초보자를 위한 Python의 8가지 흥미로운 인공 지능 프로젝트 [2022]

인공 지능과 머신 러닝을 연구하는 것은 상당히 어려울 수 있습니다. 여러분을 돕기 위해 Python의 인공 지능 프로젝트에 대한 다음 기사를 준비했습니다.

이 글을 읽고 나면 파이썬으로 많은 인공 지능 프로젝트 아이디어를 갖게 될 것입니다. 시작하자

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Python의 인공 지능 프로젝트

1. 가짜 리뷰 탐지기

모두가 온라인 리뷰를 읽습니다. Yelp, Trustpilot, Gripeo, 심지어는 Google 마이 비즈니스까지 소비자가 업체에 대한 다른 사람의 리뷰를 확인하기 위해 오는 유명한 리뷰 사이트입니다. 그러나 일부 회사는 가짜 긍정적인 리뷰를 추가하여 고객을 속이려고 합니다. 가짜 리뷰를 인식하고 사이트에서 가짜 리뷰가 허용되지 않도록 할 수 있는 분류기를 만들 수 있습니다.

가짜 리뷰에는 모델이 식별하도록 훈련할 수 있는 특정 어조와 단어가 있는 경향이 있습니다.

초보자 수준의 프로젝트이므로 이전에 Python에서 인공 지능 프로젝트 아이디어를 작업한 적이 없다면 이 프로젝트부터 시작할 수 있습니다.

2. 필기 인식기

컴퓨터 비전은 인공 지능의 중심 부분입니다. 컴퓨터 비전 사용에 관심이 있다면 이 프로젝트부터 시작할 수 있습니다. 여기서 손으로 쓴 내용을 인식하는 솔루션을 만들어야 합니다. 이 프로젝트에서 작업하려면 컴퓨터 비전의 기본 사항에 익숙해야 합니다.

그러나 이것은 또한 초보자에게 친숙한 작업이기도 합니다. 0 및 1과 같은 간단한 기호로 솔루션 교육을 시작한 다음 더 복잡한 문자로 이동해야 합니다.

3. 스포일러 차단

이 프로젝트에서는 스팸을 식별하고 자동으로 차단하는 도구를 만들어야 합니다. Reddit 및 Tumblr과 같은 토론 포럼 및 플랫폼에 유용할 수 있습니다. 우리는 모두 스포일러를 싫어합니다. 미디어 및 엔터테인먼트와 관련된 도구를 만드는 데 관심이 있다면 이것이 적합한 프로젝트입니다.

프로그램이나 영화의 이름을 추가할 수 있으므로 어딘가에 언급되면 도구에서 선택한 이미지로 덮어줍니다.

이 프로젝트에서 작업하면 AI 및 ML에서 매우 중요한 부분인 자연어 처리에 대해 배우는 데 도움이 됩니다.

4. 스팸 식별자

또 다른 자연어 처리 프로젝트가 있습니다. 이 경우 스팸 콘텐츠를 식별하는 도구를 만들어야 합니다. 스팸 식별자는 요즘 일반적입니다. Gmail에서 Truecaller에 이르기까지 많은 기기에서 스팸 식별자를 사용하여 사용자 경험을 간소화합니다.

자연어 처리로 만들 수 있습니다. 가짜 리뷰 프로젝트와 마찬가지로 스팸 이메일에 널리 퍼진 특정 어조와 단어를 식별해야 합니다.

그런 다음 해당 데이터를 사용하여 모델을 훈련해야 합니다.

5. 트래픽 분석기

이 프로젝트에서는 특정 목적지에 도달하기 위한 최적의 경로를 제안하는 트래픽 분석 도구를 구축해야 합니다. 도구는 교통 밀도, 경로 길이, 이동 방식과 같은 다양한 요소를 확인하면서 올바른 경로를 제안해야 합니다.

이 프로젝트에 대해 Google 지도에서 영감을 얻을 수 있습니다. Google 지도 외에도 Uber 및 Ola와 같은 온라인 택시 회사에서도 이 기술을 활용합니다.

그렇기 때문에 이 프로젝트에 참여하면 상당한 도움이 될 것입니다.

6. 웹사이트를 위한 오피니언 마이닝

감정 분석은 인공 지능의 가장 널리 사용되는 용도 중 하나입니다. 이 프로젝트에서는 웹 사이트에 대한 사용자의 의견을 분석하여 해당 웹 사이트에 대한 일반적인 의견을 확인하는 솔루션을 만듭니다.

7. 카메라를 통한 화재 감지 및 위치 파악

화재를 감지하고 감시 카메라의 피드를 통해 위치를 파악하는 솔루션을 만들 수 있습니다. 중급 프로젝트이고 여기에서 CNN을 사용해야 합니다.

처음에는 화재 식별자로 시작한 다음 사람들이 안전하게 대피할 수 있도록 화재를 찾는 기능을 추가해야 합니다.

8. 게임 오토메이터(T-rex Dino)

거의 모든 인터넷 사용자가 Google Chrome의 Dino 게임을 해왔습니다. 계속해서 달리는 공룡을 조종하며 점프나 절을 통해 장애물을 피해야 하는 게임입니다. Dino를 자동화하고 실수로부터 배우는 기계 학습 솔루션을 만들 수 있습니다.

이 프로젝트에서 작업하려면 강화 학습 알고리즘에 익숙해야 합니다. 이 프로젝트는 환상적인 높은 점수를 얻을 수 있는 좋은 방법입니다.

확인: 초보자를 위한 15가지 흥미로운 ML 프로젝트

이 프로젝트에 Python을 사용해야 하는 이유

AI에 Python을 사용하면 많은 이점이 있습니다. 인공 지능과 기계 학습을 배우기 시작하면 이 분야에서 Python이 왜 그렇게 널리 퍼져 있는지 의아해 할 수 있습니다.

Python이 엄청난 인기를 얻은 가장 큰 이유는 다양한 라이브러리 때문입니다. 상상할 수 있는 거의 모든 작업에 대한 라이브러리가 있다고 말할 수 있습니다. Python에는 scikit-learn, NumPy, TensorFlow 및 ML을 쉽게 만드는 기타 여러 라이브러리가 있습니다.

AI 및 ML 작업에는 많은 코딩이 필요합니다. Python의 미리 정의된 패키지는 작성해야 하는 코드의 양을 줄이기 때문에 이 프로세스를 훨씬 더 간단하게 만듭니다.

파이썬은 배우기 가장 쉬운 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 구문이 매우 간단하여 모든 사람이 액세스할 수 있습니다. 이는 AI 및 ML 전문가에게 인기 있는 선택이 되는 데 큰 역할을 했습니다.

Python이 널리 보급된 또 다른 큰 이유는 호환성입니다. Windows, macOS, Linux를 포함한 모든 주요 시스템에서 Python을 사용할 수 있습니다.

Python은 오랫동안 사용되어 왔으며 많은 이점을 가지고 있기 때문에 번성하는 커뮤니티를 구축했습니다. 커뮤니티는 매우 도움이 되고 지원합니다. 따라서 AI 및 ML 초보자에게 매우 적합합니다.

AI가 필요한 이유

AI는 1950년대에 등장했으며, 등장한 이후 기하급수적으로 성장했습니다. 그러나 최근 몇 년 동안 AI 전문가에 대한 수요가 상당히 증가했다는 사실을 눈치채셨을 것입니다. "AI가 60년 이상 사용되어 왔다면 최근에 왜 그렇게 인기를 얻었습니까?"

우리의 기술 발전은 AI에 액세스할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 했습니다. 인공 지능 및 기계 학습 구현에는 이전에 사용할 수 없었던 많은 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 1950년대 이후로 우리의 컴퓨팅 능력은 1조 배 증가하여 AI 프로세스를 더 쉽게 수행할 수 있게 되었습니다.

스마트폰과 인터넷 덕분에 우리가 매일 생성하는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가했습니다. 우리는 소셜 미디어 게시물을 공유하고, 뉴스 기사를 읽고, 온라인 쇼핑을 하고, 많은 일을 하며 이 모든 것이 데이터를 생성합니다. 이 모든 데이터를 처리하는 가장 효과적인 방법은 AI와 ML을 사용하는 것입니다.

IBM, Microsoft 및 Tesla와 같은 기술 대기업의 부상은 AI가 대중화되는 데 상당한 도움이 되었습니다. 그들은 이 분야의 현장 연구에 필요한 재정적 약속을 했습니다.

Python에서 인공 지능 프로젝트를 수행하는 것을 권장하는 이유와 이 기술이 인기 있는 이유에 대해 논의했으므로 이제 Python에서 인공 지능 프로젝트 아이디어에 대해 논의하기 시작하겠습니다.

Python에서 인공 지능 프로젝트 아이디어 작업 시작

Python의 인공 지능 프로젝트에 대한 이 기사가 이 주제에 대한 의심과 질문을 제거하기를 바랍니다. 이제 남은 일은 프로젝트 작업을 시작하고 지식을 탐색하는 것입니다. 이러한 프로젝트 아이디어와 관련하여 질문이나 제안 사항이 있으면 아래에 의견을 남겨 알려주십시오. 여러분의 의견을 듣고 싶습니다. 반면, 개별화된 학습 경험을 원한다면 AI 과정을 수강할 수 있습니다.

보시다시피 AI는 놀랍도록 강력한 도구이며 전 세계를 여러 번 놀라게 했습니다. 우리는 이를 많은 산업 분야에서 사용할 수 있습니다. 금융에서 소셜 미디어에 이르기까지 이미 많은 기업에서 중요한 부분이 되었습니다.

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