15 interessanti idee per progetti di intelligenza artificiale per principianti

Una carriera in Intelligenza Artificiale (AI) sembra brillante con i recenti sviluppi in questo campo.

Quasi tutti i settori stanno sfruttando l'IA a proprio vantaggio, da IT, produzione e automobile alla difesa, finanza e creazione di contenuti,

Quindi, se vuoi costruire una carriera nell'intelligenza artificiale, non ci può mai essere un momento migliore per iniziare di adesso. Poiché l'esperienza pratica è il modo migliore per apprendere un'abilità, puoi realizzare diversi progetti per apprendere l'intelligenza artificiale e le abilità correlate come la programmazione e l'utilizzo di strumenti e tecnologie.

Ti insegnerà come l'IA può aiutare le persone e le aziende in tempo reale e ti aiuterà ad acquisire conoscenze in questo settore per far progredire la tua carriera nell'IA. E per questo, sarebbe molto utile se avessi la conoscenza di abilità come:

• Linguaggi di programmazione come Python, R, Java, MATLAB e Perl
• Algoritmi di apprendimento automatico come regressione lineare, regressione logistica, Naive Bayes, K-means, KNN, SVM e alberi decisionali
• Nozioni di base sull'analisi dei dati e strumenti come Apache Spark
• Reti neurali artificiali (ANN) che possono imitare le funzioni cerebrali degli esseri umani per risolvere problemi nelle app per la scrittura a mano, il riconoscimento del volto e il riconoscimento di schemi
• Nozioni di base sulla rete neurale convulsiva (CNN)
• Strumenti basati su Unix come Sort, AWK ed espressioni regolari.

Ora, scopriamo rapidamente alcuni degli interessanti progetti di intelligenza artificiale.

Progetti di intelligenza artificiale di base

Riconoscimento delle cifre scritte a mano

Obiettivo : costruire un sistema in grado di riconoscere le cifre scritte a mano con l'aiuto di reti neurali artificiali

Problema : le cifre e i caratteri scritti dagli umani sono costituiti da varie forme, dimensioni, curve e stili, non esattamente gli stessi per due persone. Quindi, convertire caratteri scritti o cifre in un formato digitale era una sfida in passato per i computer. Avevano anche difficoltà a interpretare il testo su documenti cartacei.

Sebbene la digitalizzazione venga adottata rapidamente in quasi tutti i settori, alcune aree richiedono ancora scartoffie. Questo è il motivo per cui abbiamo bisogno della tecnologia per rendere questo processo facile per i computer in modo che possano riconoscere gli scritti umani su carta.

Soluzione : l'utilizzo di reti neurali artificiali consente di costruire un sistema di riconoscimento delle cifre scritte a mano per interpretare con precisione le cifre che una persona disegna. Per questo, viene utilizzata una rete neurale di convoluzione (CNN) per riconoscere le cifre su un foglio. Questa rete ha un set di dati HASYv2 che comprende 168.000 immagini da 369 diverse classificazioni.

Applicazione : oltre ai documenti, un sistema di riconoscimento delle cifre scritte a mano può leggere simboli matematici e stili di scrittura a mano da foto, dispositivi touchscreen e altre fonti. Questo software ha varie applicazioni come l'autenticazione dell'assegno bancario, la lettura di moduli compilati e la presa di appunti rapidi.

Rilevamento della linea di corsia

Obiettivo : creare un sistema in grado di connettersi con veicoli a guida autonoma e robot che seguono la linea per aiutarli a rilevare le linee di corsia su una strada in tempo reale.

Problema : indubbiamente, i veicoli autonomi sono tecnologie innovative che utilizzano tecniche e algoritmi di Deep Learning. Hanno creato nuove opportunità nel settore automobilistico e ridotto la necessità di un conducente umano.

Tuttavia, se la macchina che guida un'auto a guida autonoma non è adeguatamente addestrata, può causare rischi e incidenti sulla strada. Durante l'addestramento della macchina, uno dei passaggi è far sì che il sistema impari a rilevare le corsie sulla strada in modo che non entri in un'altra corsia o entri in collisione con altri veicoli.

Soluzione : per risolvere questo problema, creare un sistema utilizzando i concetti di Computer Vision in Python. Aiuterà i veicoli autonomi a rilevare correttamente le linee di corsia e a garantire che scorra sulla strada dove dovrebbe essere, senza mettere a rischio gli altri.

Puoi utilizzare la libreria OpenCV, una libreria ottimizzata che si concentra sull'utilizzo in tempo reale come questa per rilevare le linee di corsia. La libreria include interfacce Java, Python e C++ che supportano piattaforme Windows, macOS, Linux, Android e iOS.

Inoltre, è imperativo trovare la segnaletica su entrambi i lati di una corsia. Puoi utilizzare le tecniche di visione artificiale in Python per trovare le corsie stradali in cui dovrebbero circolare le auto a guida autonoma. È inoltre necessario trovare il contrassegno bianco su una corsia e mascherare il resto degli oggetti con la mascheratura dei frame e gli array NumPy. Nest, la trasformazione della linea di Hough viene applicata per rilevare finalmente le linee della corsia. Inoltre, è possibile utilizzare altri metodi di visione artificiale come la soglia del colore per identificare le linee di corsia.

Applicazione : il rilevamento della linea di corsia viene utilizzato in tempo reale da veicoli autonomi come automobili e robot che seguono la linea. È anche utile nell'industria dei giochi per le auto da corsa.

Rilevamento della polmonite

Obiettivo : costruire un sistema di intelligenza artificiale utilizzando reti neurali di convoluzione (CNN) e Python in grado di rilevare la polmonite dalle immagini a raggi X di un paziente

Problema : la polmonite è ancora una minaccia e miete vittime in molti paesi. Il problema è che le immagini a raggi X vengono prese per rilevare malattie come polmonite, cancro, tumore, ecc., In generale, che possono fornire scarsa visibilità e rendere la valutazione inefficiente. Ma se viene seguito un trattamento adeguato, la mortalità può essere significativamente ridotta.

Inoltre, la posizione, la forma e le dimensioni della polmonite possono differire in modo significativo, con il contorno del bersaglio che diventa ampiamente vago. Aumenta i problemi di rilevamento e precisione. Questo ci porta a sviluppare una tecnologia in grado di identificare precocemente la polmonite con la massima precisione per fornire un trattamento adeguato e salvare vite umane.

Soluzione : la soluzione software verrà addestrata con dettagli massicci sulla polmonite o altre malattie. Quando gli utenti condividono i loro problemi e sintomi relativi alla salute, il software può elaborare le informazioni e confrontarle con il suo database per le possibilità relative a tali dettagli. Può utilizzare il data mining per fornire la malattia più precisa corrispondente ai dettagli del paziente.

In questo modo, è possibile rilevare la malattia di un paziente e ottenere un trattamento adeguato. E per progettare il software, è necessario determinare il modello CNN più efficiente in modo analitico e comparativo per ottenere il rilevamento della polmonite dalle immagini a raggi X utilizzando l'estrazione delle caratteristiche. Successivamente viene presentato i diversi modelli con i loro classificatori per proporre il classificatore più adatto e valutare il miglior modello CNN per verificarne le prestazioni.

Applicazione : questo progetto di intelligenza artificiale è utile per il settore sanitario per rilevare malattie come polmonite, disturbi cardiaci, ecc. E fornire consulenza medica ai pazienti.

Chatbot

Obiettivo : creare un chatbot utilizzando Python per incorporarlo in un sito Web o in un'applicazione

Problema : i consumatori hanno bisogno di un servizio eccellente quando utilizzano un'applicazione o un sito web. Se hanno una domanda a cui non riescono a trovare la risposta, potrebbero perdere interesse per l'app. Quindi, se stai creando un sito Web o un'applicazione, devi offrire il miglior servizio di qualità ai tuoi utenti in modo da non perderli e influire sui tuoi profitti.

Soluzione : un chatbot è un'applicazione che può abilitare la conversazione automatica tra bot (AI) e un essere umano tramite testo o voce come Alexa. È disponibile 24 ore su 24, 7 giorni su 7, per aiutare gli utenti con le loro domande, navigare, personalizzare l'esperienza dell'utente, aumentare le vendite e fornire informazioni più approfondite sul comportamento e sulle esigenze dei clienti per aiutarti a modellare i tuoi prodotti e servizi.

Per questo progetto di intelligenza artificiale, puoi utilizzare una versione semplice di un chatbot che puoi trovare su molti siti web. Identifica la loro struttura di base per iniziare a costruirne una simile. Una volta terminato un semplice chatbot, puoi passare a quelli avanzati.

Per creare un chatbot, vengono utilizzati concetti di intelligenza artificiale come Natural Language Processing (NLP) per consentire ad algoritmi e computer di comprendere le interazioni umane attraverso vari linguaggi ed elaborare tali dati. Scompone i segnali audio e il testo umano, quindi analizza e converte i dati in un linguaggio comprensibile dalla macchina. Avrai anche bisogno di diversi strumenti, pacchetti e strumenti di riconoscimento vocale pre-addestrati per creare un chatbot intelligente e reattivo.

Applicazione : i chatbot sono molto utili nel settore aziendale per il servizio clienti, l'help desk IT, le vendite, il marketing e le risorse umane. I settori dell'e-commerce, dell'Edtech, del settore immobiliare, della finanza e del turismo utilizzano i chatbot. I migliori marchi come Amazon (Alexa), Spotify, Marriott International, Pizza Hut, Mastercard e altri sfruttano i chatbot.

Sistema di raccomandazione

Obiettivo : creare un sistema di raccomandazione per i clienti per prodotti, video e streaming musicale e altro ancora, con l'aiuto di ANN, data mining, apprendimento automatico e programmazione.

Problema : la concorrenza è alta in tutti i domini, che si tratti di e-commerce o intrattenimento. E per distinguerti, devi percorrere miglia extra. Se offri qualcosa che il tuo cliente target sta cercando ma non hai le misure per guidarlo al tuo negozio o consigliare le tue offerte, lasci un sacco di soldi sul tavolo.

Soluzione : l'utilizzo di un sistema di raccomandazione può attirare più visitatori sul tuo sito o applicazione. Potresti aver notato che le piattaforme di e-commerce come Amazon offrono consigli sui prodotti che hai cercato da qualche parte su Internet. Quando apri il tuo Facebook o Instagram, vedi prodotti simili. Ecco come funziona un sistema di raccomandazione.

Per creare questo sistema, sono necessari la cronologia di navigazione, il comportamento del cliente e i dati impliciti. Le capacità di data mining e machine learning sono necessarie per produrre le raccomandazioni di prodotto più adatte in base agli interessi dei clienti. E dovrai anche programmare in R, Java o Python e sfruttare le reti neurali artificiali.

Applicazione : i sistemi di raccomandazione trovano enormi applicazioni nei negozi di e-commerce come Amazon, eBay, servizi di streaming video come Netflix e YouTube, servizi di streaming musicale come Spotify e altro ancora. Aiuta ad aumentare la portata del prodotto, il numero di lead e clienti, la visibilità su vari canali e la redditività complessiva.

Progetti di intelligenza artificiale intermedi

Rilevazione incendi

Obiettivo : costruire un sistema di rilevamento incendi utilizzando la CNN per compiti relativi alla visione artificiale e alla classificazione delle immagini

Problema : gli incendi negli edifici residenziali e commerciali sono pericolosi. Se l'incendio non viene rilevato in tempo, può portare a enormi perdite di vite umane e proprietà. Gli incendi stanno diventando più frequenti; pertanto, è necessario un monitoraggio regolare per preservare la fauna selvatica e le risorse naturali.

Soluzione : costruire un sistema in grado di rilevare il fuoco all'interno e all'esterno in una fase iniziale e con la sua posizione esatta può aiutare a estinguerlo prima che possa causare danni. Il sistema di rilevazione incendi è migliorato attraverso una telecamera di sorveglianza.

Per questo vengono utilizzate tecniche di intelligenza artificiale come CNN e computer vision e strumenti come OpenCV. Richiede un'elaborazione delle immagini sofisticata e il cloud computing. Il sistema può essere fatto per analizzare le immagini dalle videocamere per la luce visibile e l'infrarosso. Deve anche identificare il fumo, differenziarlo dalla nebbia e allertare rapidamente le persone.

Applicazione : il rilevamento incendi basato sull'intelligenza artificiale può essere utilizzato per rilevare gli incendi boschivi per preservare le risorse naturali, la flora e la fauna e nelle case e negli edifici aziendali.

Assistente virtuale vocale

Obiettivo : creare un'applicazione con funzionalità vocali per assistere gli utenti

Problema : il Web è vasto con molti prodotti e servizi che i clienti potrebbero sentirsi sopraffatti. Inoltre, le persone sono impegnate e hanno bisogno di aiuto in vari campi, anche per le loro attività quotidiane.

Soluzione : oggi sono richiesti assistenti virtuali vocali per semplificare la vita degli utenti. Le persone possono utilizzare queste applicazioni come Alexa e Siri per scopi di intrattenimento, cercare prodotti e servizi online ed eseguire attività quotidiane per una migliore produttività.

Per costruire questo sistema, la PNL viene utilizzata per comprendere il linguaggio umano. Il sistema sentirà la voce, la convertirà in linguaggio macchina e salverà i comandi nel suo database. Identificherà inoltre l'intento degli utenti di eseguire l'attività di conseguenza e può utilizzare strumenti di sintesi vocale o di sintesi vocale.

Applicazione : gli assistenti virtuali basati sulla voce vengono utilizzati per trovare elementi rilevanti su Internet, riprodurre musica, film e video per l'intrattenimento, impostare promemoria, scrivere note rapide, attivare e disattivare gli elettrodomestici e altro ancora.

Controllo plagio

Obiettivo : creare un sistema in grado di controllare un documento per plagio o duplicazione utilizzando l'AI

Problema : la duplicazione dei contenuti è una malattia che deve essere monitorata e debellata. Per le aziende, porta a danni alla reputazione e a un cattivo posizionamento nei motori di ricerca. In effetti, le persone possono anche essere penalizzate per plagio, a causa dei diritti d'autore. Pertanto, è necessario identificare i contenuti plagiati per le imprese e le istituzioni educative.

Soluzione : i concetti di intelligenza artificiale vengono utilizzati per creare uno strumento di controllo del plagio per rilevare la duplicazione in un documento. In questo progetto, Python Flask o il text mining possono essere utilizzati per rilevare il plagio utilizzando un database vettoriale chiamato Pinecone. Può anche mostrare la percentuale di plagio.

Applicazione : il controllo del plagio ha molti vantaggi per creatori di contenuti, blogger, editori, editori, scrittori, liberi professionisti ed educatori. Possono usarlo per verificare se qualcuno ha rubato il loro lavoro e usarlo, mentre gli editori possono analizzare un resoconto inviato da uno scrittore e identificare se è unico o copiato da qualche parte.

Rilevamento delle emozioni facciali

Obiettivo: creare un'applicazione in grado di prevedere o identificare le emozioni umane attraverso le caratteristiche del viso utilizzando l'AI

Problema : comprendere le emozioni umane è impegnativo. C'è stata molta ricerca per decenni per comprendere le emozioni facciali. Prima dell'avvento dell'IA, i risultati erano dappertutto.

Soluzione : l'intelligenza artificiale può aiutare ad analizzare le emozioni umane attraverso il viso utilizzando concetti come Deep Learning e CNN. Il deep learning può essere utilizzato per costruire il software per identificare le espressioni facciali e interpretarle rilevando le emozioni fondamentali negli umani in tempo reale come felicità, tristezza, paura, rabbia, sorpresa, disgusto, neutralità, ecc.

Il sistema sarà reso in grado di estrarre i tratti del viso e classificare le espressioni. La CNN può farlo e discrimina anche tra emozioni buone e cattive per rilevare il comportamento e i modelli di pensiero di un individuo.

Applicazione : i sistemi di rilevamento delle emozioni facciali possono essere utilizzati dai bot per migliorare l'interazione umana e fornire un aiuto adeguato agli utenti. Possono anche aiutare i bambini con autismo, le persone con cecità, monitorare i segnali di attenzione per la sicurezza del conducente e altro ancora.

Applicazione per traduttori

Obiettivo : creare un'applicazione di traduzione utilizzando l'intelligenza artificiale

Problema : ci sono migliaia di lingue parlate nel mondo. Sebbene l'inglese sia una lingua globale, non tutti lo capiscono in ogni parte del mondo. E se vuoi fare affari con qualcuno di altri paesi che parla una lingua che non capisci, è problematico. Allo stesso modo, se viaggi in altri paesi, puoi affrontare problemi simili.

Soluzione : se riesci a tradurre ciò che gli altri dicono o hanno scritto, ti aiuterà a connetterti profondamente con loro. Per questo, puoi utilizzare un traduttore come Google Translate. Tuttavia, puoi creare la tua app dall'amido utilizzando l'intelligenza artificiale.

Per questo, puoi utilizzare NLP e modelli di trasformatore. Un trasformatore estrarrà le caratteristiche da una frase per determinare ogni parola e il suo significato che può dare il senso completo di una frase. Codificherà e decodificherà le parole da un capo all'altro. Per fare ciò, il caricamento di un modello di trasformatore basato su Python pre-addestrato ti aiuterà. Puoi anche utilizzare la libreria GluonNLP e quindi caricare e testare i set di dati.

Applicazione : l'app del traduttore viene utilizzata per tradurre diverse lingue per scopi come affari, viaggi, blog e altro.

Progetti avanzati di intelligenza artificiale

Riprendi parser

Obiettivo : creare software utilizzando l'intelligenza artificiale in grado di sfogliare molti curriculum e aiutare gli utenti a scegliere quello ideale

Problema : nelle assunzioni, i professionisti passano molto tempo a esaminare molti curricula, uno per uno, manualmente per trovare candidati adatti per un posto di lavoro. È dispendioso in termini di tempo e inefficiente. Sebbene possa essere automatizzato tramite la corrispondenza delle parole chiave, presenta molti svantaggi. I candidati che conoscono questa procedura aggiungeranno molte più parole chiave per essere selezionati, mentre altri verranno respinti anche se in possesso delle competenze richieste.

Soluzione : è possibile automatizzare lo scorrimento di un gran numero di curriculum e trovare la giusta misura per un ruolo lavorativo utilizzando un parser di curriculum. Ti aiuterà a farlo in modo efficiente, risparmiando tempo e fatica e permettendoti di scegliere candidati con le competenze richieste.

L'intelligenza artificiale e il machine learning possono aiutarti a creare l'applicazione per scegliere un candidato adatto filtrando il resto. Per fare ciò, puoi utilizzare il set di dati del curriculum su Kaggle con due colonne: informazioni sul curriculum e titolo di lavoro. Puoi anche utilizzare NLTK, una libreria basata su Python, per creare algoritmi di clustering per abbinare le competenze.

Applicazione: un parser di curriculum viene utilizzato per il processo di reclutamento e può essere utilizzato da aziende e istituti di istruzione.

App di riconoscimento facciale

Obiettivo : creare un'app con funzionalità di riconoscimento facciale utilizzando ANN, CNN, ML e deep learning

Problema : i problemi di furto di identità sono gravi con i crescenti rischi per la sicurezza informatica che possono infiltrarsi nei sistemi e nei dati. Potrebbe causare problemi di privacy, perdite di dati e danni alla reputazione di persone e aziende.

Soluzione : i dati biometrici come i tratti del viso sono unici, quindi le organizzazioni e gli individui possono utilizzarli per proteggere i propri sistemi e dati. I sistemi di riconoscimento facciale possono aiutare a verificare un utente, garantendo che solo gli utenti autorizzati e autenticati possano accedere a un sistema, rete, struttura o dati.

Per creare questa soluzione sono necessari algoritmi ML avanzati, funzioni matematiche e tecniche di elaborazione e riconoscimento delle immagini 3D.

Applicazione : viene utilizzato in smartphone e altri dispositivi come blocco di sicurezza e strutture e sistemi organizzativi per garantire la privacy e la sicurezza dei dati. Viene anche utilizzato dai provider di Identity and Access Management (IAM), dal settore della difesa e altro ancora.

Giochi

Obiettivo : creare videogiochi utilizzando concetti di intelligenza artificiale

Problema : l'industria dei videogiochi si sta espandendo e i giocatori stanno diventando più avanzati. Quindi, c'è una costante necessità di evolversi e fornire giochi interessanti che si distinguono mentre continui a guidare le tue vendite.

Soluzione : i concetti di intelligenza artificiale vengono utilizzati per creare varie applicazioni di gioco come scacchi, giochi di serpenti, auto da corsa, giochi procedurali e altro ancora. Può utilizzare molte abilità come chatbot, riconoscimento vocale, PNL, elaborazione di immagini, data mining, CNN, apprendimento automatico e molte altre per creare un videogioco realistico.

Applicazione: l' intelligenza artificiale viene utilizzata per creare vari videogiochi come AlphaGo, Deep Blue, FEAR, Halo e altri.

Previsione delle vendite

Obiettivo : creare software in grado di prevedere le vendite per le aziende

Problema : le aziende che si occupano di molti prodotti incontrano difficoltà nel gestire e tenere traccia della cifra di vendita di ogni prodotto. Trovano anche problemi a rintracciare le scorte e a rendere nuovamente disponibili i prodotti esauriti. Di conseguenza, potrebbero non riuscire a fornire prodotti al diritto agli utenti, il che degrada l'esperienza del cliente.

Soluzione : la creazione di uno strumento di previsione delle vendite può aiutarti a prevedere la cifra media delle vendite giornaliera, settimanale o mensile. In questo modo, puoi capire come si comportano i tuoi prodotti e immagazzinare più articoli in tempo per soddisfare le richieste dei clienti.

Per fare ciò, puoi utilizzare abilità come algoritmi di apprendimento automatico, analisi dei dati, Big Data e altro per consentire al software di prevedere le vendite in modo accurato.

Applicazione : viene utilizzato da negozi di eCommerce, rivenditori, distributori e altre aziende che si occupano di prodotti di grandi dimensioni.

Sistema di automazione

Obiettivo : creare una soluzione software in grado di automatizzare determinate attività per la produttività

Problema : il lavoro manuale ripetuto richiede molto tempo. Questi non sono solo noiosi, ma riducono anche la produttività. Pertanto, è necessario creare un sistema in grado di automatizzare diverse attività come la pianificazione delle chiamate, la rilevazione delle presenze, la correzione automatica, l'elaborazione delle transazioni e altro ancora.

Soluzione : l'utilizzo dell'intelligenza artificiale consente di creare software in grado di automatizzare tali attività per aiutare a migliorare la produttività degli utenti e dedicare tempo ad attività più critiche. Può anche essere fatto per fornire notifiche in tempo in modo da poter svolgere le attività in tempo. E costruire questo sistema richiede competenze come PNL, riconoscimento facciale, visione artificiale e altro.

Applicazione: l' automazione che utilizza l'intelligenza artificiale è ampiamente utilizzata per creare strumenti di produttività per aziende di tutte le dimensioni e in vari settori: bancario, finanziario, sanitario, educativo e manifatturiero.

Conclusione

Spero che tu trovi questi progetti di intelligenza artificiale interessanti con cui lavorare ed espandere le tue conoscenze nell'intelligenza artificiale e altri concetti correlati come scienza dei dati, apprendimento automatico, PNL, ecc. Ti aiuterà anche ad affinare le tue abilità nella programmazione e nell'utilizzo di strumenti e tecnologie nel progetti.

Ecco alcuni dei migliori corsi di intelligenza artificiale online.