8 مشاريع ذكاء اصطناعي مثيرة للاهتمام في بايثون للمبتدئين [2022]

قد تكون دراسة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أمرًا شاقًا للغاية. لمساعدتك ، قمنا بإعداد المقالة التالية حول مشاريع الذكاء الاصطناعي في بايثون.

بعد قراءة هذا ، سيكون لديك الكثير من أفكار مشاريع الذكاء الاصطناعي في بايثون. هيا بنا نبدأ

تعلم دورات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من أفضل الجامعات في العالم. احصل على درجة الماجستير أو برنامج PGP التنفيذي أو برامج الشهادات المتقدمة لتسريع مسار حياتك المهنية.

مشاريع الذكاء الاصطناعي في بايثون

1. كاشف مراجعة وهمية

الجميع يقرأ الاستعراضات عبر الإنترنت. تعد Yelp و Trustpilot و Gripeo وحتى Google My Business مواقع مراجعة معروفة حيث يأتي المستهلكون للتحقق من آراء الآخرين حول الأنشطة التجارية. ومع ذلك ، تحاول بعض الشركات خداع العملاء من خلال إضافة تقييمات إيجابية مزيفة. يمكنك إنشاء مصنف يمكنه التعرف على المراجعات المزيفة والتأكد من عدم السماح بالمراجعات المزيفة على الموقع.

تميل المراجعات الوهمية إلى أن يكون لها نغمات وكلمات معينة يمكنك تدريب نموذجك على التعرف عليها.

إنه مشروع على مستوى المبتدئين ، لذا إذا لم تكن قد عملت على أفكار مشروع ذكاء اصطناعي في Python من قبل ، فيمكنك البدء بهذا المشروع.

2. أداة التعرف على خط اليد

الرؤية الحاسوبية هي قسم مركزي من الذكاء الاصطناعي. إذا كنت مهتمًا باستخدام رؤية الكمبيوتر ، فيمكنك البدء بهذا المشروع. هنا ، عليك إنشاء حل يتعرف على المحتوى المكتوب بخط اليد. يجب أن تكون على دراية بأساسيات رؤية الكمبيوتر للعمل في هذا المشروع.

ومع ذلك ، فهي أيضًا مهمة سهلة الاستخدام للمبتدئين. يجب أن تبدأ في تدريب الحل الخاص بك باستخدام رموز بسيطة مثل 0 و 1 ، ثم الانتقال إلى أحرف أكثر تعقيدًا.

3. المفسد مانع

في هذا المشروع ، سيتعين عليك إنشاء أداة تحدد البريد العشوائي وتحظره تلقائيًا. يمكن أن يكون مفيدًا لمنتديات المناقشة والأنظمة الأساسية مثل Reddit و Tumblr. كلنا نكره المفسدين ، وإذا كنت مهتمًا بإنشاء أداة متعلقة بالوسائط والترفيه ، فهذا هو المشروع المناسب لك.

يمكنك إضافة اسم العرض أو الفيلم الخاص بك ، لذلك إذا تم ذكره في مكان ما ، فستقوم الأداة بتغطيته بصورة من اختيارك.

سيساعدك العمل في هذا المشروع على التعرف على معالجة اللغة الطبيعية ، والتي تعد جزءًا بارزًا من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

4. معرف البريد العشوائي

لدينا مشروع آخر لمعالجة اللغة الطبيعية من أجلك. في هذا ، يجب عليك إنشاء أداة تحدد محتوى البريد العشوائي. معرفات البريد العشوائي شائعة هذه الأيام. من Gmail إلى Truecaller ، تستخدم العديد من الأجهزة معرّفات البريد العشوائي لتبسيط تجربة المستخدم.

يمكنك إنشاء واحد مع معالجة اللغة الطبيعية. مثل مشروع المراجعة الوهمية ، سيتعين عليك تحديد نغمات وكلمات معينة سائدة في رسائل البريد الإلكتروني العشوائية.

بعد ذلك ، سيتعين عليك استخدام هذه البيانات لتدريب نموذجك.

5. محلل حركة المرور

في هذا المشروع ، سيتعين عليك إنشاء أداة لتحليل حركة المرور تقترح المسار الأمثل للوصول إلى وجهة معينة. يجب أن تتحقق الأداة من العوامل المختلفة مثل كثافة حركة المرور وطول المسار ووضع السفر مع اقتراح المسار الصحيح الذي يجب اتخاذه.

يمكنك الحصول على الإلهام من خرائط Google لهذا المشروع. بصرف النظر عن خرائط Google ، تستخدم شركات سيارات الأجرة عبر الإنترنت مثل Uber و Ola هذه التقنية أيضًا.

هذا هو السبب في أن العمل في هذا المشروع سيفيدك بشكل كبير.

6. تعدين الرأي للموقع

يعد تحليل المشاعر من أكثر استخدامات الذكاء الاصطناعي شيوعًا. في هذا المشروع ، ستنشئ حلاً يحلل تعليقات المستخدمين حول موقع ويب لمعرفة ما هو الرأي العام حول هذا الموقع.

7. كشف الحرائق وتحديد المواقع من خلال الكاميرا

يمكنك إنشاء حل يكتشف الحريق ويوضعه من خلال خلاصات كاميرات المراقبة. إنه مشروع متوسط ​​المستوى ، وستحتاج إلى استخدام CNN هنا.

في البداية ، يجب أن تبدأ بمعرف الحريق ثم تضيف القدرة على تحديد موقع الحريق حتى يتمكن الأشخاص من الهروب بأمان.

8. Game Automator (T-rex Dino)

لعب كل مستخدم للإنترنت تقريبًا لعبة Dino من Google Chrome. إنها اللعبة التي تتحكم فيها في دينو يجري باستمرار ويتعين عليه تجنب العقبات من خلال القفز أو الانحناء. يمكنك إنشاء حل للتعلم الآلي يعمل على أتمتة Dino ويتعلم من أخطائه.

للعمل في هذا المشروع ، يجب أن تكون على دراية بخوارزميات التعلم المعزز. هذا المشروع هو وسيلة رائعة للحصول على درجة عالية رائعة.

الخروج: 15 مشروع ML مثير للاهتمام للمبتدئين

لماذا يجب عليك استخدام بايثون لهذه المشاريع

هناك العديد من المزايا لاستخدام Python للذكاء الاصطناعي. عندما تبدأ في تعلم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، قد تتساءل عن سبب انتشار لغة Python في هذا المجال.

السبب الأكبر وراء الشعبية الهائلة لبايثون هو مكتباتها المتنوعة. يمكنك القول أن لديها مكتبة تقريبًا لكل مهمة يمكن تخيلها. لدى Python مكتبات scikit-Learn و NumPy و TensorFlow والعديد من المكتبات الأخرى التي تجعل تعلم الآلة أمرًا سهلاً.

تتطلب مهام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الكثير من الترميز. تجعل حزم Python المحددة مسبقًا هذه العملية أكثر وضوحًا لأنها تقلل من مقدار التعليمات البرمجية التي تحتاج إلى كتابتها.

Python من أسهل لغات البرمجة التي يمكن تعلمها. تركيبها واضح ومباشر للغاية ، مما يجعله في متناول الجميع. لقد لعب هذا دورًا كبيرًا في جعله خيارًا شائعًا لمحترفي الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

سبب كبير آخر وراء انتشار بايثون على نطاق واسع هو توافقها. يمكنك استخدام Python مع جميع الأنظمة الرئيسية ، بما في ذلك Windows و macOS و Linux.

نظرًا لأن Python كانت موجودة منذ فترة طويلة ولديها العديد من المزايا ، فقد قامت ببناء مجتمع مزدهر. مجتمعها متعاون للغاية وداعم. هذا يجعلها مناسبة جدًا للمبتدئين في AI و ML.

سبب الطلب على الذكاء الاصطناعي

ظهر الذكاء الاصطناعي في الخمسينيات من القرن الماضي ، ومنذ ظهوره ، نما بشكل كبير. ومع ذلك ، ربما لاحظت أن الطلب على متخصصي الذكاء الاصطناعي قد نما بشكل كبير في السنوات الأخيرة. قد تتساءل ، "إذا كان الذكاء الاصطناعي موجودًا منذ أكثر من ستة عقود ، فلماذا أصبح مشهورًا جدًا مؤخرًا؟"

لعبت تطوراتنا التكنولوجية دورًا مهمًا في إتاحة الوصول إلى الذكاء الاصطناعي. تتطلب تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي قدرًا كبيرًا من قوة الحوسبة ، والتي لم تكن متوفرة من قبل. منذ الخمسينيات من القرن الماضي ، زادت قوة الحوسبة لدينا بمقدار تريليون ضعف ، مما يسهل علينا إجراء عمليات الذكاء الاصطناعي.

بفضل الهواتف الذكية والإنترنت ، ازداد حجم البيانات التي ننتجها كل يوم بشكل كبير. نحن نشارك منشورات وسائل التواصل الاجتماعي ، ونقرأ المقالات الإخبارية ، ونتسوق عبر الإنترنت ، ونفعل الكثير من الأشياء ، وكلها تولد البيانات. الطريقة الأكثر فعالية للتعامل مع كل هذه البيانات هي من خلال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

ساعد صعود عمالقة التكنولوجيا مثل IBM و Microsoft و Tesla إلى حد كبير على أن يصبح الذكاء الاصطناعي شائعًا. لقد قدموا الالتزامات المالية اللازمة لذلك البحث الميداني في هذا القطاع.

الآن وقد ناقشنا سبب قيامنا بالقيام بمشاريع الذكاء الاصطناعي في Python ولماذا أصبحت هذه التكنولوجيا شائعة جدًا ، فلنبدأ في مناقشة بعض أفكار مشاريع الذكاء الاصطناعي في Python.

ابدأ العمل على أفكار مشروع الذكاء الاصطناعي في بايثون

نأمل أن تزيل هذه المقالة عن مشاريع الذكاء الاصطناعي في بايثون شكوكك وأسئلتك بخصوص هذا الموضوع. الشيء الوحيد المتبقي الآن هو بدء العمل في مشروع واستكشاف معلوماتك. إذا كانت لديك أي أسئلة أو اقتراحات بخصوص أفكار المشروع هذه ، فيرجى إخبارنا من خلال إسقاط تعليق أدناه. نحب أن نسمع منك. من ناحية أخرى ، إذا كنت تريد تجربة تعليمية فردية ، يمكنك الحصول على دورة في الذكاء الاصطناعي.

كما ترى ، يعد الذكاء الاصطناعي أداة قوية بشكل مذهل وأذهلت العالم عدة مرات ، والتي يمكننا استخدامها في العديد من الصناعات. من التمويل إلى وسائل التواصل الاجتماعي ، أصبح بالفعل جزءًا مهمًا من العديد من الشركات.

أيضًا ، إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد حول التعلم الآلي ، فراجع برنامج IIIT-B & upGrad's Executive PG في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي المصمم للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 450 ساعة من التدريب الصارم ، وأكثر من 30 دراسة حالة ومهمة ، حالة خريجي IIIT-B ، أكثر من 5 مشاريع تتويجا عملية ومساعدة وظيفية مع كبرى الشركات.