为初学者准备的 8 个有趣的 Python 人工智能项目 [2022]

学习人工智能和机器学习可能会让人望而生畏。 为了帮助您，我们准备了以下关于 Python 中的人工智能项目的文章。

阅读本文后，您将在 Python 中获得大量人工智能项目的想法。 让我们开始吧

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Python 中的人工智能项目

1. 虚假评论检测器

每个人都阅读在线评论。 Yelp、Trustpilot、Gripeo，甚至是 Google My Business 都是知名的评论网站，消费者可以在这些网站上查看他人对企业的评论。 但是，一些公司试图通过添加虚假的正面评论来欺骗客户。 您可以创建一个可以识别虚假评论的分类器，并确保网站上不允许出现虚假评论。

虚假评论往往具有特定的语气和词语，您可以训练您的模型进行识别。

这是一个初学者级别的项目，所以如果你之前没有在 Python 中研究过人工智能项目的想法，你可以从这个开始。

2. 手写识别器

计算机视觉是人工智能的核心部分。 如果您对使用计算机视觉感兴趣，那么您可以从这个项目开始。 在这里，您必须创建一个识别手写内容的解决方案。 您应该熟悉计算机视觉的基础知识才能从事此项目。

但是，这也是一项适合初学者的任务。 您应该开始使用简单的符号（例如 0 和 1）来训练您的解决方案，然后转向更复杂的字符。

3. 扰流板拦截器

在这个项目中，您必须创建一个工具来识别垃圾邮件并自动阻止它。 对于讨论论坛和平台，如 Reddit 和 Tumblr，它可以很方便。 我们都讨厌剧透，如果您有兴趣创建与媒体和娱乐相关的工具，那么这是适合您的项目。

您可以添加节目或电影的名称，因此如果在某处提到它，该工具将用您选择的图像覆盖它。

在这个项目上工作将帮助您了解自然语言处理，这是 AI 和 ML 中相当突出的部分。

4. 垃圾邮件标识符

我们为您准备了另一个自然语言处理项目。 在这个中，您必须创建一个识别垃圾邮件内容的工具。 如今，垃圾邮件标识符很常见。 从 Gmail 到 Truecaller，许多设备都使用垃圾邮件标识符来简化用户体验。

您可以使用自然语言处理创建一个。 与虚假评论项目一样，您必须识别垃圾邮件中普遍存在的特定语气和词语。

然后，您必须使用该数据来训练您的模型。

5. 流量分析器

在这个项目中，您必须构建一个流量分析工具，以建议到达特定目的地的最佳路径。 该工具应检查不同的因素，例如交通密度、路径长度和出行方式，同时建议正确的路径。

您可以从 Google 地图中获取此项目的灵感。 除了谷歌地图，Uber 和 Ola 等在线出租车公司也使用了这项技术。

这就是为什么从事这个项目会让你受益匪浅。

6.网站意见挖掘

情绪分析是人工智能最流行的用途之一。 在此项目中，您将创建一个解决方案来分析用户对网站的评论，以了解对该网站的一般看法。

7. 通过摄像头进行火灾检测和定位

您可以创建一个解决方案来检测火灾并通过监控摄像头的源进行定位。 这是一个中级项目，你需要在这里使用 CNN。

首先，您应该从火灾标识符开始，然后添加定位火灾的功能，以便人们可以安全逃生。

8. Game Automator (T-rex Dino)

几乎每个互联网用户都玩过 Google Chrome 的 Dino 游戏。 在这款游戏中，您可以控制一只连续奔跑的恐龙，并且必须通过跳跃或鞠躬来避开障碍物。 您可以创建一个机器学习解决方案，使 Dino 自动化并从错误中学习。

要从事这个项目，您应该熟悉强化学习算法。 这个项目是获得高分的好方法。

结帐：为初学者准备的 15 个有趣的 ML 项目

为什么你应该在这些项目中使用 Python

将 Python 用于 AI 有很多优点。 当你开始学习人工智能和机器学习时，你可能想知道为什么 Python 在这个领域如此流行。

Python 广受欢迎的最大原因是它的各种库。 你可以说它有一个几乎可以完成所有可以想象的任务的库。 Python 有 scikit-learn、NumPy、TensorFlow 和许多其他使 ML 变得容易的库。

AI 和 ML 任务需要大量编码。 Python 的预定义包使这个过程更加简单，因为它们减少了您需要编写的代码量。

Python 是最容易学习的编程语言之一。 它的语法非常简单，因此每个人都可以使用。 这在使其成为 AI 和 ML 专业人士的热门选择方面发挥了重要作用。

Python 广受欢迎的另一个重要原因是它的兼容性。 您可以将 Python 用于所有主要系统，包括 Windows、macOS、Linux。

因为 Python 已经存在了很长时间并且有很多优势，所以它建立了一个蓬勃发展的社区。 它的社区非常有帮助和支持。 这使得它非常适合 AI 和 ML 的初学者。

为什么需要人工智能

人工智能出现在 1950 年代，自问世以来，它呈指数级增长。 但是，您可能已经注意到，近年来对 AI 专业人士的需求大幅增长。 你可能会想，“如果人工智能已经存在了六年多，为什么它最近变得如此流行？”

我们的技术进步在使人工智能易于访问方面发挥了重要作用。 人工智能和机器学习的实现需要大量的计算能力，而这在以前是不可用的。 自 1950 年代以来，我们的计算能力增加了万亿倍，使我们更容易执行 AI 流程。

由于智能手机和互联网，我们每天生成的数据量呈指数级增长。 我们分享社交媒体帖子、阅读新闻文章、在线购物以及做很多事情，所有这些都会产生数据。 处理所有这些数据的最有效方法是通过 AI 和 ML。

IBM、微软和特斯拉等科技巨头的崛起极大地帮助了人工智能的普及。 他们做出了在该领域进行实地研究所需的财务承诺。

既然我们已经讨论了为什么我们建议用 Python 做人工智能项目，以及为什么这项技术如此受欢迎，那么让我们开始讨论一些用 Python 做人工智能项目的想法。

开始在 Python 中研究人工智能项目的想法

我们希望这篇关于 Python 中的人工智能项目的文章消除了您对该主题的疑虑和疑问。 现在唯一剩下的就是开始做一个项目并探索你的知识。 如果您对这些项目想法有任何疑问或建议，请在下方发表评论让我们知道。 我们很乐意听取您的意见。 另一方面，如果您想要个性化的学习体验，您可以参加 AI 课程。

正如你所看到的，人工智能是一个非常强大的工具，曾多次震惊世界，我们可以在许多行业中使用它。 从金融到社交媒体，它已经成为许多公司的重要组成部分。

此外，如果您有兴趣了解有关机器学习的更多信息，请查看 IIIT-B 和 upGrad 的机器学习和 AI 执行 PG 计划，该计划专为工作专业人士设计，提供 450 多个小时的严格培训、30 多个案例研究和作业，IIIT-B 校友身份，5 个以上实用的实践顶点项目和顶级公司的工作协助。