8 projetos interessantes de inteligência artificial em Python para iniciantes [2022]

Estudar inteligência artificial e aprendizado de máquina pode ser bastante assustador. Para te ajudar, preparamos o seguinte artigo sobre projetos de inteligência artificial em Python.

Depois de ler isso, você terá muitas ideias de projetos de inteligência artificial em Python. Vamos começar

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Projetos de Inteligência Artificial em Python

1. Detector de Revisão Falsa

Todo mundo lê comentários online. Yelp, Trustpilot, Gripeo e até mesmo o Google Meu Negócio são sites de avaliações bem conhecidos, onde os consumidores vêm para verificar as avaliações de outras empresas. No entanto, algumas empresas tentam enganar os clientes adicionando avaliações positivas falsas. Você pode criar um classificador que possa reconhecer avaliações falsas e garantir que nenhuma avaliação falsa seja permitida no site.

Revisões falsas tendem a ter tons e palavras específicos que você pode treinar seu modelo para identificar.

É um projeto de nível iniciante, portanto, se você nunca trabalhou em ideias de projetos de inteligência artificial em Python antes, pode começar com este.

2. Reconhecedor de manuscrito

A visão computacional é uma seção central da inteligência artificial. Se você estiver interessado em usar visão computacional, pode começar com este projeto. Aqui, você deve criar uma solução que reconheça o conteúdo manuscrito. Você deve estar familiarizado com os fundamentos da visão computacional para trabalhar neste projeto.

No entanto, também é uma tarefa amigável para iniciantes. Você deve começar a treinar sua solução com símbolos simples, como 0 e 1, e depois passar para caracteres mais complicados.

3. Bloqueador de spoilers

Neste projeto, você teria que criar uma ferramenta que identificasse spam e o bloqueasse automaticamente. Pode ser útil para fóruns de discussão e plataformas como Reddit e Tumblr. Todos nós odiamos spoilers, e se você estiver interessado em criar uma ferramenta relacionada a mídia e entretenimento, então este é o projeto certo para você.

Você pode adicionar o nome do seu programa ou filme, portanto, se for mencionado em algum lugar, a ferramenta o cobrirá com uma imagem de sua escolha.

Trabalhar neste projeto ajudará você a aprender sobre processamento de linguagem natural, que é uma seção bastante proeminente de IA e ML.

4. Identificador de Spam

Temos outro projeto de processamento de linguagem natural para você. Neste, você deve criar uma ferramenta que identifique conteúdo de spam. Identificadores de spam são comuns nos dias de hoje. Do Gmail ao Truecaller, muitos dispositivos usam identificadores de spam para otimizar a experiência do usuário.

Você pode criar um com processamento de linguagem natural. Como o projeto de revisão falsa, você terá que identificar tons e palavras específicos predominantes em e-mails de spam.

Então, você teria que usar esses dados para treinar seu modelo.

5. Analisador de tráfego

Neste projeto, você teria que construir uma ferramenta de análise de tráfego que sugerisse o caminho ideal para chegar a um destino específico. A ferramenta deve verificar os diferentes fatores, como densidade de tráfego, comprimento de um caminho e o modo de viagem, ao mesmo tempo em que sugere o caminho certo a ser seguido.

Você pode se inspirar no Google Maps para este projeto. Além do Google Maps, empresas de táxi online como Uber e Ola também utilizam essa tecnologia.

É por isso que trabalhar neste projeto o beneficiaria substancialmente.

6. Mineração de opinião para o site

A análise de sentimentos está entre os usos mais populares da inteligência artificial. Neste projeto, você criaria uma solução que analisa os comentários dos usuários sobre um site para ver qual é a opinião geral sobre esse site.

7. Detecção e Localização de Incêndio Através da Câmera

Você pode criar uma solução que detecta fogo e o localiza através dos feeds das câmeras de vigilância. É um projeto de nível intermediário, e você precisaria usar a CNN aqui.

A princípio, você deve começar com um identificador de incêndio e, em seguida, adicionar a capacidade de localizar o incêndio para que as pessoas possam escapar com segurança.

8. Automatizador de jogos (T-rex Dino)

Quase todos os usuários da Internet já jogaram o jogo Dino do Google Chrome. É o jogo onde você controla um dinossauro que corre continuamente e tem que evitar obstáculos saltando ou curvando-se. Você pode criar uma solução de aprendizado de máquina que automatize o Dino e aprenda com seus erros.

Para trabalhar neste projeto, você deve estar familiarizado com algoritmos de aprendizado por reforço. Este projeto é uma ótima maneira de obter uma pontuação alta fantástica.

Confira: 15 projetos interessantes de ML para iniciantes

Por que você deve usar o Python para esses projetos

Há muitas vantagens em usar o Python para IA. Quando você começa a aprender inteligência artificial e aprendizado de máquina, pode se perguntar por que o Python é tão predominante nesse campo.

A maior razão por trás da imensa popularidade do Python são suas várias bibliotecas. Você pode dizer que tem uma biblioteca para quase todas as tarefas imagináveis. Python tem scikit-learn, NumPy, TensorFlow e muitas outras bibliotecas que facilitam o ML.

As tarefas de IA e ML exigem muita codificação. Os pacotes predefinidos do Python tornam esse processo muito mais direto, pois reduzem a quantidade de código que você precisa escrever.

Python está entre as linguagens de programação mais fáceis de aprender. Sua sintaxe é muito direta, o que o torna acessível a todos. Isso desempenhou um papel enorme em torná-lo uma escolha popular para profissionais de IA e ML.

Outra grande razão por trás da ampla popularidade do Python é sua compatibilidade. Você pode usar o Python com todos os principais sistemas, incluindo Windows, macOS, Linux.

Como o Python existe há muito tempo e tem muitas vantagens, ele construiu uma comunidade próspera. Sua comunidade é muito útil e solidária. Isso o torna muito adequado para iniciantes em IA e ML.

Por que a IA está em demanda

A IA surgiu na década de 1950 e, desde sua chegada, cresceu exponencialmente. No entanto, você deve ter notado que a demanda por profissionais de IA cresceu substancialmente nos últimos anos. Você pode se perguntar: “Se a IA existe há mais de seis décadas, por que ficou tão popular recentemente?”

Nossos avanços tecnológicos desempenharam um papel significativo em tornar a IA acessível. As implementações de inteligência artificial e aprendizado de máquina exigem muito poder de computação, que não estava disponível antes. Desde a década de 1950, nosso poder de computação aumentou um trilhão de vezes, facilitando a execução de processos de IA.

Graças aos smartphones e à internet, a quantidade de dados que geramos todos os dias aumentou exponencialmente. Compartilhamos postagens de mídia social, lemos notícias, fazemos compras on-line e fazemos muitas coisas, tudo isso gera dados. A maneira mais eficaz de lidar com todos esses dados é por meio de IA e ML.

A ascensão de gigantes da tecnologia como IBM, Microsoft e Tesla ajudou consideravelmente a IA a se tornar popular. Eles assumiram os compromissos financeiros necessários para a pesquisa de campo neste setor.

Agora que discutimos por que recomendamos fazer projetos de inteligência artificial em Python e por que essa tecnologia se tornou tão popular, vamos começar a discutir algumas ideias de projetos de inteligência artificial em Python.

Comece a trabalhar em ideias de projetos de inteligência artificial em Python

Esperamos que este artigo sobre projetos de inteligência artificial em Python tenha tirado suas dúvidas e questionamentos sobre este tema. A única coisa que resta agora é começar a trabalhar em um projeto e explorar seu conhecimento. Se você tiver alguma dúvida ou sugestão sobre essas ideias de projeto, por favor, deixe-nos saber deixando um comentário abaixo. Adoraríamos ouvir de você. Por outro lado, se você deseja uma experiência de aprendizado individualizada, pode obter um curso de IA.

Como você pode ver, a IA é uma ferramenta incrivelmente poderosa e surpreendeu o mundo muitas vezes, que podemos usar em muitos setores. Das finanças às mídias sociais, já se tornou uma parte crucial de muitas empresas.

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