初心者のためのPythonでの8つの興味深い人工知能プロジェクト[2022]

人工知能と機械学習を研究することは非常に困難な場合があります。 あなたを助けるために、Pythonの人工知能プロジェクトに関する次の記事を用意しました。

これを読んだ後は、Pythonで人工知能プロジェクトのアイデアがたくさんあるはずです。 始めましょう

世界のトップ大学からAIとMLのコースを学びましょう。 マスター、エグゼクティブPGP、または高度な証明書プログラムを取得して、キャリアを迅速に追跡します。

Pythonの人工知能プロジェクト

1.偽のレビュー検出器

誰もがオンラインレビューを読みます。 Yelp、Trustpilot、Gripeo、さらにはGoogleマイビジネスでさえ、消費者が他の人のビジネスに関するレビューをチェックするために訪れる有名なレビューサイトです。 ただし、一部の企業は、偽の肯定的なレビューを追加して顧客をだまそうとします。 偽のレビューを認識し、サイトで偽のレビューが許可されないようにすることができる分類子を作成できます。

偽のレビューには、モデルを識別できるようにトレーニングできる特定のトーンや単語が含まれている傾向があります。

これは初心者レベルのプロジェクトであるため、Pythonで人工知能プロジェクトのアイデアに取り組んだことがない場合は、これから始めることができます。

2.手書き認識機能

コンピュータビジョンは、人工知能の中心的なセクションです。 コンピュータビジョンの使用に興味がある場合は、このプロジェクトから始めることができます。 ここでは、手書きのコンテンツを認識するソリューションを作成する必要があります。 このプロジェクトに取り組むには、コンピュータビジョンの基本に精通している必要があります。

ただし、これは初心者向けの作業でもあります。 0や1などの単純な記号を使用してソリューションのトレーニングを開始してから、より複雑な文字に移る必要があります。

3.スポイラーブロッカー

このプロジェクトでは、スパムを識別して自動的にブロックするツールを作成する必要があります。 RedditやTumblrなどのディスカッションフォーラムやプラットフォームに便利です。 私たちは皆ネタバレを嫌っています。メディアやエンターテインメントに関連するツールの作成に興味があるなら、これはあなたにぴったりのプロジェクトです。

番組や映画の名前を追加できるので、どこかで言及されている場合、ツールは選択した画像でそれをカバーします。

このプロジェクトに取り組むことで、AIとMLの非常に重要なセクションである自然言語処理について学ぶことができます。

4.スパム識別子

私たちはあなたのために別の自然言語処理プロジェクトを持っています。 これでは、スパムコンテンツを識別するツールを作成する必要があります。 最近ではスパム識別子が一般的です。 GmailからTruecallerまで、多くのデバイスはスパム識別子を使用してユーザーエクスペリエンスを合理化します。

自然言語処理で作成できます。 偽のレビュープロジェクトと同様に、スパムメールに蔓延している特定のトーンや単語を特定する必要があります。

次に、そのデータを使用してモデルをトレーニングする必要があります。

5.トラフィックアナライザ

このプロジェクトでは、特定の目的地に到達するための最適なパスを提案するトラフィック分析ツールを構築する必要があります。 ツールは、交通密度、経路の長さ、移動モードなどのさまざまな要因をチェックしながら、正しい経路を提案する必要があります。

このプロジェクトのGoogleマップからインスピレーションを得ることができます。 Googleマップとは別に、UberやOlaなどのオンラインタクシー会社もこのテクノロジーを利用しています。

そのため、このプロジェクトに取り組むことはあなたに大きな利益をもたらすでしょう。

6.ウェブサイトの意見マイニング

感情分析は、人工知能の最も一般的な用途の1つです。 このプロジェクトでは、Webサイトに関するユーザーのコメントを分析して、そのWebサイトに関する一般的な意見を確認するソリューションを作成します。

7.カメラによる火災検知と位置特定

火災を検出し、監視カメラのフィードを介して火災を特定するソリューションを作成できます。 これは中級レベルのプロジェクトであり、ここでCNNを使用する必要があります。

最初に、火の識別子から始めて、人々が安全に逃げられるように火を見つける機能を追加する必要があります。

8.ゲームオートメーター（T-rex Dino）

ほぼすべてのインターネットユーザーがGoogleChromeのDinoゲームをプレイしたことがあります。 これは、継続的に実行される恐竜を制御し、ジャンプしたり、お辞儀をしたりして障害物を回避する必要があるゲームです。 Dinoを自動化し、その間違いから学習する機械学習ソリューションを作成できます。

このプロジェクトに取り組むには、強化学習アルゴリズムに精通している必要があります。 このプロジェクトは、素晴らしいハイスコアを獲得するための素晴らしい方法です。

チェックアウト：初心者向けの15の興味深いMLプロジェクト

これらのプロジェクトにPythonを使用する理由

PythonforAIを使用することには多くの利点があります。 人工知能と機械学習を学び始めると、なぜPythonがこの分野でそれほど普及しているのか不思議に思うかもしれません。

Pythonの絶大な人気の背後にある最大の理由は、そのさまざまなライブラリです。 考えられるほぼすべてのタスク用のライブラリがあると言えます。 Pythonには、scikit-learn、NumPy、TensorFlow、およびMLを簡単にする他の多くのライブラリがあります。

AIとMLのタスクには、多くのコーディングが必要です。 Pythonの事前定義されたパッケージは、作成する必要のあるコードの量を減らすため、このプロセスをはるかに簡単にします。

Pythonは、最も習得しやすいプログラミング言語の1つです。 その構文は非常に単純で、誰でもアクセスできます。 これは、AIおよびMLの専門家に人気のある選択肢にする上で大きな役割を果たしてきました。

Pythonが広く普及しているもう1つの大きな理由は、その互換性です。 Pythonは、Windows、macOS、Linuxを含むすべての主要なシステムで使用できます。

Pythonは長い間存在し、多くの利点があるため、繁栄するコミュニティを構築してきました。 そのコミュニティは非常に役に立ち、協力的です。 これにより、AIとMLの初心者に非常に適しています。

AIが求められている理由

AIは1950年代に登場し、その登場以来、指数関数的に成長しました。 ただし、近年、AIプロフェッショナルの需要が大幅に高まっていることに気付いたかもしれません。 「AIが60年以上存在しているのに、なぜ最近人気が出ているのか」と疑問に思われるかもしれません。

私たちの技術の進歩は、AIを利用しやすくする上で重要な役割を果たしてきました。 人工知能と機械学習の実装には、以前は利用できなかった多くの計算能力が必要です。 1950年代以降、私たちの計算能力は1兆倍に増加し、AIプロセスの実行が容易になりました。

スマートフォンとインターネットのおかげで、私たちが毎日生成するデータの量は飛躍的に増加しています。 ソーシャルメディアの投稿を共有したり、ニュース記事を読んだり、オンラインで買い物をしたり、さまざまなことを行ったりして、すべてデータを生成します。 このすべてのデータを処理する最も効果的な方法は、AIとMLを使用することです。

IBM、Microsoft、Teslaなどのハイテク巨人の台頭は、AIの普及に大きく貢献しています。 彼らは、この分野でのフィールド調査に必要な財政的コミットメントを行いました。

Pythonで人工知能プロジェクトを行うことをお勧めする理由と、このテクノロジーが非常に人気になった理由について説明したので、Pythonで人工知能プロジェクトのアイデアについて説明します。

Pythonで人工知能プロジェクトのアイデアに取り組み始める

Pythonの人工知能プロジェクトに関するこの記事で、このトピックに関する疑問や質問が取り除かれたことを願っています。 今残っているのは、プロジェクトに取り組み始めて、あなたの知識を探求することだけです。 これらのプロジェクトのアイデアについて質問や提案がある場合は、下にコメントを記入してお知らせください。 あなたからの御一報をお待ちしています。 一方、個別の学習体験が必要な場合は、AIコースを受講できます。

ご覧のとおり、AIは驚くほど強力なツールであり、世界を何度も驚かせました。これは、多くの業界で使用できます。 金融からソーシャルメディアまで、それはすでに多くの企業の重要な部分になっています。

また、機械学習について詳しく知りたい場合は、機械学習とAIのIIIT-BとupGradのエグゼクティブPGプログラムをご覧ください。このプログラムは、働く専門家向けに設計されており、450時間以上の厳格なトレーニング、30以上のケーススタディと課題を提供しています。 、IIIT-B卒業生のステータス、5つ以上の実践的なキャップストーンプロジェクト、トップ企業との雇用支援。