初心者のための15の興味深いAIプロジェクトのアイデア

公開: 2021-12-31

人工知能（AI）でのキャリアは、この分野の最近の発展で明るいようです。

ほぼすべてのセクターが、IT、製造、自動車から国防、金融、コンテンツ作成に至るまで、AIを活用して利益を上げています。

したがって、AIでキャリアを築きたいのであれば、今よりも良いスタートを切る時期はありません。実地体験はスキルを学ぶための最良の方法であるため、AIや、プログラミングやツールやテクノロジーの使用などの関連スキルを学ぶために、さまざまなプロジェクトを行うことができます。

AIが人々や企業をリアルタイムで支援し、この分野の知識を習得してAIでのキャリアを向上させる方法を学びます。そして、このために、あなたが次のようなスキルの知識を持っているならば、それは非常に有益でしょう：

Python、R、Java、MATLAB、Perlなどのプログラミング言語
線形回帰、ロジスティック回帰、ナイーブベイズ、K-means、KNN、SVM、決定木などの機械学習アルゴリズム
データ分析の基本とApacheSparkなどのツール
人間の脳機能を模倣して、手書き、顔、パターン認識用のアプリの問題を解決できる人工ニューラルネットワーク（ANN）
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の基本
Sort、AWK、正規表現などのUnixベースのツール。

それでは、興味深いAIプロジェクトのいくつかを簡単に見つけましょう。

基本的なAIプロジェクト

手書き数字認識

目的：人工ニューラルネットワークを利用して手書き数字を認識できるシステムを構築する

問題：人間が書いた数字や文字は、さまざまな形、サイズ、曲線、スタイルで構成されており、2人でまったく同じではありません。そのため、これまでコンピュータでは、書かれた文字や数字をデジタル形式に変換することは困難でした。彼らはまた、紙ベースの文書のテキストを解釈するのに苦労していました。

デジタル化はほぼすべての分野で急速に採用されていますが、特定の分野では依然として事務処理が必要です。そのため、コンピューターが紙に書いた人間の文字を認識できるように、このプロセスをコンピューターで簡単に行えるようにするテクノロジーが必要です。

解決策：人工ニューラルネットワークを使用すると、手書きの数字認識システムを構築して、人が描いた数字を正確に解釈することができます。このために、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用して紙の数字を認識します。このネットワークには、369の異なる分類からの168,000の画像で構成されるHASYv2データセットがあります。

アプリケーション：紙とは別に、手書き数字認識システムは、写真、タッチスクリーンデバイス、およびその他のソースから数学記号と手書きスタイルを読み取ることができます。このソフトウェアには、銀行小切手認証、記入済みフォームの読み取り、簡単なメモの作成など、さまざまなアプリケーションがあります。

車線検出

目的：自動運転車やライン追従ロボットと接続して、道路上の車線をリアルタイムで検出できるシステムを構築する。

問題：間違いなく、自動運転車はディープラーニングの手法とアルゴリズムを使用する革新的なテクノロジーです。彼らは自動車セクターに新しい機会を生み出し、人間のドライバーの必要性を減らしました。

ただし、自動運転車を運転する機械が適切に訓練されていないと、道路上で危険や事故を引き起こす可能性があります。機械を訓練している間、ステップの1つは、システムに道路上の車線を検出する方法を学習させて、別の車線に侵入したり、他の車両と衝突したりしないようにすることです。

解決策：この問題を解決するには、Pythonのコンピュータービジョンの概念を使用してシステムを構築します。自動運転車が車線を適切に検出し、他の人を危険にさらすことなく、本来あるべき道路を走行できるようにします。

OpenCVライブラリを使用できます。これは、このようなリアルタイムの使用法に焦点を合わせて車線を検出する最適化されたライブラリです。ライブラリには、Windows、macOS、Linux、Android、およびiOSプラットフォームをサポートするJava、Python、およびC ++インターフェイスが含まれています。

さらに、レーンの両側にあるマーキングを見つけることが不可欠です。 Pythonのコンピュータービジョン技術を使用して、自動運転車が走行する道路の車線を見つけることができます。また、レーン上の白いマーキングを見つけて、フレームマスキングとNumPy配列で残りのオブジェクトをマスクする必要があります。ネスト、ハフライン変換は最終的にレーンラインを検出するために適用されます。さらに、色のしきい値処理などの他のコンピュータビジョン手法を使用して、車線を識別することができます。

アプリケーション：車線検出は、自動車やライン追従ロボットなどの自動運転車によってリアルタイムで使用されます。また、レーシングカーのゲーム業界でも役立ちます。

肺炎の検出

目的：患者のX線画像から肺炎を検出できる畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とPythonを使用してAIシステムを構築する

問題：肺炎は依然として脅威であり、多くの国で命を奪っています。問題は、X線画像を撮影して、肺炎、癌、腫瘍などの一般的な病気を検出することです。これらの病気は、視界が悪く、評価が非効率になる可能性があります。しかし、適切な治療が行われれば、死亡率を大幅に減らすことができます。

さらに、肺炎の位置、形状、およびサイズはかなりのレベルで異なる可能性があり、その標的の輪郭は大部分が曖昧になります。検出と精度の問題が増加します。これにより、肺炎を最適な精度で早期に特定し、適切な治療を行い、命を救うことができる技術を開発することができます。

解決策：ソフトウェアソリューションは、肺炎やその他の病気に関する詳細なトレーニングを受けます。ユーザーが健康関連の問題や症状を共有すると、ソフトウェアは情報を処理し、それらの詳細に関連する可能性についてデータベースと照合することができます。データマイニングを使用して、患者の詳細に対応する最も正確な病気を提供できます。

このようにして、患者の病気を検出し、適切な治療を受けることができます。また、ソフトウェアを設計するには、特徴抽出を使用してX線画像から肺炎を検出するために、分析的および比較的効率的なCNNモデルを決定する必要があります。次に、さまざまなモデルとその分類器を提示して、最適な分類器を提案し、最適なCNNモデルを評価してそのパフォーマンスを確認します。

アプリケーション：このAIプロジェクトは、肺炎や心臓病などの病気を検出し、患者に医療相談を提供するための医療分野にとって有益です。

チャットボット

目的：Pythonを使用してチャットボットを構築し、それをWebサイトまたはアプリケーションに埋め込むこと

問題：消費者は、アプリケーションやWebサイトを使用するときに優れたサービスを必要としています。答えが見つからないクエリがある場合、アプリへの興味を失う可能性があります。したがって、Webサイトまたはアプリケーションを構築する場合は、ユーザーを失って収益に影響を与えないように、ユーザーに最高品質のサービスを提供する必要があります。

解決策：チャットボットは、Alexaのようなテキストまたは音声を介してボット（AI）と人間の間の自動会話を可能にするアプリケーションです。 24時間年中無休で利用可能で、ユーザーのクエリ、ナビゲート、ユーザーエクスペリエンスのパーソナライズ、売り上げの増加、顧客の行動やニーズに関するより深い洞察の提供を支援し、製品やサービスの形成を支援します。

このAIプロジェクトでは、多くのWebサイトにある単純なバージョンのチャットボットを使用できます。それらの基本構造を特定して、同様の構造の構築を開始します。簡単なチャットボットを終了したら、高度なチャットボットに移動できます。

チャットボットを作成するには、自然言語処理（NLP）などのAIの概念を使用して、アルゴリズムとコンピューターがさまざまな言語を介した人間の相互作用を理解し、それらのデータを処理できるようにします。音声信号と人間のテキストを分解し、データを分析して機械が理解できる言語に変換します。また、インテリジェントで応答性の高いチャットボットを作成するには、事前にトレーニングされたさまざまなツール、パッケージ、音声認識ツールが必要になります。

アプリケーション：チャットボットは、顧客サービス、ITヘルプデスク、販売、マーケティング、およびHRの企業部門で非常に役立ちます。 eコマース、Edtech、不動産から金融、観光までの業界ではチャットボットが使用されています。 Amazon（Alexa）、Spotify、Marriott International、Pizza Hut、Mastercardなどのトップブランドはチャットボットを活用しています。

レコメンデーションシステム

目的：ANN、データマイニング、機械学習、プログラミングの助けを借りて、製品、ビデオ、音楽ストリーミングなどの顧客向けのレコメンデーションシステムを構築すること。

問題：eコマースであろうとエンターテインメントであろうと、すべてのドメインで競争が激しくなっています。そして目立つために、あなたは余分なマイルをカバーしなければなりません。ターゲット顧客が探しているものを提供しているが、彼らをあなたの店に案内したり、あなたの提供物を推薦したりする手段がない場合、あなたはテーブルにたくさんの現金を残します。

解決策：レコメンデーションシステムを使用すると、より多くの訪問者をサイトまたはアプリケーションに効果的に引き付けることができます。 Amazonのようなeコマースプラットフォームが、インターネット上のどこかで検索した製品の推奨事項を提供していることに気付いたかもしれません。 FacebookまたはInstagramを開くと、同様の製品が表示されます。これがレコメンデーションシステムの仕組みです。

このシステムを構築するには、閲覧履歴、顧客行動、および暗黙のデータが必要です。顧客の関心に基づいて最適な製品の推奨事項を作成するには、データマイニングと機械学習のスキルが必要です。また、R、Java、またはPythonでプログラミングし、人工ニューラルネットワークを活用する必要があります。

アプリケーション：レコメンデーションシステムは、Amazon、eBayなどのeコマースストア、NetflixやYouTubeなどのビデオストリーミングサービス、Spotifyなどの音楽ストリーミングサービスなどで巨大なアプリケーションを見つけます。これは、製品のリーチ、リードと顧客の数、さまざまなチャネルにわたる可視性、および全体的な収益性を向上させるのに役立ちます。

中級AIプロジェクト

火災検知

目的：コンピュータービジョンと画像分類に関連するタスクにCNNを使用して火災検知システムを構築する

問題：住宅や商業ビルでの火災は危険です。火災が時間どおりに検出されない場合、人命と財産の大幅な損失につながる可能性があります。山火事はより頻繁になっています。したがって、野生生物や天然資源を保護するために定期的な監視が必要です。

解決策：屋内と屋外の火災を早期に検出し、正確な場所で火災を検出できるシステムを構築すると、害を及ぼす前に消火するのに役立ちます。火災検知システムは、監視カメラによって改善されています。

このために、CNNやコンピュータービジョンなどのAI技術とOpenCVなどのツールが使用されます。高度な画像処理とクラウドコンピューティングが必要です。このシステムは、ビデオカメラからの画像を可視光と赤外線で分析するように作成できます。また、煙を識別し、霧と区別し、人々に迅速に警告する必要があります。

アプリケーション：AIを利用した火災検知を使用して、森林火災を検知し、天然資源、動植物、および住宅や企業の建物を保護できます。

音声ベースの仮想アシスタント

目的：ユーザーを支援する音声機能を備えたアプリケーションを構築する

問題：Webは広大で、顧客が圧倒されていると感じる可能性のある多くの製品やサービスがあります。さらに、人々は忙しく、日常業務であっても、さまざまな分野で助けを必要としています。

解決策：今日、音声ベースの仮想アシスタントは、ユーザーの生活を簡素化するために求められています。人々は、AlexaやSiriなどのこれらのアプリケーションを娯楽目的で使用したり、オンラインの製品やサービスを検索したり、日常のタスクを実行して生産性を向上させたりすることができます。

このシステムを構築するために、NLPは人間の言語を理解するために使用されます。システムは音声を聞き、それを機械語に変換し、コマンドをデータベースに保存します。また、それに応じてタスクを実行するユーザーの意図を識別し、テキスト読み上げツールまたは音声読み上げツールを使用する場合があります。

アプリケーション：音声ベースの仮想アシスタントは、インターネット上の関連アイテムの検索、娯楽用の音楽、映画、ビデオの再生、リマインダーの設定、簡単なメモの作成、家電製品のアクティブ化と非アクティブ化などに使用されます。

盗用チェッカー

目的：AIを使用して文書の盗用や重複をチェックできるシステムを作成する

問題：コンテンツの重複は病気であり、監視して根絶する必要があります。企業にとって、それは評判の低下と悪い検索エンジンのランキングにつながります。実際、著作権のせいで、盗作の罪で罰せられることもあります。したがって、企業や教育機関向けの盗用されたコンテンツを特定する必要があります。

解決策：AIの概念を使用して、ドキュメント内の重複を検出するための盗用チェックツールを構築します。このプロジェクトでは、Python Flaskまたはテキストマイニングを使用して、Pineconeと呼ばれるベクトルデータベースを使用して盗用を検出できます。また、盗用の割合を示すこともできます。

アプリケーション：盗用チェッカーは、コンテンツクリエーター、ブロガー、編集者、発行者、ライター、フリーランサー、教育者にとって多くの利点があります。彼らはそれを使って誰かが自分の作品を盗んで使っているかどうかをチェックすることができ、編集者は作家から提出された記事を分析して、それがユニークなのかどこかからコピーされたものなのかを特定できます。

顔の感情検出

目的： AIを使用して顔の特徴を通じて人間の感情を予測または識別できるアプリケーションを構築する

問題：人間の感情を理解することは困難です。顔の感情を理解するために何十年もの間多くの研究がありました。 AIが登場する前は、結果はいたるところにありました。

解決策：AIは、ディープラーニングやCNNなどの概念を使用して、顔を通して人間の感情を分析するのに役立ちます。深層学習を使用して、幸福、悲しみ、恐怖、怒り、驚き、嫌悪感、中立など、人間の主要な感情をリアルタイムで検出することにより、顔の表情を識別して解釈するソフトウェアを構築できます。

このシステムは、顔の特徴を抽出し、表情を分類できるようになります。 CNNはこれを行うことができ、個人の行動や思考パターンを検出するために悪い感情と良い感情を区別します。

アプリケーション：顔の感情検出システムは、ボットが人間の相互作用を改善し、ユーザーに適切なヘルプを提供するために使用できます。また、自閉症の子供、視覚障害のある人、ドライバーの安全のための注意の兆候の監視などを支援することもできます。

翻訳者アプリケーション

目的：人工知能を使用して翻訳者アプリケーションを構築する

問題：世界には何千もの言語が話されています。英語は世界共通の言語ですが、世界のあらゆる場所で誰もが英語を理解しているわけではありません。そして、あなたが理解できない言語を話す他の国の誰かとビジネスをしたいのなら、それは問題があります。同様に、他の国に旅行する場合も、同様の問題に直面する可能性があります。

解決策：他の人が言っていることや書いたことを翻訳できれば、彼らと深くつながることができます。このために、Google翻訳などの翻訳者を使用できます。ただし、AIを使用してでんぷんから独自のアプリを作成できます。

このために、NLPおよびトランスフォーマーモデルを利用できます。トランスフォーマーは、文から特徴を抽出して、文の完全な意味を理解できる各単語とその重要性を判別します。単語を端から端までエンコードおよびデコードします。これを行うには、事前にトレーニングされたPythonベースのトランスフォーマーモデルをロードすると役立ちます。 GluonNLPライブラリを使用して、データセットをロードしてテストすることもできます。

アプリケーション：翻訳アプリは、ビジネス、旅行、ブログなどの目的でさまざまな言語を翻訳するために使用されます。

高度なAIプロジェクト

パーサーを再開

目的：多くの履歴書をざっと読み、ユーザーが理想的な履歴書を選択できるようにするAIを使用してソフトウェアを構築する

問題：採用では、専門家は多くの履歴書を1つずつ手動で調べて、職務に適した候補者を見つけるのに膨大な時間を費やします。それは時間がかかり、非効率的です。キーワードマッチングによって自動化できますが、多くの欠点があります。この手順を知っている候補者は、候補リストに追加するためにさらに多くのキーワードを追加しますが、他の候補者は、必要なスキルを持っていても拒否されます。

解決策：多数の履歴書をざっと読み、職務に最適なものを見つけることは、履歴書パーサーを使用して自動化できます。それはあなたがそれを効率的に行うのを助け、あなたが必要なスキルを持つ候補者を選ぶことを可能にしながら時間と労力を節約します。

AIとMLは、アプリケーションを構築して適切な候補を選択し、残りを除外するのに役立ちます。これを行うには、履歴書情報と役職の2つの列を持つKaggleの履歴書データセットを利用できます。 NLTK（Pythonベースのライブラリ）を使用して、スキルに一致するクラスタリングアルゴリズムを構築することもできます。

アプリケーション：履歴書パーサーは採用プロセスに使用され、企業や教育機関で使用できます。

顔認識アプリ

目的：ANN、CNN、ML、およびディープラーニングを使用して顔認識機能を備えたアプリを構築する

問題：個人情報の盗難の問題は、システムやデータに侵入する可能性のあるサイバーセキュリティリスクの増大とともに深刻です。プライバシーの問題、データ漏洩、人や企業の評判の低下を引き起こす可能性があります。

解決策：顔の特徴などの生体認証は独自のものであるため、組織や個人はそれらを使用してシステムやデータを保護できます。顔認識システムは、ユーザーの検証に役立ち、許可され認証されたユーザーのみがシステム、ネットワーク、施設、またはデータにアクセスできるようにします。

このソリューションを構築するには、高度なMLアルゴリズム、数学関数、3D画像処理および認識技術が必要です。

アプリケーション：スマートフォンやその他のデバイスで、データのプライバシーとセキュリティを確保するためのセキュリティロックおよび組織の設備とシステムとして使用されます。また、Identity and Access Management（IAM）プロバイダー、防衛セクターなどでも使用されています。

ゲーム

目的：AIの概念を使用してビデオゲームを作成する

問題：ビデオゲーム業界は拡大しており、ゲーマーはより高度になっています。したがって、売り上げを伸ばし続けている間、目立つ興味深いゲームを進化させて提供する必要が常にあります。

解決策：AIの概念は、チェス、ヘビゲーム、レーシングカー、手続き型ゲームなどのさまざまなゲームアプリケーションを作成するために使用されます。チャットボット、音声認識、NLP、画像処理、データマイニング、CNN、機械学習などの多くのスキルを使用して、リアルなビデオゲームを作成できます。

アプリケーション： AIは、AlphaGo、Deep Blue、FEAR、Haloなどのさまざまなビデオゲームを作成するために使用されます。

売上予測

目的：企業の売上を予測できるソフトウェアを作成する

問題：多くの製品を扱う企業は、すべての製品の売上高を管理および追跡するのが困難になっています。また、在庫を追跡し、売り切れた製品を再び利用できるようにするのに問題があります。その結果、ユーザーに適切な製品を提供できず、顧客体験が低下する可能性があります。

解決策：売上予測ツールを作成すると、日次、週次、または月次の平均売上高を予測するのに役立ちます。このようにして、製品のパフォーマンスを理解し、顧客の要求を満たすために時間どおりにより多くのアイテムをストックすることができます。

これを行うには、機械学習アルゴリズム、データ分析、ビッグデータなどのスキルを利用して、ソフトウェアが売上を正確に予測できるようにします。

アプリケーション：eコマースストア、小売業者、ディストリビューター、および大規模な製品を扱うその他の企業で使用されます。

自動化システム

目的：生産性のために特定のタスクを自動化できるソフトウェアソリューションを作成する

問題：繰り返し、手作業は時間がかかります。これらは退屈なだけでなく、生産性を奪います。したがって、通話のスケジュール設定、出席、自動修正、トランザクションの処理など、さまざまなタスクを自動化できるシステムを構築する必要があります。

解決策：AIを使用すると、そのようなタスクを自動化してユーザーの生産性を向上させ、より重要なタスクに時間を費やすことができるソフトウェアを構築できます。また、時間内に通知を配信するように作成して、時間どおりにタスクを実行できるようにすることもできます。また、このシステムを構築するには、NLP、顔認識、コンピュータービジョンなどのスキルが必要です。

アプリケーション： AIを使用した自動化は、銀行、金融、ヘルスケア、教育、製造など、あらゆる規模の企業向けの生産性ツールを構築するために広く使用されています。

結論

これらのAIプロジェクトを活用して、人工知能や、データサイエンス、機械学習、NLPなどの他の関連概念に関する知識を広げていただければ幸いです。また、プログラミングやツールやテクノロジーの使用に関するスキルを磨くのにも役立ちます。プロジェクト。

ここにいくつかの最高のオンラインAIコースがあります。

タグ：