15 Ide Proyek AI yang Menarik untuk Pemula

Karier di bidang Artificial Intelligence (AI) tampak cerah dengan perkembangan terkini di bidang ini.

Hampir semua sektor memanfaatkan AI untuk keuntungan mereka, mulai dari TI, manufaktur, dan mobil hingga pertahanan, keuangan, dan pembuatan konten,

Jadi, jika Anda ingin membangun karir di AI, tidak akan pernah ada waktu yang lebih baik untuk memulai daripada sekarang. Karena pengalaman langsung adalah cara terbaik untuk mempelajari suatu keterampilan, Anda dapat melakukan berbagai proyek untuk mempelajari AI dan keterampilan terkait seperti pemrograman serta menggunakan alat dan teknologi.

Ini akan mengajari Anda bagaimana AI dapat membantu orang dan bisnis secara real-time dan membantu Anda mendapatkan pengetahuan di sektor ini untuk memajukan karir Anda di AI. Dan untuk ini, akan sangat bermanfaat jika Anda memiliki pengetahuan tentang keterampilan seperti:

• Bahasa pemrograman seperti Python, R, Java, MATLAB, dan Perl
• Algoritme pembelajaran mesin seperti regresi linier, regresi logistik, Naive Bayes, K-means, KNN, SVM, dan pohon keputusan
• Dasar-dasar analisis data dan alat-alat seperti Apache Spark
• Jaringan saraf tiruan (JST) yang dapat meniru fungsi otak manusia untuk memecahkan masalah dalam aplikasi untuk tulisan tangan, wajah, dan pengenalan pola
• Dasar-dasar jaringan saraf kejang (CNN)
• Alat berbasis Unix seperti Sort, AWK, dan ekspresi reguler.

Sekarang, mari kita temukan beberapa proyek AI yang menarik dengan cepat.

Proyek AI Dasar

Pengenalan Digit Tulisan Tangan

Tujuan : Membangun sistem yang dapat mengenali angka tulisan tangan dengan bantuan jaringan syaraf tiruan

Soal : Angka dan karakter yang ditulis oleh manusia terdiri dari berbagai bentuk, ukuran, lekukan, dan gaya, tidak sama persis untuk dua orang. Jadi, mengubah karakter atau angka tertulis menjadi format digital merupakan tantangan di masa lalu bagi komputer. Mereka juga dulu kesulitan menafsirkan teks pada dokumen berbasis kertas.

Meskipun digitalisasi sedang diadopsi dengan cepat di hampir setiap sektor, area tertentu masih memerlukan dokumen. Oleh karena itu diperlukan teknologi untuk mempermudah proses ini agar komputer dapat mengenali tulisan manusia di atas kertas.

Solusi : Menggunakan jaringan saraf tiruan memungkinkan untuk membangun sistem pengenalan angka tulisan tangan untuk secara tepat menafsirkan angka yang ditarik seseorang. Untuk ini, jaringan saraf konvolusi (CNN) digunakan untuk mengenali angka di atas kertas. Jaringan ini memiliki kumpulan data HASYv2 yang terdiri dari 168.000 gambar dari 369 klasifikasi berbeda.

Aplikasi : Selain kertas, sistem pengenalan angka tulisan tangan dapat membaca simbol matematika dan gaya tulisan tangan dari foto, perangkat layar sentuh, dan sumber lainnya. Perangkat lunak ini memiliki berbagai aplikasi seperti otentikasi cek bank, membaca formulir yang diisi, dan membuat catatan cepat.

Deteksi Jalur Jalur

Tujuan : Untuk membuat sistem yang dapat terhubung dengan kendaraan self-driven dan robot line-following untuk membantu mereka mendeteksi garis lajur di jalan secara real-time.

Masalah : Tidak diragukan lagi, kendaraan otonom adalah teknologi inovatif yang menggunakan teknik dan algoritma Deep Learning. Mereka telah menciptakan peluang baru di sektor mobil dan mengurangi kebutuhan akan pengemudi manusia.

Namun, jika mesin yang mengemudikan mobil self-driving tidak terlatih dengan baik, dapat menyebabkan risiko dan kecelakaan di jalan. Sambil melatih mesin, salah satu langkahnya adalah membuat sistem belajar mendeteksi lajur di jalan agar tidak masuk lajur lain atau bertabrakan dengan kendaraan lain.

Solusi : Untuk mengatasi masalah ini, buatlah sistem menggunakan konsep Computer Vision dengan Python. Ini akan membantu kendaraan otonom mendeteksi garis jalur dengan benar dan memastikannya berjalan di jalan yang seharusnya, tanpa membahayakan orang lain.

Anda dapat menggunakan perpustakaan OpenCV – perpustakaan yang dioptimalkan yang berfokus pada penggunaan waktu nyata seperti ini untuk mendeteksi garis jalur. Pustaka ini mencakup antarmuka Java, Python, dan C++ yang mendukung platform Windows, macOS, Linux, Android, dan iOS.

Selain itu, sangat penting untuk menemukan tanda di kedua sisi jalur. Anda dapat menggunakan teknik visi komputer dengan Python untuk menemukan jalur jalan di mana mobil self-driving harus berjalan. Anda juga harus menemukan tanda putih pada jalur dan menutupi objek lainnya dengan bingkai penutup dan array NumPy. Nest, transformasi garis Hough diterapkan untuk akhirnya mendeteksi garis jalur. Selain itu, Anda dapat menggunakan metode visi komputer lainnya seperti ambang batas warna untuk mengidentifikasi garis jalur.

Aplikasi : Deteksi jalur jalur digunakan secara real-time oleh kendaraan otonom seperti mobil dan robot yang mengikuti jalur. Ini juga membantu dalam industri game untuk mobil balap.

Deteksi Pneumonia

Tujuan : Membangun sistem AI menggunakan convolution neural networks (CNNs) dan Python yang dapat mendeteksi pneumonia dari citra sinar-X pasien

Masalah : Pneumonia masih menjadi ancaman, merenggut nyawa di banyak negara. Masalahnya adalah bahwa gambar sinar-X diambil untuk mendeteksi penyakit seperti pneumonia, kanker, tumor, dll., Secara umum, yang dapat memberikan visibilitas rendah dan membuat penilaian tidak efisien. Tetapi jika perawatan yang tepat diikuti, kematian dapat dikurangi secara signifikan.

Selain itu, posisi, bentuk, dan ukuran pneumonia dapat berbeda pada tingkat yang signifikan, dengan kontur target yang sebagian besar menjadi kabur. Ini meningkatkan masalah deteksi dan akurasi. Hal ini membawa kami untuk mengembangkan teknologi yang dapat mengidentifikasi pneumonia secara dini dengan akurasi yang optimal untuk memberikan pengobatan yang tepat dan menyelamatkan nyawa.

Solusi : Solusi perangkat lunak akan dilatih dengan detail masif tentang pneumonia atau penyakit lainnya. Saat pengguna membagikan masalah dan gejala terkait kesehatan mereka, perangkat lunak dapat memproses informasi dan memeriksanya terhadap basis datanya untuk kemungkinan yang terkait dengan detail tersebut. Hal ini dapat menggunakan data mining untuk memberikan penyakit yang paling tepat sesuai dengan rincian pasien.

Dengan cara ini, penyakit pasien dapat dideteksi, dan mereka bisa mendapatkan perawatan yang tepat. Dan untuk merancang perangkat lunak, Anda harus menentukan model CNN yang paling efisien secara analitis dan komparatif untuk mencapai deteksi pneumonia dari gambar sinar-X menggunakan ekstraksi fitur. Berikutnya adalah menghadirkan model yang berbeda dengan pengklasifikasinya untuk mengusulkan pengklasifikasi yang paling cocok dan mengevaluasi model CNN terbaik untuk memeriksa kinerjanya.

Aplikasi : Proyek AI ini bermanfaat bagi domain perawatan kesehatan untuk mendeteksi penyakit seperti pneumonia, penyakit jantung, dll., dan memberikan konsultasi medis kepada pasien.

Chatbots

Tujuan : Untuk membangun chatbot menggunakan Python untuk disematkan di situs web atau aplikasi

Masalah : Konsumen membutuhkan pelayanan prima saat menggunakan aplikasi atau website. Jika mereka memiliki kueri yang tidak dapat mereka temukan jawabannya, mereka mungkin kehilangan minat pada aplikasi. Jadi, jika Anda sedang membangun situs web atau aplikasi, Anda harus menawarkan layanan berkualitas terbaik kepada pengguna Anda sehingga Anda tidak kehilangan mereka dan memengaruhi keuntungan Anda.

Solusi : Chatbot adalah aplikasi yang dapat mengaktifkan percakapan otomatis antara bot (AI) dan manusia melalui teks atau ucapan seperti Alexa. Ini tersedia 24/7 untuk membantu pengguna dengan pertanyaan mereka, menavigasi mereka, mempersonalisasi pengalaman pengguna, meningkatkan penjualan, dan memberikan wawasan yang lebih dalam tentang perilaku dan kebutuhan pelanggan untuk membantu Anda membentuk produk dan layanan Anda.

Untuk proyek AI ini, Anda dapat menggunakan chatbot versi sederhana yang dapat Anda temukan di banyak situs web. Identifikasi struktur dasar mereka untuk mulai membangun yang serupa. Setelah Anda menyelesaikan chatbot sederhana, Anda dapat pindah ke chatbot lanjutan.

Untuk membuat chatbot, konsep AI seperti Natural Language Processing (NLP) digunakan untuk memungkinkan algoritme dan komputer memahami interaksi manusia melalui berbagai bahasa dan memproses data tersebut. Ini memecah sinyal audio dan teks manusia dan kemudian menganalisis dan mengubah data dalam bahasa yang dapat dimengerti mesin. Anda juga akan memerlukan berbagai alat, paket, dan alat pengenalan suara yang telah dilatih sebelumnya untuk membuat chatbot yang cerdas dan responsif.

Aplikasi : Chatbots sangat berguna di sektor korporasi untuk layanan pelanggan, helpdesk IT, penjualan, pemasaran, dan SDM. Industri dari eCommerce, Edtech, dan real estate hingga keuangan dan pariwisata menggunakan chatbot. Merek teratas seperti Amazon (Alexa), Spotify, Marriott International, Pizza Hut, Mastercard, dan chatbot yang lebih memanfaatkan.

Sistem Rekomendasi

Tujuan : Untuk membangun sistem rekomendasi bagi pelanggan untuk produk, video dan streaming musik, dan lainnya, dengan bantuan ANN, data mining, machine learning, dan pemrograman.

Masalah : Persaingan tinggi di semua domain, baik itu eCommerce atau hiburan. Dan untuk menonjol, Anda harus menempuh jarak ekstra. Jika Anda menawarkan sesuatu yang dicari pelanggan target Anda tetapi tidak memiliki langkah-langkah untuk memandu mereka ke toko Anda atau merekomendasikan penawaran Anda, Anda meninggalkan banyak uang di atas meja.

Solusi : Menggunakan sistem rekomendasi dapat menarik lebih banyak pengunjung ke situs atau aplikasi Anda secara efektif. Anda mungkin telah mengamati bahwa platform eCommerce seperti Amazon menawarkan rekomendasi produk yang telah Anda cari di suatu tempat di internet. Saat Anda membuka Facebook atau Instagram, Anda melihat produk serupa. Beginilah cara kerja sistem rekomendasi.

Untuk membangun sistem ini, Anda memerlukan riwayat penelusuran, perilaku pelanggan, dan data implisit. Keterampilan penambangan data dan pembelajaran mesin diperlukan untuk menghasilkan rekomendasi produk yang paling sesuai berdasarkan minat pelanggan. Dan Anda juga perlu memprogram dalam R, Java, atau Python dan memanfaatkan jaringan saraf tiruan.

Aplikasi : Sistem rekomendasi menemukan aplikasi besar di toko eCommerce seperti Amazon, eBay, layanan streaming video seperti Netflix dan YouTube, layanan streaming musik seperti Spotify, dan banyak lagi. Ini membantu meningkatkan jangkauan produk, jumlah prospek dan pelanggan, visibilitas di berbagai saluran, dan profitabilitas secara keseluruhan.

Proyek AI Menengah

Pendeteksi api

Tujuan : Membangun sistem pendeteksi kebakaran menggunakan CNN untuk tugas-tugas yang berhubungan dengan computer vision dan klasifikasi citra

Masalah : Kebakaran di bangunan perumahan dan komersial berbahaya. Jika api tidak terdeteksi tepat waktu, dapat menyebabkan hilangnya banyak nyawa dan harta benda. Kebakaran hutan menjadi lebih sering; Oleh karena itu, pemantauan rutin diperlukan untuk melestarikan satwa liar dan sumber daya alam.

Solusi : Membangun sistem yang dapat mendeteksi kebakaran di dalam dan di luar ruangan secara dini dan dengan lokasi yang tepat dapat membantu memadamkannya sebelum menimbulkan bahaya. Sistem deteksi kebakaran ditingkatkan melalui kamera pengintai.

Untuk ini, teknik AI seperti CNN dan visi komputer dan alat seperti OpenCV digunakan. Ini membutuhkan pemrosesan gambar yang canggih dan komputasi awan. Sistem dapat dibuat untuk menganalisis gambar dari kamera video untuk cahaya tampak dan inframerah. Itu juga harus mengidentifikasi asap, membedakannya dari kabut, dan memperingatkan orang dengan cepat.

Aplikasi : Deteksi kebakaran bertenaga AI dapat digunakan untuk mendeteksi kebakaran hutan untuk melestarikan sumber daya alam, flora, dan fauna dan di rumah dan gedung perusahaan.

Asisten Virtual Berbasis Suara

Tujuan : Untuk membangun aplikasi dengan kemampuan suara untuk membantu pengguna

Masalah : Web sangat luas dengan banyak produk dan layanan yang membuat pelanggan merasa kewalahan. Selain itu, masyarakat sibuk dan membutuhkan bantuan di berbagai bidang, bahkan untuk tugas sehari-hari.

Solusi : Saat ini, asisten virtual berbasis suara sangat dibutuhkan untuk menyederhanakan kehidupan pengguna. Orang-orang dapat menggunakan aplikasi ini seperti Alexa dan Siri untuk tujuan hiburan, mencari produk dan layanan online, dan melakukan tugas sehari-hari untuk produktivitas yang lebih baik.

Untuk membangun sistem ini, NLP digunakan untuk memahami bahasa manusia. Sistem akan mendengar suara, mengubahnya menjadi bahasa mesin, dan menyimpan perintah dalam databasenya. Ini juga akan mengidentifikasi niat pengguna untuk melakukan tugas yang sesuai dan dapat menggunakan alat text-to-speech atau speech-to-text.

Aplikasi : Asisten virtual berbasis suara digunakan untuk menemukan item yang relevan di internet, memutar musik, film, dan video untuk hiburan, menyetel pengingat, menulis catatan cepat, mengaktifkan dan menonaktifkan peralatan rumah, dan banyak lagi.

Pemeriksa Plagiarisme

Tujuan : Untuk membuat sistem yang dapat memeriksa dokumen untuk plagiarisme atau duplikasi menggunakan AI

Masalah : Duplikasi konten adalah penyakit yang harus diwaspadai dan diberantas. Untuk bisnis, ini mengarah pada kerusakan reputasi dan peringkat mesin pencari yang buruk. Bahkan, orang juga dapat dihukum karena plagiarisme, karena hak cipta. Oleh karena itu, ada kebutuhan untuk mengidentifikasi konten yang dijiplak untuk bisnis dan institusi pendidikan.

Solusi : Konsep AI digunakan untuk membangun alat pemeriksa plagiarisme untuk mendeteksi duplikasi dalam suatu dokumen. Dalam proyek ini, Python Flask atau penambangan teks dapat digunakan untuk mendeteksi plagiarisme menggunakan database vektor yang disebut Pinecone. Itu juga dapat menunjukkan persentase plagiarisme.

Aplikasi : Pemeriksa plagiarisme memiliki banyak manfaat bagi pembuat konten, blogger, editor, penerbit, penulis, pekerja lepas, dan pendidik. Mereka dapat menggunakannya untuk memeriksa apakah seseorang telah mencuri pekerjaan mereka dan menggunakannya, sementara editor dapat menganalisis tulisan yang dikirimkan oleh seorang penulis dan mengidentifikasi apakah itu unik atau disalin dari suatu tempat.

Deteksi Emosi Wajah

Tujuan: Membangun aplikasi yang dapat memprediksi atau mengidentifikasi emosi manusia melalui fitur wajah menggunakan AI

Masalah : Memahami emosi manusia itu menantang. Ada banyak penelitian selama beberapa dekade untuk memahami emosi wajah. Sebelum munculnya AI, hasilnya ada di mana-mana.

Solusi : AI dapat membantu menganalisis emosi manusia melalui wajah menggunakan konsep seperti Deep Learning dan CNN. Pembelajaran mendalam dapat digunakan untuk membangun perangkat lunak untuk mengidentifikasi ekspresi wajah dan menafsirkannya dengan mendeteksi emosi inti pada manusia secara real-time seperti kebahagiaan, kesedihan, ketakutan, kemarahan, kejutan, jijik, netral, dll.

Sistem yang akan dibuat mampu mengekstraksi fitur wajah dan mengklasifikasikan ekspresi. CNN dapat melakukan ini dan juga akan membedakan antara emosi buruk dan baik untuk mendeteksi perilaku dan pola berpikir seseorang.

Aplikasi : Sistem deteksi emosi wajah dapat digunakan oleh bot untuk meningkatkan interaksi manusia dan memberikan bantuan yang sesuai kepada pengguna. Mereka juga dapat membantu anak-anak dengan autisme, orang dengan kebutaan, memantau tanda-tanda perhatian untuk keselamatan pengemudi, dan banyak lagi.

Aplikasi Penerjemah

Tujuan : Untuk membangun aplikasi penerjemah menggunakan kecerdasan buatan

Masalah : Ada ribuan bahasa yang digunakan di dunia. Meskipun bahasa Inggris adalah bahasa global, tidak semua orang memahaminya di setiap bagian dunia. Dan jika Anda ingin berbisnis dengan seseorang dari negara lain yang berbicara dalam bahasa yang tidak Anda mengerti, itu bermasalah. Demikian pula, jika Anda bepergian ke negara lain, Anda dapat menghadapi masalah serupa.

Solusi : Jika Anda dapat menerjemahkan apa yang orang lain katakan atau tulis, itu akan membantu Anda terhubung secara mendalam dengan mereka. Untuk ini, Anda dapat menggunakan penerjemah seperti Google Terjemahan. Namun, Anda dapat membuat aplikasi sendiri dari pati menggunakan AI.

Untuk ini, Anda dapat menggunakan model NLP dan transformator. Transformator akan mengekstrak fitur dari sebuah kalimat untuk menentukan setiap kata dan signifikansinya yang dapat membuat kalimat menjadi utuh. Ini akan mengkodekan dan mendekode kata-kata dari ujung ke ujung. Untuk melakukan ini, memuat model transformator berbasis Python yang telah dilatih sebelumnya akan membantu Anda. Anda juga dapat menggunakan pustaka GluonNLP lalu memuat dan menguji kumpulan data.

Aplikasi : Aplikasi penerjemah digunakan untuk menerjemahkan berbagai bahasa untuk tujuan seperti bisnis, perjalanan, blogging, dan banyak lagi.

Proyek AI Tingkat Lanjut

Lanjutkan Parser

Tujuan : Untuk membangun perangkat lunak menggunakan AI yang dapat menelusuri banyak resume dan membantu pengguna memilih yang ideal

Masalah : Dalam rekrutmen, para profesional menghabiskan banyak waktu melalui banyak resume, satu per satu, secara manual untuk menemukan kandidat yang cocok untuk posisi pekerjaan. Ini memakan waktu dan tidak efisien. Meskipun dapat diotomatisasi melalui pencocokan kata kunci, ia memiliki banyak kelemahan. Kandidat yang mengetahui prosedur ini akan menambahkan lebih banyak kata kunci untuk diciutkan, sementara yang lain akan ditolak meskipun mereka memiliki keterampilan yang dibutuhkan.

Solusi : Membaca sekilas resume dalam jumlah besar dan menemukan kecocokan yang tepat untuk peran pekerjaan dapat diotomatisasi menggunakan pengurai resume. Ini akan membantu Anda melakukannya secara efisien, menghemat waktu dan tenaga sambil memungkinkan Anda memilih kandidat dengan keterampilan yang dibutuhkan.

AI dan ML dapat membantu Anda membangun aplikasi untuk memilih kandidat yang cocok sambil menyaring sisanya. Untuk melakukan ini, Anda dapat menggunakan Resume Dataset di Kaggle dengan dua kolom – info resume dan jabatan. Anda juga dapat menggunakan NLTK – pustaka berbasis Python – untuk membangun algoritme pengelompokan agar sesuai dengan keterampilan.

Aplikasi: Pengurai resume digunakan untuk proses rekrutmen dan dapat digunakan oleh bisnis dan institusi pendidikan.

Aplikasi Pengenalan Wajah

Tujuan : Membangun aplikasi dengan kemampuan pengenalan wajah menggunakan ANN, CNN, ML, dan deep learning

Masalah : Masalah pencurian identitas sangat serius dengan meningkatnya risiko keamanan siber yang dapat menyusup ke sistem dan data. Ini dapat menyebabkan masalah privasi, kebocoran data, dan kerusakan reputasi orang dan bisnis.

Solusi : Biometrik seperti fitur wajah bersifat unik, sehingga organisasi dan individu dapat menggunakannya untuk melindungi sistem dan data mereka. Sistem pengenalan wajah dapat membantu memverifikasi pengguna, memastikan hanya pengguna yang berwenang dan diautentikasi yang dapat mengakses sistem, jaringan, fasilitas, atau data.

Anda memerlukan algoritme ML tingkat lanjut, fungsi matematika, serta teknik pengenalan dan pemrosesan gambar 3D untuk membangun solusi ini.

Aplikasi : Digunakan di smartphone dan perangkat lain sebagai kunci keamanan dan fasilitas dan sistem organisasi untuk memastikan privasi dan keamanan data. Ini juga digunakan oleh penyedia Identity and Access Management (IAM), sektor pertahanan, dan banyak lagi.

permainan

Tujuan : Untuk membuat video game menggunakan konsep AI

Masalah : Industri video game berkembang, dan gamer menjadi lebih maju. Oleh karena itu, selalu ada kebutuhan untuk berkembang dan menyediakan permainan menarik yang menonjol saat Anda terus mendorong penjualan Anda.

Solusi : Konsep AI digunakan untuk membuat berbagai aplikasi game seperti catur, game ular, mobil balap, game prosedural, dan banyak lagi. Itu dapat menggunakan banyak keterampilan seperti chatbots, pengenalan suara, NLP, pemrosesan gambar, penambangan data, CNN, pembelajaran mesin, dan banyak lagi untuk membuat video game yang realistis.

Aplikasi: AI digunakan untuk membuat berbagai video game seperti AlphaGo, Deep Blue, FEAR, Halo, dan lainnya.

Prediktor Penjualan

Tujuan : Untuk membuat perangkat lunak yang dapat memprediksi penjualan untuk bisnis

Masalah : Bisnis yang berurusan dengan banyak produk menghadapi kesulitan mengelola dan melacak angka penjualan setiap produk. Mereka juga kesulitan melacak stok dan membuat produk yang terjual habis tersedia kembali. Akibatnya, mereka mungkin gagal dalam memasok produk yang tepat kepada pengguna, yang menurunkan pengalaman pelanggan.

Solusi : Membangun alat prediksi penjualan dapat membantu Anda memprediksi angka penjualan rata-rata harian, mingguan, atau bulanan. Dengan cara ini, Anda dapat memahami kinerja produk Anda dan menyimpan lebih banyak item tepat waktu untuk memenuhi permintaan pelanggan.

Untuk melakukan ini, Anda dapat menggunakan keterampilan seperti algoritme pembelajaran mesin, analisis data, Big Data, dan lainnya untuk memungkinkan perangkat lunak memprediksi penjualan secara akurat.

Aplikasi : Digunakan oleh toko eCommerce, pengecer, distributor, dan bisnis lain yang berurusan dengan produk besar.

Sistem Otomasi

Tujuan : Untuk membuat solusi perangkat lunak yang dapat mengotomatiskan tugas-tugas tertentu untuk produktivitas

Masalah : Pengulangan, pekerjaan manual memakan waktu. Ini tidak hanya membosankan tetapi juga menghilangkan produktivitas. Oleh karena itu, perlu dibangun sebuah sistem yang dapat mengotomatisasi berbagai tugas seperti menjadwalkan panggilan, mengambil kehadiran, koreksi otomatis, memproses transaksi, dan lainnya.

Solusi : Menggunakan AI memungkinkan Anda membangun perangkat lunak yang dapat mengotomatiskan tugas-tugas tersebut untuk membantu meningkatkan produktivitas pengguna dan mendedikasikan waktu untuk tugas-tugas yang lebih penting. Itu juga dapat dibuat untuk mengirimkan pemberitahuan tepat waktu sehingga Anda dapat melakukan tugas tepat waktu. Dan membangun sistem ini membutuhkan keterampilan seperti NLP, pengenalan wajah, visi komputer, dan banyak lagi.

Aplikasi: Otomatisasi menggunakan AI banyak digunakan untuk membangun alat produktivitas untuk bisnis dari semua ukuran dan di berbagai sektor mulai dari perbankan, keuangan, perawatan kesehatan, pendidikan, dan manufaktur.

Kesimpulan

Saya harap Anda menemukan proyek AI ini menarik untuk dikerjakan dan memperluas pengetahuan Anda dalam kecerdasan buatan dan konsep terkait lainnya seperti ilmu data, pembelajaran mesin, NLP, dll. Ini juga akan membantu Anda mempertajam keterampilan Anda dalam pemrograman dan menggunakan alat dan teknologi dalam proyek.

Berikut adalah beberapa kursus AI online terbaik.