8 interesujących projektów sztucznej inteligencji w Pythonie dla początkujących [2022]

Studiowanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego może być dość zniechęcające. Aby Ci pomóc, przygotowaliśmy następujący artykuł dotyczący projektów sztucznej inteligencji w Pythonie.

Po przeczytaniu tego będziesz miał mnóstwo pomysłów na projekty sztucznej inteligencji w Pythonie. Zacznijmy

Ucz się kursów AI i ML z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.

Projekty sztucznej inteligencji w Pythonie

1. Wykrywacz fałszywych recenzji

Wszyscy czytają recenzje online. Yelp, Trustpilot, Gripeo, a nawet Google Moja Firma to dobrze znane witryny z recenzjami, do których konsumenci odwiedzają recenzje innych firm. Jednak niektóre firmy próbują oszukać klientów, dodając fałszywe pozytywne recenzje. Możesz utworzyć klasyfikator, który rozpozna fałszywe recenzje i zapewni, że w witrynie nie będą dozwolone żadne fałszywe recenzje.

Fałszywe recenzje mają zwykle określone tony i słowa, które można wytrenować w identyfikacji modelu.

Jest to projekt na poziomie początkującym, więc jeśli wcześniej nie pracowałeś nad pomysłami na projekty sztucznej inteligencji w Pythonie, możesz zacząć od tego.

2. Rozpoznawanie pisma ręcznego

Widzenie komputerowe jest centralną częścią sztucznej inteligencji. Jeśli jesteś zainteresowany wykorzystaniem wizji komputerowej, możesz zacząć od tego projektu. Tutaj musisz stworzyć rozwiązanie, które rozpoznaje odręczną treść. Aby pracować nad tym projektem, powinieneś znać podstawy wizji komputerowej.

Jest to jednak również zadanie przyjazne początkującym. Powinieneś zacząć trenować swoje rozwiązanie od prostych symboli, takich jak 0 i 1, a następnie przejść do bardziej skomplikowanych znaków.

3. Blokowanie spoilerów

W tym projekcie musiałbyś stworzyć narzędzie, które identyfikuje spam i automatycznie go blokuje. Może być przydatny na forach dyskusyjnych i platformach, takich jak Reddit i Tumblr. Wszyscy nienawidzimy spoilerów, a jeśli jesteś zainteresowany stworzeniem narzędzia związanego z mediami i rozrywką, to jest to właściwy projekt dla Ciebie.

Możesz dodać nazwę swojego programu lub filmu, więc jeśli jest gdzieś wspomniana, narzędzie pokryje ją wybranym przez Ciebie obrazem.

Praca nad tym projektem pomoże Ci poznać przetwarzanie języka naturalnego, które jest dość znaczącą sekcją AI i ML.

4. Identyfikator spamu

Mamy dla Ciebie kolejny projekt przetwarzania języka naturalnego. W tym przypadku musisz stworzyć narzędzie, które identyfikuje zawartość spamu. Identyfikatory spamu są obecnie powszechne. Od Gmaila po Truecaller, wiele urządzeń używa identyfikatorów spamu w celu usprawnienia obsługi.

Możesz stworzyć taki z przetwarzaniem języka naturalnego. Podobnie jak w przypadku projektu fałszywej recenzji, będziesz musiał zidentyfikować określone tony i słowa występujące w wiadomościach spamowych.

Następnie musiałbyś użyć tych danych do trenowania swojego modelu.

5. Analizator ruchu

W tym projekcie musiałbyś zbudować narzędzie do analizy ruchu, które sugeruje optymalną ścieżkę dotarcia do określonego miejsca docelowego. Narzędzie powinno sprawdzać różne czynniki, takie jak natężenie ruchu, długość ścieżki i tryb podróży, jednocześnie sugerując właściwą drogę.

Możesz czerpać inspirację z Map Google do tego projektu. Oprócz Google Maps z tej technologii korzystają również internetowe firmy taksówkowe, takie jak Uber i Ola.

Dlatego praca nad tym projektem przyniosłaby Ci znaczne korzyści.

6. Eksploracja opinii na temat strony internetowej

Analiza nastrojów to jedno z najpopularniejszych zastosowań sztucznej inteligencji. W tym projekcie stworzysz rozwiązanie, które analizuje komentarze użytkowników na temat witryny, aby zobaczyć, jaka jest ogólna opinia o tej witrynie.

7. Wykrywanie i lokalizacja ognia za pomocą kamery

Możesz stworzyć rozwiązanie wykrywające pożar i lokalizujące go poprzez kanały kamer monitoringu. Jest to projekt na poziomie średniozaawansowanym i musisz użyć tutaj CNN.

Na początku powinieneś zacząć od identyfikatora pożaru, a następnie dodać możliwość zlokalizowania pożaru, aby ludzie mogli bezpiecznie uciec.

8. Automat gry (T-rex Dino)

Prawie każdy internauta grał w grę Dino Google Chrome. Jest to gra, w której kontrolujesz dinozaura, który biegnie nieprzerwanie i musi unikać przeszkód poprzez podskakiwanie lub schylanie się. Możesz stworzyć rozwiązanie do uczenia maszynowego, które automatyzuje Dino i uczy się na jego błędach.

Aby pracować nad tym projektem, powinieneś znać algorytmy uczenia się przez wzmacnianie. Ten projekt to świetny sposób na uzyskanie fantastycznego wyniku.

Kasa: 15 ciekawych projektów ML dla początkujących

Dlaczego powinieneś używać Pythona do tych projektów

Korzystanie z Pythona na potrzeby sztucznej inteligencji ma wiele zalet. Kiedy zaczynasz uczyć się sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, możesz się zastanawiać, dlaczego Python jest tak powszechny w tej dziedzinie.

Największym powodem ogromnej popularności Pythona są jego różne biblioteki. Można powiedzieć, że ma bibliotekę do niemal każdego zadania, jakie można sobie wyobrazić. Python ma scikit-learn, NumPy, TensorFlow i wiele innych bibliotek, które ułatwiają ML.

Zadania AI i ML wymagają dużo kodowania. Predefiniowane pakiety Pythona znacznie upraszczają ten proces, ponieważ redukują ilość kodu, który trzeba napisać.

Python jest jednym z najłatwiejszych do opanowania języków programowania. Jego składnia jest bardzo prosta, dzięki czemu jest dostępna dla każdego. Odegrało to ogromną rolę, dzięki czemu stał się popularnym wyborem dla profesjonalistów AI i ML.

Innym ważnym powodem powszechnej popularności Pythona jest jego kompatybilność. Możesz używać Pythona ze wszystkimi głównymi systemami, w tym Windows, macOS, Linux.

Ponieważ Python istnieje od dawna i ma wiele zalet, zbudował kwitnącą społeczność. Jego społeczność jest bardzo pomocna i wspierająca. To sprawia, że ​​jest bardzo odpowiedni dla początkujących w AI i ML.

Dlaczego AI jest w popycie

Sztuczna inteligencja pojawiła się w latach 50. i od czasu jej pojawienia się gwałtownie wzrosła. Można jednak zauważyć, że w ostatnich latach zapotrzebowanie na specjalistów AI znacznie wzrosło. Możesz się zastanawiać: „Jeśli sztuczna inteligencja istnieje od ponad sześciu dekad, dlaczego ostatnio stała się tak popularna?”

Nasze postępy technologiczne odegrały znaczącą rolę w udostępnianiu sztucznej inteligencji. Implementacje sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego wymagają dużej mocy obliczeniowej, która wcześniej nie była dostępna. Od lat pięćdziesiątych nasza moc obliczeniowa wzrosła bilion razy, ułatwiając nam wykonywanie procesów AI.

Dzięki smartfonom i internetowi ilość danych, które generujemy każdego dnia, wzrosła wykładniczo. Udostępniamy posty w mediach społecznościowych, czytamy artykuły, robimy zakupy online i robimy wiele rzeczy, z których wszystkie generują dane. Najskuteczniejszym sposobem obsługi wszystkich tych danych jest sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe.

Powstanie gigantów technologicznych, takich jak IBM, Microsoft i Tesla, znacznie pomogło sztucznej inteligencji stać się popularnym. Podjęli zobowiązania finansowe niezbędne do przeprowadzenia badań terenowych w tym sektorze.

Teraz, gdy omówiliśmy, dlaczego zalecamy wykonywanie projektów sztucznej inteligencji w Pythonie i dlaczego ta technologia stała się tak popularna, zacznijmy omawiać niektóre pomysły na projekty sztucznej inteligencji w Pythonie.

Rozpocznij pracę nad pomysłami na projekty sztucznej inteligencji w Pythonie

Mamy nadzieję, że ten artykuł dotyczący projektów sztucznej inteligencji w Pythonie rozwiał Twoje wątpliwości i pytania dotyczące tego tematu. Pozostało już tylko rozpocząć pracę nad projektem i zgłębić swoją wiedzę. Jeśli masz jakieś pytania lub sugestie dotyczące tych pomysłów na projekty, daj nam znać, umieszczając komentarz poniżej. Chcielibyśmy usłyszeć od ciebie. Z drugiej strony, jeśli chcesz zindywidualizowanej nauki, możesz wziąć udział w kursie AI.

Jak widać, sztuczna inteligencja jest niesamowicie potężnym narzędziem i wielokrotnie zaskakiwała świat, z którego możemy korzystać w wielu branżach. Od finansów po media społecznościowe, stała się już istotną częścią wielu firm.

Ponadto, jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym, sprawdź program PG dla kadry kierowniczej IIIT-B i upGrad w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznego szkolenia, ponad 30 studiów przypadków i zadań , status absolwentów IIIT-B, ponad 5 praktycznych praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.