為初學者準備的 8 個有趣的 Python 人工智能項目 [2022]

學習人工智能和機器學習可能會讓人望而生畏。 為了幫助您，我們準備了以下關於 Python 中的人工智能項目的文章。

閱讀本文後，您將在 Python 中獲得大量人工智能項目的想法。 讓我們開始吧

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Python 中的人工智能項目

1. 虛假評論檢測器

每個人都閱讀在線評論。 Yelp、Trustpilot、Gripeo，甚至是 Google My Business 都是知名的評論網站，消費者可以在這些網站上查看他人對企業的評論。 但是，一些公司試圖通過添加虛假的正面評論來欺騙客戶。 您可以創建一個可以識別虛假評論的分類器，並確保網站上不允許出現虛假評論。

虛假評論往往具有特定的語氣和詞語，您可以訓練您的模型進行識別。

這是一個初學者級別的項目，所以如果你之前沒有在 Python 中研究過人工智能項目的想法，你可以從這個開始。

2. 手寫識別器

計算機視覺是人工智能的核心部分。 如果您對使用計算機視覺感興趣，那麼您可以從這個項目開始。 在這裡，您必須創建一個識別手寫內容的解決方案。 您應該熟悉計算機視覺的基礎知識才能從事此項目。

但是，這也是一項適合初學者的任務。 您應該開始使用簡單的符號（例如 0 和 1）來訓練您的解決方案，然後轉向更複雜的字符。

3. 擾流板攔截器

在這個項目中，您必須創建一個工具來識別垃圾郵件並自動阻止它。 對於討論論壇和平台，如 Reddit 和 Tumblr，它可以很方便。 我們都討厭劇透，如果您有興趣創建與媒體和娛樂相關的工具，那麼這是適合您的項目。

您可以添加節目或電影的名稱，因此如果在某處提到它，該工具將用您選擇的圖像覆蓋它。

在這個項目上工作將幫助您了解自然語言處理，這是 AI 和 ML 中相當突出的部分。

4. 垃圾郵件標識符

我們為您準備了另一個自然語言處理項目。 在這個中，您必須創建一個識別垃圾郵件內容的工具。 如今，垃圾郵件標識符很常見。 從 Gmail 到 Truecaller，許多設備都使用垃圾郵件標識符來簡化用戶體驗。

您可以使用自然語言處理創建一個。 與虛假評論項目一樣，您必須識別垃圾郵件中普遍存在的特定語氣和詞語。

然後，您必須使用該數據來訓練您的模型。

5. 流量分析器

在這個項目中，您必須構建一個流量分析工具，以建議到達特定目的地的最佳路徑。 該工具應檢查不同的因素，例如交通密度、路徑長度和出行方式，同時建議正確的路徑。

您可以從 Google 地圖中獲取此項目的靈感。 除了谷歌地圖，Uber 和 Ola 等在線出租車公司也使用了這項技術。

這就是為什麼從事這個項目會讓你受益匪淺。

6.網站意見挖掘

情緒分析是人工智能最流行的用途之一。 在此項目中，您將創建一個解決方案來分析用戶對網站的評論，以了解對該網站的一般看法。

7. 通過攝像頭進行火災檢測和定位

您可以創建一個解決方案來檢測火災並通過監控攝像頭的源進行定位。 這是一個中級項目，你需要在這裡使用 CNN。

首先，您應該從火災標識符開始，然後添加定位火災的功能，以便人們可以安全逃生。

8. Game Automator (T-rex Dino)

幾乎每個互聯網用戶都玩過 Google Chrome 的 Dino 遊戲。 在這款遊戲中，您可以控制一隻連續奔跑的恐龍，並且必須通過跳躍或鞠躬來避開障礙物。 您可以創建一個機器學習解決方案，使 Dino 自動化並從錯誤中學習。

要從事這個項目，您應該熟悉強化學習算法。 這個項目是獲得高分的好方法。

結帳：為初學者準備的 15 個有趣的 ML 項目

為什麼你應該在這些項目中使用 Python

將 Python 用於 AI 有很多優點。 當你開始學習人工智能和機器學習時，你可能想知道為什麼 Python 在這個領域如此流行。

Python 廣受歡迎的最大原因是它的各種庫。 你可以說它有一個幾乎可以完成所有可以想像的任務的庫。 Python 有 scikit-learn、NumPy、TensorFlow 和許多其他使 ML 變得容易的庫。

AI 和 ML 任務需要大量編碼。 Python 的預定義包使這個過程更加簡單，因為它們減少了您需要編寫的代碼量。

Python 是最容易學習的編程語言之一。 它的語法非常簡單，因此每個人都可以使用。 這在使其成為 AI 和 ML 專業人士的熱門選擇方面發揮了重要作用。

Python 廣受歡迎的另一個重要原因是它的兼容性。 您可以將 Python 用於所有主要係統，包括 Windows、macOS、Linux。

因為 Python 已經存在了很長時間並且有很多優勢，所以它建立了一個蓬勃發展的社區。 它的社區非常有幫助和支持。 這使得它非常適合 AI 和 ML 的初學者。

為什麼需要人工智能

人工智能出現在 1950 年代，自問世以來，它呈指數級增長。 但是，您可能已經註意到，近年來對 AI 專業人士的需求大幅增長。 你可能會想，“如果人工智能已經存在了六年多，為什麼它最近變得如此流行？”

我們的技術進步在使人工智能易於訪問方面發揮了重要作用。 人工智能和機器學習的實現需要大量的計算能力，而這在以前是不可用的。 自 1950 年代以來，我們的計算能力增加了萬億倍，使我們更容易執行 AI 流程。

由於智能手機和互聯網，我們每天生成的數據量呈指數級增長。 我們分享社交媒體帖子、閱讀新聞文章、在線購物以及做很多事情，所有這些都會產生數據。 處理所有這些數據的最有效方法是通過 AI 和 ML。

IBM、微軟和特斯拉等科技巨頭的崛起極大地幫助了人工智能的普及。 他們做出了在該領域進行實地研究所需的財務承諾。

既然我們已經討論了為什麼我們建議用 Python 做人工智能項目，以及為什麼這項技術如此受歡迎，那麼讓我們開始討論一些用 Python 做人工智能項目的想法。

開始在 Python 中研究人工智能項目的想法

我們希望這篇關於 Python 中的人工智能項目的文章消除了您對該主題的疑慮和疑問。 現在唯一剩下的就是開始做一個項目並探索你的知識。 如果您對這些項目想法有任何疑問或建議，請在下方發表評論讓我們知道。 我們很樂意聽取您的意見。 另一方面，如果您想要個性化的學習體驗，您可以參加 AI 課程。

正如你所看到的，人工智能是一個非常強大的工具，曾多次震驚世界，我們可以在許多行業中使用它。 從金融到社交媒體，它已經成為許多公司的重要組成部分。

此外，如果您有興趣了解有關機器學習的更多信息，請查看 IIIT-B 和 upGrad 的機器學習和 AI 執行 PG 計劃，該計劃專為工作專業人士設計，提供 450 多個小時的嚴格培訓、30 多個案例研究和作業，IIIT-B 校友身份，5 個以上實用的實踐頂點項目和頂級公司的工作協助。