En karriere innen kunstig intelligens (AI) virker lys med den siste utviklingen på dette feltet.
Nesten alle sektorene utnytter AI til fordel, fra IT, produksjon og bil til forsvar, finans og innholdsskaping,
Så hvis du ønsker å bygge en karriere innen AI, kan det aldri være en bedre tid å starte enn nå. Siden praktisk erfaring er den beste måten å lære en ferdighet på, kan du gjøre forskjellige prosjekter for å lære AI og relaterte ferdigheter som programmering og bruk av verktøy og teknologier.
Den vil lære deg hvordan AI kan hjelpe mennesker og bedrifter i sanntid og hjelpe deg med å få kunnskap i denne sektoren for å fremme din karriere innen AI. Og for dette vil det være svært fordelaktig hvis du har kunnskap om ferdigheter som:
- Programmeringsspråk som Python, R, Java, MATLAB og Perl
- Maskinlæringsalgoritmer som lineær regresjon, logistisk regresjon, Naive Bayes, K-means, KNN, SVM og beslutningstrær
- Grunnleggende dataanalyse og verktøy som Apache Spark
- Kunstige nevrale nettverk (ANN) som kan etterligne hjernefunksjonene til mennesker for å løse problemer i apper for håndskrift, ansikt og mønstergjenkjenning
- Grunnleggende om konvulsjonsnevrale nettverk (CNN).
- Unix-baserte verktøy som Sort, AWK og regulære uttrykk.
La oss nå raskt oppdage noen av de interessante AI-prosjektene.
Innholdsfortegnelse
Grunnleggende AI-prosjekter
Håndskrevet siffergjenkjenning
Mål: Å bygge et system som kan gjenkjenne håndskrevne sifre ved hjelp av kunstige nevrale nettverk
Problem: Tall og tegn skrevet av mennesker består av forskjellige former, størrelser, kurver og stiler, ikke helt det samme for to personer. Så det var utfordrende tidligere for datamaskiner å konvertere skrevne tegn eller sifre til et digitalt format. De pleide også å slite med å tolke tekst på papirbaserte dokumenter.
Selv om digitalisering raskt tas i bruk i nesten alle sektorer, krever enkelte områder fortsatt papirarbeid. Dette er grunnen til at vi trenger teknologi for å gjøre denne prosessen enkel for datamaskiner slik at de kan gjenkjenne menneskelige skrifter på papir.
Løsning: Bruk av kunstige nevrale nettverk gjør det mulig å bygge et håndskrevet siffergjenkjenningssystem for å presist tolke sifrene som en person tegner. For dette brukes et konvolusjonsnevralt nettverk (CNN) for å gjenkjenne sifre på et papir. Dette nettverket har et HASYv2-datasett som består av 168 000 bilder fra 369 forskjellige klassifikasjoner.
Anvendelse: Bortsett fra papirer, kan et håndskrevet siffergjenkjenningssystem lese matematiske symboler og håndskriftstiler fra bilder, berøringsskjermenheter og andre kilder. Denne programvaren har ulike applikasjoner som autentisering av banksjekker, lesing av utfylte skjemaer og raske notater.
Lane Line Detection
Mål: Å lage et system som kan kobles til selvkjørende kjøretøy og linjefølgende roboter for å hjelpe dem med å oppdage kjørefeltlinjer på en vei i sanntid.
Problem: Utvilsomt er autonome kjøretøy innovative teknologier som bruker Deep Learning-teknikker og algoritmer. De har skapt nye muligheter i bilsektoren og redusert behovet for en menneskelig sjåfør.
Men hvis maskinen som kjører en selvkjørende bil ikke er riktig opplært, kan det forårsake risiko og ulykker på veien. Mens du trener maskinen, er ett av trinnene å få systemet til å lære å oppdage kjørefelt på veien slik at det ikke kommer i et annet kjørefelt eller kolliderer med andre kjøretøy.
Løsning: For å løse dette problemet, bygg et system ved å bruke konseptene til Computer Vision i Python. Det vil hjelpe de autonome kjøretøyene med å oppdage kjørefeltlinjer på riktig måte og sikre at den kjører på veien der den skal være, uten å risikere andre.
Du kan bruke OpenCV library – et optimalisert bibliotek som fokuserer på sanntidsbruk som dette for å oppdage kjørefeltlinjer. Biblioteket inkluderer Java-, Python- og C++-grensesnitt som støtter Windows, macOS, Linux, Android og iOS-plattformer.
I tillegg er det viktig å finne merkingene på begge sider av en bane. Du kan bruke datasynsteknikker i Python for å finne veibanene der selvkjørende biler skal kjøre. Du må også finne den hvite markeringen på en bane og maskere resten av objektene med rammemaskering og NumPy-matriser. Nest, Hough-linjetransformasjonen brukes for å endelig oppdage kjørefeltlinjene. I tillegg kan du bruke andre datasynsmetoder som fargeterskel for å identifisere kjørefeltlinjene.
Bruksområde: Lane line-deteksjon brukes i sanntid av autonome kjøretøy som biler og linjefølgende roboter. Det er også nyttig i spillindustrien for racerbiler.
Påvisning av lungebetennelse
Mål: Å bygge et AI-system ved hjelp av konvolusjonsnevrale nettverk (CNN) og Python som kan oppdage lungebetennelse fra en pasients røntgenbilder
Problem: Lungebetennelse er fortsatt en trussel og tar liv i mange land. Problemet er at røntgenbilder blir tatt for å oppdage sykdommer som lungebetennelse, kreft, svulst, etc. generelt, noe som kan gi lav synlighet og gjøre vurderingen ineffektiv. Men hvis riktig behandling følges, kan dødeligheten reduseres betydelig.
Videre kan posisjonen, formen og størrelsen til lungebetennelse variere på et betydelig nivå, og målkonturen blir stort sett vag. Det øker gjenkjennings- og nøyaktighetsproblemer. Dette bringer oss til å utvikle en teknologi som kan identifisere lungebetennelse tidlig med optimal nøyaktighet for å gi riktig behandling og redde liv.
Løsning: Programvareløsningen vil bli opplært med massive detaljer om lungebetennelse eller andre sykdommer. Når brukere deler sine helserelaterte problemer og symptomer, kan programvaren behandle informasjonen og sjekke den mot databasen for muligheter relatert til disse detaljene. Den kan bruke data mining for å gi den mest presise sykdommen som svarer til pasientens detaljer.
På denne måten kan en pasients sykdom oppdages, og de kan få riktig behandling. Og for å designe programvaren, må du bestemme den mest effektive CNN-modellen analytisk og komparativt for å oppnå lungebetennelsesdeteksjon fra røntgenbilder ved hjelp av funksjonsekstraksjon. Deretter presenteres de forskjellige modellene med klassifiserere for å foreslå den best egnede klassifisereren og evaluere den beste CNN-modellen for å sjekke ytelsen.
Anvendelse: Dette AI-prosjektet er gunstig for helsevesenet for å oppdage sykdommer som lungebetennelse, hjerteplager, etc., og gi medisinsk konsultasjon til pasientene.
Chatbots
Mål: Å bygge en chatbot ved å bruke Python for å bygge den inn i en nettside eller applikasjon
Problem: Forbrukere trenger utmerket service når de bruker en applikasjon eller et nettsted. Hvis de har et spørsmål de ikke finner svaret på, kan de miste interessen for appen. Så hvis du bygger et nettsted eller en applikasjon, må du tilby den beste kvalitetstjenesten til brukerne dine, slik at du ikke mister dem og påvirker bunnlinjen.
Løsning: En chatbot er en applikasjon som kan aktivere automatisk samtale mellom roboter (AI) og et menneske via tekst eller tale som Alexa. Den er tilgjengelig 24/7 for å hjelpe brukere med spørsmålene deres, navigere i dem, tilpasse brukeropplevelsen, øke salget og gi dypere innsikt i kundeatferd og behov for å hjelpe deg med å forme produktene og tjenestene dine.
For dette AI-prosjektet kan du bruke en enkel versjon av en chatbot som du finner på mange nettsteder. Identifiser deres grunnleggende struktur for å begynne å bygge en lignende. Når du har fullført en enkel chatbot, kan du gå til avanserte.
For å lage en chatbot brukes AI-konsepter som Natural Language Processing (NLP) for å gjøre det mulig for algoritmer og datamaskiner å forstå menneskelig interaksjon gjennom forskjellige språk og behandle disse dataene. Den bryter ned lydsignaler og menneskelig tekst og analyserer og konverterer deretter dataene på et maskinforståelig språk. Du vil også kreve forskjellige forhåndstrente verktøy, pakker og talegjenkjenningsverktøy for å lage en intelligent og responsiv chatbot.
Applikasjon: Chatbots er svært nyttige i bedriftssektoren for kundeservice, IT-helpdesk, salg, markedsføring og HR. Bransjer fra e-handel, Edtech og eiendom til finans og turisme bruker chatbots. Toppmerker som Amazon (Alexa), Spotify, Marriott International, Pizza Hut, Mastercard og flere utnytter chatbots.
Anbefalingssystem
Mål: Å bygge et anbefalingssystem for kunder for produkter, videoer og musikkstrømming med mer, ved hjelp av ANN, data mining, maskinlæring og programmering.
Problem: Konkurransen er høy på alle domener, enten det er e-handel eller underholdning. Og for å skille deg ut må du tilbakelegge ekstra mil. Hvis du tilbyr noe målkunden din ser etter, men ikke har tiltakene til å veilede dem til butikken din eller anbefale tilbudene dine, legger du igjen mye penger på bordet.
Løsning: Ved å bruke et anbefalingssystem kan du effektivt trekke flere besøkende til nettstedet eller applikasjonen din. Du har kanskje observert at e-handelsplattformer som Amazon tilbyr produktanbefalinger som du har søkt etter et sted på internett. Når du åpner Facebook eller Instagram, ser du lignende produkter. Slik fungerer et anbefalingssystem.
For å bygge dette systemet trenger du nettleserhistorikk, kundeadferd og implisitte data. Data mining og maskinlæring er nødvendig for å produsere de best egnede produktanbefalingene basert på kundenes interesser. Og du må også programmere i R, Java eller Python og utnytte kunstige nevrale nettverk.
Applikasjon: Anbefalingssystemer finner enorme applikasjoner i e-handelsbutikker som Amazon, eBay, videostrømmetjenester som Netflix og YouTube, musikkstrømmetjenester som Spotify og mer. Det bidrar til å øke produktrekkevidden, antall potensielle kunder og kunder, synlighet på tvers av ulike kanaler og generell lønnsomhet.
Intermediære AI-prosjekter
Branndeteksjon
Mål: Å bygge et branndeteksjonssystem ved hjelp av CNN for oppgaver knyttet til datasyn og bildeklassifisering
Problem: Brann i bolig- og næringsbygg er farlig. Dersom brannen ikke oppdages i tide, kan det føre til massive tap av liv og eiendom. Skogbranner blir stadig hyppigere; derfor er det nødvendig med regelmessig overvåking for å bevare dyreliv og naturressurser.
Løsning: Å bygge et system som kan oppdage brann innendørs og utendørs på et tidlig stadium og med sin nøyaktige plassering kan bidra til å slukke den før den kan forårsake skade. Brannvarslingssystemet er forbedret gjennom et overvåkingskamera.
Til dette brukes AI-teknikker som CNN og datasyn og verktøy som OpenCV. Den trenger sofistikert bildebehandling og cloud computing. Systemet kan lages for å analysere bilder fra videokameraer for synlig lys og infrarødt. Den må også identifisere røyk, skille den fra tåke og varsle folk raskt.
Bruk: AI-drevet branndeteksjon kan brukes til å oppdage skogbranner for å bevare naturressurser, flora og fauna og i boliger og bedriftsbygninger.
Stemmebasert virtuell assistent
Mål: Å bygge en applikasjon med talefunksjoner for å hjelpe brukere
Problem: Internett er stort med mange produkter og tjenester som kunder kan føle seg overveldet av. I tillegg har folk det travelt og trenger hjelp på ulike felt, også til sine daglige gjøremål.
Løsning: I dag er stemmebaserte virtuelle assistenter etterspurt for å forenkle brukernes liv. Folk kan bruke disse applikasjonene som Alexa og Siri til underholdningsformål, søke etter produkter og tjenester på nettet og utføre dagligdagse oppgaver for bedre produktivitet.
For å bygge dette systemet brukes NLP til å forstå menneskelig språk. Systemet vil høre stemmen, konvertere den til maskinspråk og lagre kommandoene i databasen. Den vil også identifisere brukernes intensjon om å utføre oppgaven deretter og kan bruke tekst-til-tale eller tale-til-tekst-verktøy.
Applikasjon: Stemmebaserte virtuelle assistenter brukes til å finne relevante elementer på internett, spille av musikk, filmer og videoer for underholdning, stille inn påminnelser, skrive raske notater, aktivere og deaktivere hvitevarer og mer.
Plagiatkontroll
Mål: Å lage et system som kan sjekke et dokument for plagiat eller duplisering ved hjelp av AI
Problem: Duplisering av innhold er en sykdom som må overvåkes og utryddes. For bedrifter fører det til skade på omdømmet og dårlige søkemotorrangeringer. Faktisk kan folk også bli straffet for plagiering på grunn av opphavsrett. Derfor er det behov for å identifisere plagiert innhold for bedrifter og utdanningsinstitusjoner.
Løsning: AI-konsepter brukes til å bygge et plagiatkontrollverktøy for å oppdage duplisering i et dokument. I dette prosjektet kan Python Flask eller tekstmining brukes til å oppdage plagiat ved hjelp av en vektordatabase kalt Pinecone. Den kan også vise plagiatprosenten.
Bruk: Plagiatkontroll har mange fordeler for innholdsskapere, bloggere, redaktører, utgivere, skribenter, frilansere og lærere. De kan bruke den til å sjekke om noen har stjålet arbeidet deres og bruke det, mens redaktører kan analysere en tekst som er sendt inn av en forfatter og identifisere om den er unik eller kopiert fra et sted.
Følelsesgjenkjenning i ansiktet
Mål: Å bygge en applikasjon som kan forutsi eller identifisere menneskelige følelser gjennom ansiktstrekk ved bruk av AI
Problem: Å forstå menneskelige følelser er utfordrende. Det har vært mye forskning i flere tiår for å forstå ansiktsfølelser. Før bruken av AI var resultatene over alt.
Løsning: AI kan hjelpe til med å analysere menneskelige følelser gjennom ansikt ved å bruke konsepter som Deep Learning og CNN. Dyplæring kan brukes til å bygge programvaren for å identifisere ansiktsuttrykk og tolke dem ved å oppdage kjernefølelser hos mennesker i sanntid som lykke, tristhet, frykt, sinne, overraskelse, avsky, nøytral, etc.
Systemet skal gjøres i stand til å trekke ut ansiktstrekk og klassifisere uttrykk. CNN kan gjøre dette og vil også skille mellom dårlige og gode følelser for å oppdage en persons atferd og tankemønstre.
Anvendelse: Ansiktsfølelsesdeteksjonssystemer kan brukes av roboter for å forbedre menneskelig interaksjon og gi passende hjelp til brukere. De kan også hjelpe barn med autisme, personer med blindhet, overvåke oppmerksomhetsskilt for førersikkerhet og mer.
Oversetterapplikasjon
Mål: Å bygge en oversetterapplikasjon ved hjelp av kunstig intelligens
Problem: Det snakkes tusenvis av språk i verden. Selv om engelsk er et globalt språk, forstår ikke alle det i alle deler av verden. Og hvis du vil drive forretninger med noen fra andre land som snakker et språk du ikke forstår, er det problematisk. På samme måte, hvis du reiser til andre land, kan du møte lignende problemer.
Løsning: Hvis du kan oversette det andre sier eller har skrevet, vil det hjelpe deg å få dyp kontakt med dem. For dette kan du bruke en oversetter som Google Translate. Du kan imidlertid bygge din egen app fra stivelse ved å bruke AI.
Til dette kan du bruke NLP- og transformatormodeller. En transformator vil trekke ut funksjoner fra en setning for å bestemme hvert ord og dets betydning som kan gi den fullstendige betydningen av en setning. Den vil kode og dekode ord fra ende til annen. For å gjøre dette vil det hjelpe deg å laste inn en forhåndsopplært Python-basert transformatormodell. Du kan også bruke GluonNLP-biblioteket og deretter laste og teste datasettene.
Applikasjon: Oversetterappen brukes til å oversette forskjellige språk til formål som forretninger, reiser, blogging og mer.
Avanserte AI-prosjekter
Fortsett Parser
Mål: Å bygge programvare ved hjelp av AI som kan bla gjennom mange CV-er og hjelpe brukere med å velge den ideelle
Problem: Ved rekruttering bruker fagfolk mye tid på å gå gjennom mange CV-er, én etter én, manuelt for å finne passende kandidater til en stilling. Det er tidkrevende og ineffektivt. Selv om det kan automatiseres gjennom søkeordsamsvar, har det mange ulemper. Kandidater som kan denne prosedyren vil legge til mange flere nøkkelord for å komme på listen, mens andre vil bli avvist selv om de har de nødvendige ferdighetene.
Løsning: Å skumme gjennom et stort antall CVer og finne den rette egnet for en jobbrolle kan automatiseres ved hjelp av en CV-parser. Det vil hjelpe deg å gjøre det effektivt, sparer tid og krefter samtidig som du kan velge kandidater med de nødvendige ferdighetene.
AI og ML kan hjelpe deg med å bygge applikasjonen for å velge en passende kandidat mens du filtrerer ut resten. For å gjøre dette kan du bruke CV-datasettet på Kaggle med to kolonner – CV-informasjon og stillingstittel. Du kan også bruke NLTK – et Python-basert bibliotek – til å bygge klyngealgoritmer for å matche ferdigheter.
Søknad: En CV-parser brukes til rekrutteringsprosessen og kan brukes av bedrifter og utdanningsinstitusjoner.
App for ansiktsgjenkjenning
Mål: Å bygge en app med ansiktsgjenkjenningsevne ved å bruke ANN, CNN, ML og dyp læring
Problem: Problemer med identitetstyveri er alvorlige med den økende cybersikkerhetsrisikoen som kan infiltrere systemer og data. Det kan forårsake personvernproblemer, datalekkasjer og skade på omdømmet til mennesker og bedrifter.
Løsning: Biometri som ansiktstrekk er unike, så organisasjoner og enkeltpersoner kan bruke dem til å beskytte systemene og dataene sine. Ansiktsgjenkjenningssystemer kan hjelpe med å verifisere en bruker, og sikre at bare autoriserte og autentiserte brukere har tilgang til et system, nettverk, anlegg eller data.
Du trenger avanserte ML-algoritmer, matematiske funksjoner og 3D-bildebehandling og gjenkjenningsteknikker for å bygge denne løsningen.
Applikasjon: Den brukes i smarttelefoner og andre enheter som en sikkerhetslås og organisatoriske fasiliteter og systemer for å sikre personvern og sikkerhet for data. Den brukes også av IAM-leverandører (Identity and Access Management), forsvarssektoren og mer.
Spill
Mål: Å lage videospill ved hjelp av AI-konsepter
Problem: Videospillindustrien ekspanderer, og spillere blir mer avanserte. Derfor er det et konstant behov for å utvikle seg og tilby interessante spill som skiller seg ut mens du fortsetter å drive salget.
Løsning: AI-konsepter brukes til å lage ulike spillapplikasjoner som sjakk, slangespill, racerbiler, prosedyrespill og mer. Den kan bruke mange ferdigheter som chatbots, talegjenkjenning, NLP, bildebehandling, data mining, CNN, maskinlæring og mange flere for å lage et realistisk videospill.
Applikasjon: AI brukes til å lage forskjellige videospill som AlphaGo, Deep Blue, FEAR, Halo og mer.
Salgsprediktor
Mål: Å lage programvare som kan forutsi salg for bedrifter
Problem: Bedrifter som arbeider med mange produkter har problemer med å administrere og holde oversikt over hvert produkts salgstall. De finner også problemer med å spore opp varene og gjøre de utsolgte produktene tilgjengelige igjen. Som et resultat kan de mislykkes i å levere produkter til brukere, noe som forringer kundeopplevelsen.
Løsning: Å bygge et salgsprediksjonsverktøy kan hjelpe deg med å forutsi det gjennomsnittlige salgstallet daglig, ukentlig eller månedlig. På denne måten kan du forstå hvordan produktene dine yter og lagerføre flere varer i tide for å møte kundenes krav.
For å gjøre dette kan du bruke ferdigheter som maskinlæringsalgoritmer, dataanalyse, Big Data og mer for å gjøre det mulig for programvaren å forutsi salg nøyaktig.
Applikasjon: Den brukes av e-handelsbutikker, forhandlere, distributører og andre virksomheter som arbeider med massive produkter.
Automatiseringssystem
Mål: Å lage en programvareløsning som kan automatisere visse oppgaver for produktivitet
Problem: Gjentatt, manuelt arbeid er tidkrevende. Disse er ikke bare kjedelige, men tar også bort produktiviteten. Derfor må det bygges et system som kan automatisere forskjellige oppgaver som å planlegge samtaler, ta oppmøte, autokorrigering, behandle transaksjoner og mer.
Løsning: Ved å bruke AI kan du bygge programvare som kan automatisere slike oppgaver for å forbedre brukerproduktiviteten og dedikere tid til mer kritiske oppgaver. Det kan også gjøres for å levere varsler i tide slik at du kan utføre oppgaver i tide. Og å bygge dette systemet krever ferdigheter som NLP, ansiktsgjenkjenning, datasyn og mer.
Anvendelse: Automatisering ved bruk av AI er mye brukt til å bygge produktivitetsverktøy for bedrifter i alle størrelser og i ulike sektorer fra bank, finans, helsevesen, utdanning og produksjon.
Konklusjon
Jeg håper du finner disse AI-prosjektene interessante å jobbe med og utvide kunnskapen din innen kunstig intelligens og andre relaterte konsepter som datavitenskap, maskinlæring, NLP osv. Det vil også hjelpe deg å skjerpe ferdighetene dine i programmering og bruk av verktøy og teknologier i prosjekter.
Her er noen av de beste online AI-kursene og etterspurte ferdighetene for AI-fagfolk.