети да испоруче производе по праву корисницима, што деградира корисничко искуство.

Решење: Израда алата за предвиђање продаје може вам помоћи да предвидите просечну цифру продаје дневно, недељно или месечно. На овај начин можете разумети како ваши производи раде и складиштити више артикала на време како бисте испунили захтеве купаца.

Да бисте то урадили, можете да користите вештине као што су алгоритми машинског учења, анализа података, велики подаци и још много тога да бисте омогућили софтверу да прецизно предвиди продају.

Примена: Користе га продавнице е-трговине, трговци на мало, дистрибутери и друга предузећа која се баве масовним производима.

Систем аутоматизације

Циљ: Креирати софтверско решење које може да аутоматизује одређене задатке ради продуктивности

Проблем: Поновљени, ручни рад одузима много времена. Ово не само да је досадно, већ и одузима продуктивност. Стога је потребно изградити систем који може да аутоматизује различите задатке као што су заказивање позива, примање присуства, аутокорекција, обрада трансакција и још много тога.

Решење: Коришћење вештачке интелигенције вам омогућава да направите софтвер који може да аутоматизује такве задатке како би побољшао продуктивност корисника и посветио време критичнијим задацима. Такође се може подесити да испоручује обавештења на време како бисте могли да обављате задатке на време. А изградња овог система захтева вештине као што су НЛП, препознавање лица, компјутерски вид и још много тога.

Примена: Аутоматизација помоћу вештачке интелигенције се широко користи за изградњу алата за продуктивност за предузећа свих величина иу различитим секторима од банкарства, финансија, здравства, образовања и производње.

Закључак

Надам се да ће вам ови пројекти АИ бити занимљиви за рад и проширити своје знање о вештачкој интелигенцији и другим сродним концептима као што су наука о подацима, машинско учење, НЛП, итд. Такође ће вам помоћи да изоштрите своје вештине у програмирању и коришћењу алата и технологија у пројектима.

Ево неких од најбољих онлајн курсева вештачке интелигенције и тражених вештина за професионалце за вештачку интелигенцију.