15 ideias interessantes de projetos de IA para iniciantes

Uma carreira em Inteligência Artificial (IA) parece brilhante com os desenvolvimentos recentes neste campo.

Quase todos os setores estão aproveitando a IA para seu benefício, desde TI, manufatura e automóveis até defesa, finanças e criação de conteúdo,

Portanto, se você deseja construir uma carreira em IA, nunca pode haver melhor momento para começar do que agora. Como a experiência prática é a melhor maneira de aprender uma habilidade, você pode fazer diferentes projetos para aprender IA e habilidades relacionadas, como programação e uso de ferramentas e tecnologias.

Ele vai te ensinar como a IA pode ajudar pessoas e empresas em tempo real e ajudá-lo a ganhar conhecimento neste setor para avançar em sua carreira em IA. E, para isso, seria altamente benéfico se você tivesse conhecimento de habilidades como:

• Linguagens de programação como Python, R, Java, MATLAB e Perl
• Algoritmos de aprendizado de máquina, como regressão linear, regressão logística, Naive Bayes, K-means, KNN, SVM e árvores de decisão
• Noções básicas de análise de dados e ferramentas como Apache Spark
• Redes neurais artificiais (RNA) que podem imitar as funções cerebrais de humanos para resolver problemas em aplicativos de reconhecimento de escrita, rosto e padrão
• Princípios básicos da rede neural de convulsão (CNN)
• Ferramentas baseadas em Unix como Sort, AWK e expressões regulares.

Agora, vamos descobrir rapidamente alguns dos projetos interessantes de IA.

Projetos básicos de IA

Reconhecimento de dígitos manuscritos

Objetivo : construir um sistema que possa reconhecer dígitos manuscritos com a ajuda de redes neurais artificiais

Problema : dígitos e caracteres escritos por humanos consistem em várias formas, tamanhos, curvas e estilos, não exatamente iguais para duas pessoas. Portanto, converter caracteres ou dígitos escritos em um formato digital era um desafio no passado para os computadores. Eles também costumavam ter dificuldade em interpretar textos em documentos em papel.

Embora a digitalização esteja sendo rapidamente adotada em quase todos os setores, certas áreas ainda requerem papelada. É por isso que precisamos de tecnologia para tornar esse processo fácil para os computadores, de forma que eles possam reconhecer as escritas humanas no papel.

Solução : o uso de redes neurais artificiais torna possível construir um sistema de reconhecimento de dígitos manuscritos para interpretar precisamente os dígitos que uma pessoa desenha. Para isso, uma rede neural de convolução (CNN) é utilizada para reconhecer dígitos em um papel. Esta rede possui um conjunto de dados HASYv2 compreendendo 168.000 imagens de 369 classificações diferentes.

Aplicação : Além de papéis, um sistema de reconhecimento de dígitos manuscritos pode ler símbolos matemáticos e estilos de escrita a partir de fotos, dispositivos com tela sensível ao toque e outras fontes. Este software tem vários aplicativos, como autenticação de cheques bancários, leitura de formulários preenchidos e anotações rápidas.

Detecção de linha de pista

Objetivo : criar um sistema que possa se conectar com veículos autônomos e robôs que seguem a linha para ajudá-los a detectar linhas de faixa em uma estrada em tempo real.

Problema : Sem dúvida, veículos autônomos são tecnologias inovadoras que usam técnicas e algoritmos de Deep Learning. Eles criaram novas oportunidades no setor automotivo e reduziram a necessidade de um motorista humano.

No entanto, se a máquina que dirige um carro autônomo não for devidamente treinada, pode causar riscos e acidentes na estrada. Durante o treinamento da máquina, uma das etapas é fazer com que o sistema aprenda a detectar faixas na estrada para que não entre em outra faixa ou colida com outros veículos.

Solução : Para resolver este problema, construa um sistema utilizando os conceitos de Visão Computacional em Python. Isso ajudará os veículos autônomos a detectar as faixas de rodagem de maneira adequada e a garantir que circule na estrada onde deveria estar, sem arriscar outras pessoas.

Você pode usar a biblioteca OpenCV - uma biblioteca otimizada que se concentra no uso em tempo real como esta para detectar linhas de pista. A biblioteca inclui interfaces Java, Python e C ++ que oferecem suporte a plataformas Windows, macOS, Linux, Android e iOS.

Além disso, é imperativo encontrar as marcações em ambos os lados de uma pista. Você pode usar técnicas de visão computacional em Python para encontrar as vias onde os carros autônomos devem circular. Você também deve encontrar a marca branca em uma pista e mascarar o resto dos objetos com máscara de moldura e matrizes NumPy. Nest, a transformação da linha Hough é aplicada para finalmente detectar as linhas da pista. Além disso, você pode usar outros métodos de visão computacional, como limiar de cor, para identificar as linhas da pista.

Aplicação : a detecção de linha de pista é usada em tempo real por veículos autônomos, como carros e robôs que seguem a linha. Também é útil na indústria de jogos para carros de corrida.

Detecção de Pneumonia

Objetivo : construir um sistema de IA usando redes neurais de convolução (CNNs) e Python que pode detectar pneumonia a partir de imagens de raios-X de um paciente

Problema : a pneumonia ainda é uma ameaça, ceifando vidas em muitos países. O problema é que as radiografias são realizadas para detectar doenças como pneumonia, câncer, tumor, etc., em geral, o que pode proporcionar baixa visibilidade e tornar a avaliação ineficiente. Mas se o tratamento adequado for seguido, a mortalidade pode ser reduzida significativamente.

Além disso, a posição, a forma e o tamanho da pneumonia podem diferir em um nível significativo, com o contorno do alvo se tornando amplamente vago. Aumenta os problemas de detecção e precisão. Isso nos leva a desenvolver uma tecnologia que pode identificar a pneumonia precocemente com ótima precisão para fornecer o tratamento adequado e salvar vidas.

Solução : A solução de software será treinada com detalhes maciços sobre pneumonia ou outras doenças. Quando os usuários compartilham seus problemas e sintomas relacionados à saúde, o software pode processar as informações e verificá-las em seu banco de dados para ver as possibilidades relacionadas a esses detalhes. Ele pode usar a mineração de dados para fornecer a doença mais precisa, correspondendo aos detalhes do paciente.

Dessa forma, a doença do paciente pode ser detectada e ele pode receber o tratamento adequado. E para projetar o software, você deve determinar o modelo CNN mais eficiente analiticamente e comparativamente para alcançar a detecção de pneumonia a partir de imagens de raios-X usando extração de recursos. A seguir vem apresentando os diferentes modelos com seus classificadores para propor o classificador mais adequado e avaliando o melhor modelo CNN para verificar seu desempenho.

Aplicação : Este projeto de IA é benéfico para o domínio da saúde para detectar doenças como pneumonia, doenças cardíacas, etc., e fornecer consulta médica aos pacientes.

Chatbots

Objetivo : criar um chatbot usando Python para incorporá-lo a um site ou aplicativo

Problema : os consumidores precisam de um serviço excelente quando usam um aplicativo ou site. Se eles tiverem uma consulta para a qual não conseguem encontrar uma resposta, podem perder o interesse no aplicativo. Portanto, se você está construindo um site ou aplicativo, deve oferecer o serviço da melhor qualidade aos seus usuários para não perdê-los e afetar seus resultados financeiros.

Solução : Um chatbot é um aplicativo que permite a conversação automática entre bots (IA) e um humano por meio de texto ou fala, como o Alexa. Está disponível 24 horas por dia, 7 dias por semana para ajudar os usuários com suas dúvidas, navegar nelas, personalizar a experiência do usuário, aumentar as vendas e fornecer percepções mais profundas sobre o comportamento e as necessidades do cliente para ajudá-lo a moldar seus produtos e serviços.

Para este projeto de IA, você pode usar uma versão simples de um chatbot que pode ser encontrado em muitos sites. Identifique sua estrutura básica para começar a construir uma semelhante. Depois de terminar um chatbot simples, você pode passar para os avançados.

Para criar um chatbot, conceitos de IA como Processamento de Linguagem Natural (PNL) são usados ​​para permitir que algoritmos e computadores compreendam as interações humanas por meio de várias linguagens e processem esses dados. Ele divide os sinais de áudio e o texto humano e, em seguida, analisa e converte os dados em uma linguagem compreensível por máquina. Você também precisará de diferentes ferramentas pré-treinadas, pacotes e ferramentas de reconhecimento de voz para criar um chatbot inteligente e responsivo.

Aplicação : Chatbots são altamente úteis no setor corporativo para atendimento ao cliente, helpdesk de TI, vendas, marketing e RH. Indústrias de eCommerce, Edtech e imobiliário a finanças e turismo usam chatbots. As principais marcas, como Amazon (Alexa), Spotify, Marriott International, Pizza Hut, Mastercard e mais, aproveitam os chatbots.

Sistema de Recomendação

Objetivo : construir um sistema de recomendação para clientes de produtos, streaming de vídeos e música e muito mais, com a ajuda de ANN, mineração de dados, aprendizado de máquina e programação.

Problema : a concorrência é alta em todos os domínios, seja comércio eletrônico ou entretenimento. E para se destacar, você deve cobrir milhas extras. Se você oferece algo que seu cliente-alvo está procurando, mas não tem as medidas para guiá-lo até sua loja ou recomendar suas ofertas, você deixa muito dinheiro na mesa.

Solução : Usar um sistema de recomendação pode atrair mais visitantes ao seu site ou aplicativo de forma eficaz. Você deve ter observado que plataformas de comércio eletrônico como a Amazon oferecem recomendações de produtos que você pesquisou em algum lugar na Internet. Quando você abre seu Facebook ou Instagram, você vê produtos semelhantes. É assim que funciona um sistema de recomendação.

Para construir este sistema, você precisa de histórico de navegação, comportamento do cliente e dados implícitos. Habilidades de mineração de dados e aprendizado de máquina são necessárias para produzir as recomendações de produtos mais adequadas com base nos interesses dos clientes. E você também precisará programar em R, Java ou Python e aproveitar as redes neurais artificiais.

Aplicação : Os sistemas de recomendação encontram aplicativos enormes em lojas de comércio eletrônico como Amazon, eBay, serviços de streaming de vídeo como Netflix e YouTube, serviços de streaming de música como Spotify e muito mais. Ajuda a aumentar o alcance do produto, o número de leads e clientes, a visibilidade em vários canais e a lucratividade geral.

Projetos de IA intermediária

Detecção de fogo

Objetivo : Construir um sistema de detecção de incêndio usando CNN para tarefas relacionadas à visão computacional e classificação de imagens

Problema : incêndios em edifícios residenciais e comerciais são perigosos. Se o incêndio não for detectado a tempo, pode levar à perda massiva de vidas e bens. Os incêndios florestais estão se tornando mais frequentes; portanto, o monitoramento regular é necessário para preservar a vida selvagem e os recursos naturais.

Solução : Construir um sistema que pode detectar fogo em ambientes internos e externos em um estágio inicial e com sua localização exata pode ajudar a extingui-lo antes que cause qualquer dano. O sistema de detecção de incêndio é aprimorado por meio de uma câmera de vigilância.

Para isso, são utilizadas técnicas de IA como CNN e visão computacional e ferramentas como o OpenCV. Ele precisa de processamento de imagem sofisticado e computação em nuvem. O sistema pode ser feito para analisar imagens de câmeras de vídeo para luz visível e infravermelho. Ele também deve identificar a fumaça, diferenciá-la da névoa e alertar as pessoas rapidamente.

Aplicação : A detecção de incêndio com IA pode ser usada para detectar incêndios florestais para preservar os recursos naturais, a flora e a fauna e em residências e edifícios corporativos.

Assistente Virtual Baseado em Voz

Objetivo : construir um aplicativo com recursos de voz para auxiliar os usuários

Problema : a web é vasta, com muitos produtos e serviços que os clientes podem se sentir oprimidos. Além disso, as pessoas estão ocupadas e precisam de ajuda em vários campos, até mesmo no seu dia-a-dia.

Solução : Hoje, assistentes virtuais baseados em voz são necessários para simplificar a vida dos usuários. As pessoas podem usar esses aplicativos como Alexa e Siri para fins de entretenimento, pesquisar produtos e serviços online e realizar tarefas diárias para obter melhor produtividade.

Para construir este sistema, a PNL é usada para entender a linguagem humana. O sistema ouvirá a voz, converterá em linguagem de máquina e salvará os comandos em seu banco de dados. Ele também identificará a intenção dos usuários de realizar a tarefa de acordo e pode usar ferramentas de conversão de texto em voz ou voz em texto.

Aplicação : assistentes virtuais baseados em voz são usados ​​para encontrar itens relevantes na Internet, reproduzir música, filmes e vídeos para entretenimento, definir lembretes, escrever notas rápidas, ativar e desativar eletrodomésticos e muito mais.

Verificador de plágio

Objetivo : criar um sistema que possa verificar um documento quanto a plágio ou duplicação usando IA

Problema : a duplicação de conteúdo é uma doença que deve ser monitorada e erradicada. Para as empresas, isso causa danos à reputação e classificações ruins nos mecanismos de pesquisa. Na verdade, as pessoas também podem ser penalizadas por plágio, devido aos direitos autorais. Portanto, é necessário identificar o conteúdo plagiado para empresas e instituições educacionais.

Solução : os conceitos de IA são usados ​​para construir uma ferramenta de verificação de plágio para detectar a duplicação em um documento. Neste projeto, Python Flask ou text mining podem ser usados ​​para detectar plágio usando um banco de dados vetorial chamado Pinecone. Também pode mostrar a porcentagem de plágio.

Aplicação : o verificador de plágio tem muitos benefícios para criadores de conteúdo, blogueiros, editores, editores, escritores, freelancers e educadores. Eles podem usá-lo para verificar se alguém roubou seu trabalho e usá-lo, enquanto os editores podem analisar um artigo enviado por um escritor e identificar se é único ou copiado de algum lugar.

Detecção de emoção facial

Objetivo: criar um aplicativo que possa prever ou identificar emoções humanas por meio de características faciais usando IA

Problema : compreender as emoções humanas é um desafio. Durante décadas, houve muitas pesquisas para compreender as emoções faciais. Antes do advento da IA, os resultados estavam por toda parte.

Solução : a IA pode ajudar a analisar as emoções humanas através do rosto usando conceitos como Deep Learning e CNN. O aprendizado profundo pode ser usado para construir o software para identificar expressões faciais e interpretá-las detectando emoções centrais em humanos em tempo real, como felicidade, tristeza, medo, raiva, surpresa, nojo, neutro, etc.

O sistema será capaz de extrair características faciais e classificar expressões. A CNN pode fazer isso e também discriminará entre emoções boas e ruins para detectar o comportamento e os padrões de pensamento de um indivíduo.

Aplicação : Os sistemas de detecção de emoções faciais podem ser usados ​​por bots para melhorar a interação humana e fornecer ajuda adequada aos usuários. Eles também podem ajudar crianças com autismo, pessoas com cegueira, monitorar sinais de atenção para a segurança do motorista e muito mais.

Aplicativo de tradutor

Objetivo : construir um aplicativo tradutor usando inteligência artificial

Problema : Existem milhares de línguas faladas no mundo. Embora o inglês seja uma língua global, nem todo mundo o entende em todas as partes do mundo. E se você quiser fazer negócios com alguém de outros países que fale um idioma que você não entende, é problemático. Da mesma forma, se você viajar para outros países, poderá enfrentar problemas semelhantes.

Solução : Se você pode traduzir o que os outros estão dizendo ou escreveram, isso o ajudará a se conectar com eles profundamente. Para isso, você pode usar um tradutor como o Google Translate. No entanto, você pode construir seu próprio aplicativo de amido usando IA.

Para isso, você pode utilizar PNL e modelos de transformador. Um transformador extrairá recursos de uma frase para determinar cada palavra e seu significado que pode dar o sentido completo de uma frase. Ele irá codificar e decodificar palavras de ponta a ponta. Para fazer isso, carregar um modelo de transformador baseado em Python pré-treinado ajudará você. Você também pode usar a biblioteca GluonNLP e, em seguida, carregar e testar os conjuntos de dados.

Aplicativo : o aplicativo tradutor é usado para traduzir diferentes idiomas para fins como negócios, viagens, blogs e muito mais.

Projetos de IA avançada

Resume Parser

Objetivo : construir um software usando IA que possa folhear muitos currículos e ajudar os usuários a escolher o ideal

Problema : no recrutamento, os profissionais passam muito tempo analisando muitos currículos, um por um, manualmente, para encontrar candidatos adequados para uma vaga de emprego. É demorado e ineficiente. Embora possa ser automatizado por meio da correspondência de palavras-chave, ele tem muitas desvantagens. Os candidatos que conhecem esse procedimento adicionarão muito mais palavras-chave para serem incluídos na lista, enquanto outros serão rejeitados, mesmo que tenham as habilidades necessárias.

Solução : folhear um grande número de currículos e encontrar o ajuste certo para uma função de trabalho pode ser automatizado usando um analisador de currículo. Isso o ajudará a fazer isso com eficiência, economizando tempo e esforço, ao mesmo tempo que permite escolher candidatos com as habilidades necessárias.

AI e ML podem ajudá-lo a construir o aplicativo para escolher um candidato adequado enquanto filtra o resto. Para fazer isso, você pode utilizar o conjunto de dados de currículo no Kaggle com duas colunas - informações de currículo e cargo. Você também pode usar NLTK - uma biblioteca baseada em Python - para construir algoritmos de agrupamento para combinar as habilidades.

Aplicação: um analisador de currículo é usado para o processo de recrutamento e pode ser usado por empresas e instituições de ensino.

App de reconhecimento facial

Objetivo : criar um aplicativo com capacidade de reconhecimento facial usando ANN, CNN, ML e aprendizado profundo

Problema : os problemas de roubo de identidade são graves com os crescentes riscos de segurança cibernética que podem se infiltrar em sistemas e dados. Isso pode causar problemas de privacidade, vazamento de dados e danos à reputação de pessoas e empresas.

Solução : a biometria, como as características faciais, é única, portanto, organizações e indivíduos podem usá-la para proteger seus sistemas e dados. Os sistemas de reconhecimento facial podem ajudar a verificar um usuário, garantindo que apenas os usuários autorizados e autenticados possam acessar um sistema, rede, instalação ou dados.

Você precisa de algoritmos avançados de ML, funções matemáticas e técnicas de reconhecimento e processamento de imagens 3D para construir esta solução.

Aplicação : É usado em smartphones e outros dispositivos como uma trava de segurança e instalações e sistemas organizacionais para garantir a privacidade e segurança dos dados. Ele também é usado por provedores de gerenciamento de identidade e acesso (IAM), o setor de defesa e muito mais.

Jogos

Objetivo : criar videogames usando conceitos de IA

Problema : a indústria de videogames está se expandindo e os jogadores estão cada vez mais avançados. Por isso, há uma necessidade constante de evoluir e fornecer jogos interessantes que se destaquem enquanto você continua impulsionando suas vendas.

Solução : os conceitos de IA são usados ​​para criar vários aplicativos de jogos, como xadrez, jogos de cobra, carros de corrida, jogos procedurais e muito mais. Ele pode usar muitas habilidades como chatbots, reconhecimento de fala, PNL, processamento de imagem, mineração de dados, CNN, aprendizado de máquina e muito mais para criar um videogame realista.

Aplicação: AI é usada para criar vários videogames como AlphaGo, Deep Blue, FEAR, Halo e muito mais.

Predictor de Vendas

Objetivo : criar software que possa prever vendas para empresas

Problema : as empresas que lidam com muitos produtos enfrentam dificuldades para gerenciar e controlar o número de vendas de cada produto. Eles também encontram problemas para rastrear os estoques e disponibilizar os produtos esgotados novamente. Como resultado, eles podem falhar no fornecimento de produtos adequados aos usuários, o que prejudica a experiência do cliente.

Solução : Construir uma ferramenta de previsão de vendas pode ajudá-lo a prever o número médio de vendas diário, semanal ou mensal. Dessa forma, você pode entender o desempenho de seus produtos e estocar mais itens a tempo para atender às demandas do cliente.

Para fazer isso, você pode utilizar habilidades como algoritmos de aprendizado de máquina, análise de dados, Big Data e muito mais para permitir que o software preveja as vendas com precisão.

Aplicativo : é usado por lojas de comércio eletrônico, varejistas, distribuidores e outras empresas que lidam com produtos massivos.

Sistema de Automação

Objetivo : criar uma solução de software que pode automatizar certas tarefas para produtividade

Problema : o trabalho manual repetido consome muito tempo. Isso não é apenas tedioso, mas também diminui a produtividade. Portanto, é necessário construir um sistema que possa automatizar diferentes tarefas, como agendamento de chamadas, atendimento, autocorreção, processamento de transações e muito mais.

Solução : o uso de IA permite criar software que pode automatizar essas tarefas para ajudar a melhorar a produtividade do usuário e dedicar tempo a tarefas mais críticas. Também pode ser feito para entregar notificações em tempo para que você possa fazer as tarefas no tempo. E construir esse sistema requer habilidades como PNL, reconhecimento facial, visão computacional e muito mais.

Aplicação: A automação usando IA é amplamente usada para construir ferramentas de produtividade para empresas de todos os tamanhos e em vários setores, desde bancos, finanças, saúde, educação e manufatura.

Conclusão

Espero que você ache esses projetos de IA interessantes para trabalhar e expandir seu conhecimento em inteligência artificial e outros conceitos relacionados, como ciência de dados, aprendizado de máquina, PNL, etc. Também o ajudará a aprimorar suas habilidades em programação e uso de ferramentas e tecnologias no projetos.

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