15 فكرة مثيرة للاهتمام لمشروع الذكاء الاصطناعي للمبتدئين

تبدو مهنة الذكاء الاصطناعي (AI) مشرقة مع التطورات الأخيرة في هذا المجال.

تستفيد جميع القطاعات تقريبًا من الذكاء الاصطناعي لمصلحتها ، من تكنولوجيا المعلومات والتصنيع والسيارات إلى الدفاع والتمويل وإنشاء المحتوى ،

لذا ، إذا كنت ترغب في بناء مستقبل وظيفي في الذكاء الاصطناعي ، فلن يكون هناك وقت أفضل للبدء من الآن. نظرًا لأن الخبرة العملية هي أفضل طريقة لتعلم مهارة ، يمكنك القيام بمشاريع مختلفة لتعلم الذكاء الاصطناعي والمهارات ذات الصلة مثل البرمجة واستخدام الأدوات والتقنيات.

سيعلمك كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد الأشخاص والشركات في الوقت الفعلي ويساعدك على اكتساب المعرفة في هذا القطاع لتعزيز حياتك المهنية في الذكاء الاصطناعي. ولهذا ، سيكون من المفيد للغاية إذا كانت لديك معرفة بمهارات مثل:

• لغات البرمجة مثل Python و R و Java و MATLAB و Perl
• خوارزميات التعلم الآلي مثل الانحدار الخطي ، والانحدار اللوجستي ، و Naive Bayes ، و K-mean ، و KNN ، و SVM ، وأشجار القرار
• أساسيات وأدوات تحليل البيانات مثل Apache Spark
• الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) التي يمكنها محاكاة وظائف الدماغ لدى البشر لحل المشكلات في تطبيقات الكتابة اليدوية والوجه والتعرف على الأنماط
• أساسيات الشبكة العصبية المتشنجة (CNN)
• الأدوات المستندة إلى Unix مثل Sort و AWK والتعبيرات العادية.

الآن ، دعنا نكتشف بسرعة بعض مشاريع الذكاء الاصطناعي المثيرة للاهتمام.

مشاريع الذكاء الاصطناعي الأساسية

التعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد

الهدف : بناء نظام يمكنه التعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد بمساعدة الشبكات العصبية الاصطناعية

المشكلة : تتكون الأرقام والأحرف التي كتبها البشر من أشكال وأحجام ومنحنيات وأنماط مختلفة ، وليست متماثلة تمامًا لشخصين. لذلك ، كان تحويل الأحرف أو الأرقام المكتوبة إلى تنسيق رقمي يمثل تحديًا في الماضي لأجهزة الكمبيوتر. اعتادوا أيضًا على الكفاح في تفسير النصوص الموجودة في المستندات الورقية.

على الرغم من اعتماد الرقمنة بسرعة في كل قطاع تقريبًا ، إلا أن بعض المجالات لا تزال تتطلب الأعمال الورقية. هذا هو السبب في أننا نحتاج إلى التكنولوجيا لجعل هذه العملية سهلة لأجهزة الكمبيوتر حتى يتمكنوا من التعرف على الكتابات البشرية على الورق.

الحل : يتيح استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية إمكانية بناء نظام التعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد لتفسير الأرقام التي يرسمها الشخص بدقة. لهذا الغرض ، يتم استخدام الشبكة العصبية الالتفافية (CNN) للتعرف على الأرقام الموجودة على الورق. تحتوي هذه الشبكة على مجموعة بيانات HASYv2 تضم 168000 صورة من 369 تصنيفًا مختلفًا.

التطبيق : بصرف النظر عن الأوراق ، يمكن لنظام التعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد قراءة الرموز الرياضية وأنماط الكتابة اليدوية من الصور وأجهزة الشاشة التي تعمل باللمس ومصادر أخرى. يحتوي هذا البرنامج على تطبيقات مختلفة مثل مصادقة الشيكات المصرفية ، وقراءة النماذج المملوءة ، وتدوين الملاحظات السريعة.

كشف خط المسار

الهدف : لإنشاء نظام يمكنه الاتصال بالمركبات ذاتية القيادة والروبوتات التي تتبع الخط لمساعدتها على اكتشاف خطوط الممرات على الطريق في الوقت الفعلي.

المشكلة : لا شك أن المركبات المستقلة هي تقنيات مبتكرة تستخدم تقنيات وخوارزميات التعلم العميق. لقد خلقوا فرصًا جديدة في قطاع السيارات وقللوا من الحاجة إلى سائق بشري.

ومع ذلك ، إذا لم تكن الآلة التي تقود سيارة ذاتية القيادة مدربة بشكل مناسب ، فقد يتسبب ذلك في مخاطر وحوادث على الطريق. أثناء تدريب الآلة ، تتمثل إحدى الخطوات في جعل النظام يتعلم كيفية اكتشاف الممرات على الطريق حتى لا يصطدم بممر آخر أو يصطدم بمركبات أخرى.

الحل : لحل هذه المشكلة ، قم ببناء نظام باستخدام مفاهيم Computer Vision في Python. سيساعد المركبات ذاتية القيادة على اكتشاف خطوط الممرات بشكل صحيح والتأكد من سيرها على الطريق حيث يجب أن تكون ، دون المخاطرة بالآخرين.

يمكنك استخدام مكتبة OpenCV - وهي مكتبة محسّنة تركز على الاستخدام في الوقت الفعلي مثل هذه المكتبة لاكتشاف خطوط الممرات. تتضمن المكتبة واجهات Java و Python و C ++ التي تدعم أنظمة Windows و macOS و Linux و Android و iOS.

علاوة على ذلك ، من الضروري العثور على العلامات على جانبي المسار. يمكنك استخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية في لغة بايثون للعثور على ممرات الطريق حيث يجب أن تعمل السيارات ذاتية القيادة. يجب عليك أيضًا العثور على العلامة البيضاء على حارة وإخفاء بقية الكائنات بإخفاء الإطار ومصفوفات NumPy. Nest ، يتم تطبيق تحويل خط Hough للكشف أخيرًا عن خطوط الممر. بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك استخدام طرق رؤية الكمبيوتر الأخرى مثل عتبة اللون لتحديد خطوط الحارة.

التطبيق : يتم استخدام اكتشاف خط المسار في الوقت الفعلي بواسطة المركبات المستقلة مثل السيارات والروبوتات التي تتبع الخط. إنه مفيد أيضًا في صناعة الألعاب لسباق السيارات.

كشف الالتهاب الرئوي

الهدف : بناء نظام ذكاء اصطناعي باستخدام الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) و Python التي يمكنها اكتشاف الالتهاب الرئوي من صور الأشعة السينية للمريض

المشكلة : لا يزال الالتهاب الرئوي يمثل تهديدًا ، ويودي بحياة العديد من البلدان. تكمن المشكلة في أن صور الأشعة السينية يتم التقاطها للكشف عن أمراض مثل الالتهاب الرئوي والسرطان والأورام وما إلى ذلك ، بشكل عام ، والتي يمكن أن توفر رؤية منخفضة وتجعل التقييم غير فعال. ولكن إذا تم اتباع العلاج المناسب ، يمكن تقليل معدل الوفيات بشكل كبير.

علاوة على ذلك ، يمكن أن يختلف موضع الالتهاب الرئوي وشكله وحجمه عند مستوى كبير ، حيث يصبح محيطه المستهدف غامضًا إلى حد كبير. يزيد من مشاكل الكشف والدقة. يقودنا هذا إلى تطوير تقنية يمكنها التعرف على الالتهاب الرئوي مبكرًا بالدقة المثلى لتقديم العلاج المناسب وإنقاذ الأرواح.

الحل : سيتم تدريب الحل البرمجي بتفاصيل ضخمة عن الالتهاب الرئوي أو غيره من الأمراض. عندما يشارك المستخدمون المشكلات والأعراض المتعلقة بصحتهم ، يمكن للبرنامج معالجة المعلومات والتحقق منها مقابل قاعدة البيانات الخاصة به لمعرفة الاحتمالات المتعلقة بهذه التفاصيل. يمكنه استخدام التنقيب عن البيانات لتوفير أكثر الأمراض دقة المطابقة لتفاصيل المريض.

بهذه الطريقة يمكن الكشف عن مرض المريض والحصول على العلاج المناسب. ولتصميم البرنامج ، يجب عليك تحديد نموذج CNN الأكثر كفاءة من الناحية التحليلية والمقارنة لتحقيق الكشف عن الالتهاب الرئوي من صور الأشعة السينية باستخدام ميزة الاستخراج. يأتي بعد ذلك تقديم النماذج المختلفة مع المصنفات الخاصة بهم لاقتراح المصنف الأنسب وتقييم أفضل طراز CNN للتحقق من أدائه.

التطبيق : يعد مشروع الذكاء الاصطناعي هذا مفيدًا لمجال الرعاية الصحية للكشف عن أمراض مثل الالتهاب الرئوي وأمراض القلب وما إلى ذلك ، وتقديم الاستشارات الطبية للمرضى.

روبوتات المحادثة

الهدف : إنشاء روبوت محادثة باستخدام Python لتضمينه في موقع ويب أو تطبيق

المشكلة : يحتاج المستهلكون إلى خدمة ممتازة عند استخدامهم لتطبيق أو موقع ويب. إذا كان لديهم استعلام لا يمكنهم العثور على إجابته ، فقد يفقدون الاهتمام بالتطبيق. لذلك ، إذا كنت تنشئ موقعًا إلكترونيًا أو تطبيقًا ، فيجب عليك تقديم أفضل خدمة عالية الجودة لمستخدميك حتى لا تفقدهم وتؤثر على أرباحك النهائية.

الحل : روبوت المحادثة هو تطبيق يمكنه تمكين المحادثة التلقائية بين الروبوتات (AI) والإنسان عبر النص أو الكلام مثل Alexa. إنه متاح على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع لمساعدة المستخدمين في استفساراتهم ، والتنقل فيها ، وتخصيص تجربة المستخدم ، وزيادة المبيعات ، وتقديم رؤى أعمق لسلوك العملاء واحتياجاتهم لمساعدتك في تشكيل منتجاتك وخدماتك.

بالنسبة لمشروع AI هذا ، يمكنك استخدام نسخة بسيطة من chatbot يمكنك العثور عليها في العديد من مواقع الويب. حدد هيكلها الأساسي للبدء في بناء هيكل مماثل. بمجرد الانتهاء من روبوت محادثة بسيط ، يمكنك الانتقال إلى روبوتات محادثة متقدمة.

لإنشاء روبوت محادثة ، تُستخدم مفاهيم الذكاء الاصطناعي مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتمكين الخوارزميات وأجهزة الكمبيوتر من فهم التفاعلات البشرية من خلال لغات مختلفة ومعالجة تلك البيانات. يقوم بتفكيك الإشارات الصوتية والنصوص البشرية ثم يقوم بتحليل البيانات وتحويلها بلغة مفهومة آليًا. ستحتاج أيضًا إلى أدوات وحزم وأدوات مختلفة مدربة مسبقًا للتعرف على الكلام لإنشاء روبوت محادثة ذكي وسريع الاستجابة.

التطبيق : تعد Chatbots مفيدة للغاية في قطاع الشركات لخدمة العملاء ، ومكتب المساعدة في تكنولوجيا المعلومات ، والمبيعات ، والتسويق ، والموارد البشرية. تستخدم الصناعات من التجارة الإلكترونية وتكنولوجيا التعليم والعقارات إلى التمويل والسياحة برامج الدردشة الآلية. أفضل العلامات التجارية مثل Amazon (Alexa) و Spotify و Marriott International و Pizza Hut و Mastercard والمزيد من برامج الدردشة ذات النفوذ.

نظام التوصيات

الهدف : بناء نظام توصية للعملاء للمنتجات ومقاطع الفيديو وبث الموسيقى والمزيد بمساعدة ANN واستخراج البيانات والتعلم الآلي والبرمجة.

المشكلة : المنافسة عالية في جميع المجالات ، سواء كانت تجارة إلكترونية أو ترفيه. وللتميز ، يجب عليك قطع أميال إضافية. إذا كنت تقدم شيئًا يبحث عنه عميلك المستهدف ولكن ليس لديك التدابير اللازمة لإرشادهم إلى متجرك أو التوصية بعروضك ، فإنك تترك الكثير من المال على الطاولة.

الحل : يمكن أن يؤدي استخدام نظام التوصية إلى جذب المزيد من الزوار إلى موقعك أو تطبيقك بشكل فعال. ربما لاحظت أن منصات التجارة الإلكترونية مثل أمازون تقدم توصيات للمنتجات التي بحثت عنها في مكان ما على الإنترنت. عندما تفتح Facebook أو Instagram ، ترى منتجات مماثلة. هذه هي الطريقة التي يعمل بها نظام التوصية.

لبناء هذا النظام ، فإنك تحتاج إلى محفوظات الاستعراض وسلوك العميل والبيانات الضمنية. تعد مهارات التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي ضرورية لإنتاج توصيات المنتج الأكثر ملاءمة بناءً على اهتمامات العملاء. وستحتاج أيضًا إلى البرمجة بلغة R أو Java أو Python والاستفادة من الشبكات العصبية الاصطناعية.

التطبيق : تجد أنظمة التوصية تطبيقات ضخمة في متاجر التجارة الإلكترونية مثل Amazon و eBay وخدمات بث الفيديو مثل Netflix و YouTube وخدمات بث الموسيقى مثل Spotify والمزيد. يساعد في زيادة الوصول إلى المنتج ، وعدد العملاء المتوقعين والعملاء ، والرؤية عبر القنوات المختلفة ، والربحية الإجمالية.

مشاريع الذكاء الاصطناعي الوسيطة

الكشف عن الحرائق

الهدف : بناء نظام للكشف عن الحرائق باستخدام CNN للمهام المتعلقة برؤية الكمبيوتر وتصنيف الصور

المشكلة : الحرائق في المباني السكنية والتجارية خطيرة. إذا لم يتم اكتشاف الحريق في الوقت المحدد ، فقد يؤدي ذلك إلى خسائر فادحة في الأرواح والممتلكات. أصبحت حرائق الغابات أكثر تواترا ؛ لذلك ، هناك حاجة إلى مراقبة منتظمة للحفاظ على الحياة البرية والموارد الطبيعية.

الحل : إن بناء نظام يمكنه اكتشاف الحريق في الداخل والخارج في مرحلة مبكرة وبموقعه الدقيق يمكن أن يساعد في إخماده قبل أن يتسبب في أي ضرر. تم تحسين نظام الكشف عن الحرائق من خلال كاميرا مراقبة.

لهذا الغرض ، يتم استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل CNN ورؤية الكمبيوتر وأدوات مثل OpenCV. يحتاج إلى معالجة صور متطورة وحوسبة سحابية. يمكن عمل النظام لتحليل الصور من كاميرات الفيديو للضوء المرئي والأشعة تحت الحمراء. كما يجب أن يتعرف على الدخان ، ويفرقه عن الضباب ، وينبه الناس بسرعة.

التطبيق : يمكن استخدام الكشف عن الحرائق باستخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن حرائق الغابات للحفاظ على الموارد الطبيعية والنباتات والحيوانات وفي المنازل ومباني الشركات.

مساعد افتراضي قائم على الصوت

الهدف : إنشاء تطبيق بقدرات صوتية لمساعدة المستخدمين

المشكلة : شبكة الويب واسعة وبها العديد من المنتجات والخدمات التي قد يشعر العملاء بالارتباك منها. بالإضافة إلى ذلك ، فإن الأشخاص مشغولون ويحتاجون إلى المساعدة في مختلف المجالات ، حتى في مهامهم اليومية.

الحل : اليوم ، المساعدون الافتراضيون القائمون على الصوت مطلوبون لتبسيط حياة المستخدمين. يمكن للأشخاص استخدام هذه التطبيقات مثل Alexa و Siri لأغراض الترفيه والبحث عن المنتجات والخدمات عبر الإنترنت وأداء المهام اليومية من أجل إنتاجية أفضل.

لبناء هذا النظام ، يتم استخدام البرمجة اللغوية العصبية لفهم لغة الإنسان. سيستمع النظام إلى الصوت ويحوله إلى لغة الآلة ويحفظ الأوامر في قاعدة البيانات الخاصة به. سيحدد أيضًا نية المستخدمين لأداء المهمة وفقًا لذلك وقد يستخدم أدوات تحويل النص إلى كلام أو تحويل الكلام إلى نص.

التطبيق : يتم استخدام المساعدين الافتراضيين المعتمدين على الصوت للعثور على العناصر ذات الصلة على الإنترنت وتشغيل الموسيقى والأفلام ومقاطع الفيديو للترفيه وتعيين التذكيرات وكتابة ملاحظات سريعة وتنشيط وتعطيل الأجهزة المنزلية والمزيد.

المدقق الانتحال

الهدف : لإنشاء نظام يمكنه فحص المستند بحثًا عن سرقة أدبية أو ازدواجية باستخدام الذكاء الاصطناعي

المشكلة : ازدواجية المحتوى مرض يجب مراقبته والقضاء عليه. بالنسبة للشركات ، يؤدي ذلك إلى الإضرار بالسمعة وتصنيفات محرك البحث السيئة. في الواقع ، قد يُعاقب الأشخاص أيضًا على الانتحال بسبب حقوق النشر. وبالتالي ، هناك حاجة لتحديد المحتوى المسروق للشركات والمؤسسات التعليمية.

الحل : تُستخدم مفاهيم الذكاء الاصطناعي لبناء أداة للتحقق من الانتحال لاكتشاف التكرار في المستند. في هذا المشروع ، يمكن استخدام Python Flask أو التنقيب عن النص للكشف عن الانتحال باستخدام قاعدة بيانات متجه تسمى Pinecone. يمكن أن تظهر أيضًا نسبة الانتحال.

التطبيق : مدقق الانتحال له فوائد عديدة لمنشئي المحتوى والمدونين والمحررين والناشرين والكتاب والمستقلين والمعلمين. يمكنهم استخدامه للتحقق مما إذا كان شخص ما قد سرق عملهم ويستخدمه ، بينما يمكن للمحررين تحليل نص مكتوب مقدم من كاتب وتحديد ما إذا كان فريدًا أو تم نسخه من مكان ما.

كشف عاطفة الوجه

الهدف: إنشاء تطبيق يمكنه التنبؤ أو التعرف على المشاعر البشرية من خلال ميزات الوجه باستخدام الذكاء الاصطناعي

المشكلة : فهم المشاعر الإنسانية يمثل تحديًا. كان هناك الكثير من الأبحاث لعقود من الزمن لفهم عاطفة الوجه. قبل ظهور الذكاء الاصطناعي ، كانت النتائج في كل مكان.

الحل : يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تحليل المشاعر البشرية من خلال الوجه باستخدام مفاهيم مثل التعلم العميق و CNN. يمكن استخدام التعلم العميق لبناء برنامج لتحديد تعابير الوجه وتفسيرها من خلال اكتشاف المشاعر الأساسية لدى البشر في الوقت الفعلي مثل السعادة والحزن والخوف والغضب والمفاجأة والاشمئزاز والحيادية ، إلخ.

سيكون النظام قادرًا على استخراج ملامح الوجه وتصنيف التعبيرات. يمكن لـ CNN القيام بذلك وستقوم أيضًا بالتمييز بين المشاعر السيئة والجيدة للكشف عن سلوك الفرد وأنماط تفكيره.

التطبيق : يمكن أن تستخدم الروبوتات أنظمة الكشف عن مشاعر الوجه لتحسين التفاعل البشري وتقديم المساعدة المناسبة للمستخدمين. يمكنهم أيضًا مساعدة الأطفال المصابين بالتوحد ، والأشخاص المصابين بالعمى ، ومراقبة علامات الانتباه من أجل سلامة السائق ، وأكثر من ذلك.

تطبيق المترجم

الهدف : إنشاء تطبيق مترجم باستخدام الذكاء الاصطناعي

المشكلة : هناك آلاف اللغات المنطوقة في العالم. على الرغم من أن اللغة الإنجليزية هي لغة عالمية ، فلا يفهمها الجميع في كل جزء من العالم. وإذا كنت ترغب في إجراء أعمال تجارية مع شخص من دول أخرى يتحدث لغة لا تفهمها ، فهذه مشكلة. وبالمثل ، إذا سافرت إلى بلدان أخرى ، فقد تواجه مشكلات مماثلة.

الحل : إذا كان بإمكانك ترجمة ما يقوله الآخرون أو كتبوه ، فسيساعدك ذلك على التواصل معهم بعمق. لهذا ، يمكنك استخدام مترجم مثل Google Translate. ومع ذلك ، يمكنك إنشاء تطبيقك الخاص من النشا باستخدام الذكاء الاصطناعي.

لهذا ، يمكنك استخدام نماذج NLP والمحولات. سوف يستخرج المحول ميزات من جملة لتحديد كل كلمة وأهميتها التي يمكن أن تجعل المعنى الكامل للجملة. سيقوم بترميز وفك تشفير الكلمات من النهاية إلى النهاية. للقيام بذلك ، سيساعدك تحميل نموذج محول قائم على Python تم تدريبه مسبقًا. يمكنك أيضًا استخدام مكتبة GluonNLP ثم تحميل مجموعات البيانات واختبارها.

التطبيق : يتم استخدام تطبيق المترجم لترجمة لغات مختلفة لأغراض مثل الأعمال والسفر والتدوين والمزيد.

مشاريع الذكاء الاصطناعي المتقدمة

استئناف محلل

الهدف : إنشاء برنامج باستخدام الذكاء الاصطناعي يمكنه تصفح الكثير من السير الذاتية ومساعدة المستخدمين على اختيار السير الذاتية المثالية

المشكلة : في عمليات التوظيف ، يقضي المحترفون وقتًا طويلاً في إجراء الكثير من السير الذاتية ، واحدة تلو الأخرى ، يدويًا للعثور على المرشحين المناسبين لوظيفة ما. إنها مضيعة للوقت وغير فعالة. على الرغم من أنه يمكن أتمتة من خلال مطابقة الكلمات الرئيسية ، إلا أن لها العديد من العيوب. سيضيف المرشحون الذين يعرفون هذا الإجراء العديد من الكلمات الرئيسية ليتم إدراجهم في القائمة المختصرة ، بينما سيتم رفض الآخرين حتى لو كانت لديهم المهارات المطلوبة.

الحل : يمكن أتمتة تصفح عدد كبير من السير الذاتية وإيجاد الوظيفة المناسبة لدور وظيفي باستخدام محلل السيرة الذاتية. سيساعدك على القيام بذلك بكفاءة ، مما يوفر الوقت والجهد بينما يسمح لك باختيار المرشحين بالمهارات المطلوبة.

يمكن أن يساعدك AI و ML في إنشاء التطبيق لاختيار مرشح مناسب أثناء تصفية الباقي. للقيام بذلك ، يمكنك استخدام Resume Dataset على Kaggle مع عمودين - معلومات السيرة الذاتية والمسمى الوظيفي. يمكنك أيضًا استخدام NLTK - مكتبة مبنية على لغة بايثون - لبناء خوارزميات التجميع لمطابقة المهارات.

التطبيق: يتم استخدام محلل السيرة الذاتية في عملية التوظيف ويمكن استخدامه من قبل الشركات والمؤسسات التعليمية.

تطبيق التعرف على الوجوه

الهدف : إنشاء تطبيق يتمتع بإمكانية التعرف على الوجوه باستخدام ANN و CNN و ML والتعلم العميق

المشكلة : تعتبر قضايا سرقة الهوية خطيرة مع تزايد مخاطر الأمن السيبراني التي يمكن أن تتسلل إلى الأنظمة والبيانات. قد يتسبب ذلك في حدوث مشكلات تتعلق بالخصوصية ، وتسريبات للبيانات ، وإلحاق ضرر بسمعة الأفراد والشركات.

الحل : القياسات الحيوية مثل ملامح الوجه فريدة من نوعها ، لذلك يمكن للمؤسسات والأفراد استخدامها لحماية أنظمتهم وبياناتهم. يمكن أن تساعد أنظمة التعرف على الوجوه في التحقق من المستخدم ، مما يضمن فقط للمستخدمين المصرح لهم والمصدق عليهم الوصول إلى نظام أو شبكة أو منشأة أو بيانات.

أنت بحاجة إلى خوارزميات ML المتقدمة والوظائف الرياضية وتقنيات معالجة الصور ثلاثية الأبعاد والتعرف عليها لبناء هذا الحل.

التطبيق : يتم استخدامه في الهواتف الذكية والأجهزة الأخرى كقفل أمان ومنشآت وأنظمة تنظيمية لضمان خصوصية البيانات وأمانها. يتم استخدامه أيضًا من قِبل موفري إدارة الهوية والوصول (IAM) وقطاع الدفاع وغير ذلك.

ألعاب

الهدف : إنشاء ألعاب فيديو باستخدام مفاهيم الذكاء الاصطناعي

المشكلة : صناعة ألعاب الفيديو آخذة في التوسع ، وأصبح اللاعبون أكثر تقدمًا. ومن ثم ، هناك حاجة مستمرة للتطوير وتقديم ألعاب مثيرة للاهتمام تبرز بينما تستمر في زيادة مبيعاتك.

الحل : تُستخدم مفاهيم الذكاء الاصطناعي لإنشاء تطبيقات ألعاب متنوعة مثل الشطرنج وألعاب الثعابين وسيارات السباق والألعاب الإجرائية والمزيد. يمكنه استخدام العديد من المهارات مثل روبوتات الدردشة ، والتعرف على الكلام ، و NLP ، ومعالجة الصور ، واستخراج البيانات ، و CNN ، والتعلم الآلي ، وغيرها الكثير لإنشاء لعبة فيديو واقعية.

التطبيق: يتم استخدام AI لإنشاء ألعاب فيديو متنوعة مثل AlphaGo و Deep Blue و FEAR و Halo والمزيد.

توقع المبيعات

الهدف : إنشاء برنامج يمكنه توقع مبيعات الشركات

المشكلة : تواجه الشركات التي تتعامل مع العديد من المنتجات صعوبات في إدارة وتتبع رقم مبيعات كل منتج. كما يجدون صعوبة في تتبع المخزونات وجعل المنتجات المباعة متاحة مرة أخرى. نتيجة لذلك ، قد يفشلون في توفير المنتجات على حق المستخدمين ، مما يقلل من تجربة العميل.

الحل : يمكن أن يساعدك إنشاء أداة توقع المبيعات في توقع متوسط ​​رقم المبيعات يوميًا أو أسبوعيًا أو شهريًا. بهذه الطريقة ، يمكنك فهم كيفية أداء منتجاتك وتخزين المزيد من العناصر في الوقت المحدد لتلبية طلبات العملاء.

للقيام بذلك ، يمكنك استخدام مهارات مثل خوارزميات التعلم الآلي ، وتحليل البيانات ، والبيانات الضخمة ، والمزيد لتمكين البرنامج من التنبؤ بالمبيعات بدقة.

التطبيق : يتم استخدامه من قبل متاجر التجارة الإلكترونية وتجار التجزئة والموزعين والشركات الأخرى التي تتعامل مع المنتجات الضخمة.

نظام التشغيل الآلي

الهدف : إنشاء حل برمجي يمكنه أتمتة مهام معينة لزيادة الإنتاجية

المشكلة : العمل اليدوي المتكرر يستغرق وقتًا طويلاً. هذه ليست مملة فحسب ، بل إنها تقضي على الإنتاجية أيضًا. ومن ثم ، يجب بناء نظام يمكنه أتمتة المهام المختلفة مثل جدولة المكالمات ، وتلقي الحضور ، والتصحيح التلقائي ، ومعالجة المعاملات ، والمزيد.

الحل : يتيح لك استخدام الذكاء الاصطناعي إنشاء برنامج يمكنه أتمتة مثل هذه المهام للمساعدة في تحسين إنتاجية المستخدم وتخصيص الوقت لمهام أكثر أهمية. يمكن أيضًا إعداده لتقديم إشعارات في الوقت المناسب حتى تتمكن من القيام بالمهام في الوقت المحدد. ويتطلب بناء هذا النظام مهارات مثل البرمجة اللغوية العصبية والتعرف على الوجه ورؤية الكمبيوتر والمزيد.

التطبيق: تُستخدم الأتمتة باستخدام الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع لبناء أدوات إنتاجية للشركات من جميع الأحجام وفي مختلف القطاعات من البنوك والتمويل والرعاية الصحية والتعليم والتصنيع.

استنتاج

آمل أن تجد مشاريع الذكاء الاصطناعي هذه مثيرة للاهتمام للعمل مع وتوسيع معرفتك في الذكاء الاصطناعي والمفاهيم الأخرى ذات الصلة مثل علوم البيانات ، والتعلم الآلي ، ومعالجة اللغات الطبيعية ، وما إلى ذلك ، كما ستساعدك أيضًا على صقل مهاراتك في البرمجة واستخدام الأدوات والتقنيات في المشاريع.

فيما يلي بعض من أفضل دورات الذكاء الاصطناعي على الإنترنت.