适合初学者的 15 个有趣的 AI 项目创意

已发表: 2021-12-31

随着该领域的最新发展，人工智能 (AI) 的职业生涯似乎很光明。

从 IT、制造和汽车到国防、金融和内容创作，几乎所有行业都在利用人工智能来谋取利益，

因此，如果您想在 AI 领域建立自己的职业生涯，那么现在就开始吧。由于实践经验是学习技能的最佳方式，因此您可以通过不同的项目来学习 AI 和相关技能，例如编程和使用工具和技术。

它将教您人工智能如何实时帮助人们和企业，并帮助您获得该领域的知识，以推进您在人工智能领域的职业生涯。为此，如果您具备以下技能知识，将大有裨益：

编程语言，如 Python、R、Java、MATLAB 和 Perl
机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、K-means、KNN、SVM 和决策树
数据分析基础知识和工具，如 Apache Spark
人工神经网络 (ANN) 可以模仿人类的大脑功能来解决应用程序中的手写、面部和模式识别问题
痉挛神经网络 (CNN) 基础知识
基于 Unix 的工具，如 Sort、AWK 和正则表达式。

现在，让我们快速发现一些有趣的 AI 项目。

基础人工智能项目

手写数字识别

目标：构建一个可以借助人工神经网络识别手写数字的系统

问题：人类书写的数字和字符由各种形状、大小、曲线和样式组成，对于两个人来说并不完全相同。因此，在过去，将书面字符或数字转换为数字格式对计算机来说是一项挑战。他们也曾经在解释纸质文档上的文本时遇到困难。

尽管几乎每个行业都在迅速采用数字化，但某些领域仍然需要文书工作。这就是为什么我们需要技术来简化计算机的这个过程，以便它们能够识别纸上的人类文字。

解决方案：使用人工神经网络可以构建手写数字识别系统来精确解释一个人绘制的数字。为此，使用卷积神经网络 (CNN) 来识别纸上的数字。该网络有一个 HASYv2 数据集，包含来自 369 个不同分类的 168,000 张图像。

应用：除了纸张，手写数字识别系统还可以从照片、触摸屏设备和其他来源读取数学符号和手写样式。该软件具有各种应用程序，例如银行支票身份验证、阅读填写的表格和快速记笔记。

车道线检测

目标：创建一个系统，可以连接自动驾驶车辆和跟随机器人，帮助他们实时检测道路上的车道线。

问题：毫无疑问，自动驾驶汽车是使用深度学习技术和算法的创新技术。它们为汽车行业创造了新的机会，并减少了对人类驾驶员的需求。

但是，如果驾驶自动驾驶汽车的机器没有经过适当的培训，可能会在道路上造成风险和事故。在训练机器时，其中一个步骤是让系统学习如何检测道路上的车道，这样它就不会进入另一条车道或与其他车辆发生碰撞。

解决方案：为了解决这个问题，使用 Python 中的计算机视觉概念构建一个系统。它将帮助自动驾驶汽车正确检测车道线，并确保它在应有的道路上行驶，而不会给其他人带来风险。

您可以使用 OpenCV 库——一个优化的库，专注于像这样的实时使用来检测车道线。该库包括支持 Windows、macOS、Linux、Android 和 iOS 平台的 Java、Python 和 C++ 接口。

此外，必须找到车道两侧的标记。您可以使用 Python 中的计算机视觉技术来查找自动驾驶汽车应该行驶的车道。您还必须找到车道上的白色标记，并使用框架遮罩和 NumPy 阵列遮罩其余对象。 Nest，应用霍夫线变换最终检测车道线。此外，您还可以使用其他计算机视觉方法（例如颜色阈值法）来识别车道线。

应用：车道线检测被自动驾驶汽车（如汽车和跟随机器人）实时使用。它还有助于赛车游戏行业。

肺炎检测

目标：使用卷积神经网络 (CNN) 和 Python 构建一个 AI 系统，可以从患者的 X 射线图像中检测肺炎

问题：肺炎仍然是一种威胁，在许多国家夺去了生命。问题在于，一般情况下，X射线图像用于检测肺炎、癌症、肿瘤等疾病，可见度低，评估效率低下。但如果进行适当的治疗，死亡率可以显着降低。

此外，肺炎的位置、形状和大小可能有很大差异，其目标轮廓变得非常模糊。它增加了检测和准确性问题。这让我们开发了一种技术，可以以最佳的准确度及早识别肺炎，以提供适当的治疗并挽救生命。

解决方案：软件解决方案将针对肺炎或其他疾病的大量细节进行训练。当用户分享他们与健康相关的问题和症状时，该软件可以处理信息并对照其数据库检查与这些细节相关的可能性。它可以使用数据挖掘来提供与患者详细信息相对应的最精确的疾病。

通过这种方式，可以检测到患者的疾病，并且他们可以得到适当的治疗。为了设计软件，您必须通过分析和比较确定最有效的 CNN 模型，以使用特征提取从 X 射线图像中实现肺炎检测。接下来介绍不同模型及其分类器，以提出最合适的分类器，并评估最佳 CNN 模型以检查其性能。

应用：该人工智能项目有利于医疗保健领域检测肺炎、心脏病等疾病，并为患者提供医疗咨询。

聊天机器人

目标：使用 Python 构建聊天机器人以将其嵌入网站或应用程序中

问题：消费者在使用应用程序或网站时需要优质的服务。如果他们有一个无法找到答案的查询，他们可能会对该应用程序失去兴趣。因此，如果您正在构建网站或应用程序，您必须为您的用户提供最优质的服务，这样您就不会失去他们并影响您的底线。

解决方案：聊天机器人是一种可以通过文本或语音（如 Alexa）在机器人 (AI) 和人类之间实现自动对话的应用程序。它 24/7 全天候帮助用户进行查询、导航、个性化用户体验、促进销售，并提供对客户行为和需求的更深入洞察，以帮助您塑造产品和服务。

对于这个 AI 项目，您可以使用可以在许多网站上找到的简单版本的聊天机器人。确定它们的基本结构以开始构建类似的结构。一旦你完成了一个简单的聊天机器人，你就可以转向高级聊天机器人。

为了创建聊天机器人，使用自然语言处理 (NLP) 等人工智能概念使算法和计算机能够通过各种语言理解人类交互并处理这些数据。它分解音频信号和人类文本，然后以机器可理解的语言分析和转换数据。您还需要不同的预训练工具、软件包和语音识别工具来创建智能且响应迅速的聊天机器人。

应用：聊天机器人在企业部门的客户服务、IT 服务台、销售、营销和人力资源方面非常有用。从电子商务、教育技术、房地产到金融和旅游业，各个行业都使用聊天机器人。亚马逊 (Alexa)、Spotify、万豪国际、必胜客、万事达卡等顶级品牌利用聊天机器人。

火灾探测

目标：使用 CNN 构建一个火灾探测系统，用于与计算机视觉和图像分类相关的任务

问题：住宅和商业建筑中的火灾很危险。如果不能及时发现火灾，可能会导致大量生命和财产损失。野火变得越来越频繁；因此，需要定期监测以保护野生动物和自然资源。

解决方案：构建一个可以在早期检测室内和室外火灾并确定其准确位置的系统可以帮助在火灾造成任何伤害之前将其扑灭。通过监控摄像头改进了火灾探测系统。

为此，使用了 CNN 和计算机视觉等 AI 技术以及 OpenCV 等工具。它需要复杂的图像处理和云计算。该系统可以用来分析来自摄像机的可见光和红外图像。它还必须识别烟雾，将其与雾区分开来，并迅速提醒人们。

应用：人工智能驱动的火灾探测可用于探测森林火灾，以保护自然资源、动植物以及家庭和企业建筑。

基于语音的虚拟助理

目标：构建具有语音功能的应用程序来帮助用户

问题: 网络庞大，有许多产品和服务，客户可能会感到不知所措。此外，人们很忙，在各个领域都需要帮助，即使是日常工作也是如此。

解决方案：今天，需要基于语音的虚拟助手来简化用户的生活。人们可以将 Alexa 和 Siri 等这些应用程序用于娱乐目的、搜索在线产品和服务，以及执行日常任务以提高生产力。

为了构建这个系统，NLP 被用来理解人类语言。系统将听到语音，将其转换为机器语言，并将命令保存在其数据库中。它还将识别用户执行相应任务的意图，并可能使用文本到语音或语音到文本工具。

应用：基于语音的虚拟助手用于在互联网上查找相关项目、播放音乐、电影和娱乐视频、设置提醒、编写快速笔记、激活和停用家用电器等。

抄袭检查器

目标：创建一个系统，可以使用人工智能检查文档是否存在抄袭或复制

问题：内容重复是一种疾病，必须对其进行监控和根除。对于企业而言，这会导致声誉受损和搜索引擎排名不佳。事实上，由于版权，人们也可能因抄袭而受到惩罚。因此，有必要为企业和教育机构识别抄袭内容。

解决方案：AI 概念用于构建抄袭检查工具，以检测文档中的重复。在这个项目中，Python Flask 或文本挖掘可用于使用称为 Pinecone 的矢量数据库来检测抄袭。它还可以显示抄袭百分比。

应用：抄袭检查器对内容创作者、博主、编辑、出版商、作家、自由职业者和教育工作者有很多好处。他们可以用它来检查是否有人偷了他们的作品并使用它，而编辑可以分析作者提交的文章，并确定它是独一无二的还是从某个地方复制的。

面部表情检测

目标：构建一个可以使用人工智能通过面部特征预测或识别人类情绪的应用程序

问题：理解人类情感具有挑战性。几十年来，人们对面部情绪进行了大量研究。在人工智能出现之前，结果无处不在。

解决方案：人工智能可以使用深度学习和 CNN 等概念通过面部帮助分析人类情感。深度学习可用于构建软件来识别面部表情并通过实时检测人类的核心情绪（如幸福、悲伤、恐惧、愤怒、惊讶、厌恶、中性等）来解释面部表情。

该系统将能够提取面部特征和分类表情。 CNN 可以做到这一点，并且还会区分好坏情绪，以检测个人的行为和思维模式。

应用：面部表情检测系统可以被机器人用来改善人际互动并为用户提供适当的帮助。它们还可以帮助自闭症儿童、失明者、监控驾驶员安全注意标志等。

翻译申请

目标：使用人工智能构建翻译应用程序

问题：世界上有数千种语言。尽管英语是一种全球语言，但并不是每个人在世界的每个地方都能理解它。如果您想与来自其他国家但说您不懂的语言的人开展业务，那就有问题了。同样，如果您前往其他国家/地区，您可能会遇到类似的问题。

解决方案：如果你能翻译别人所说或所写的内容，这将有助于你与他们建立更深的联系。为此，您可以使用翻译器，例如 Google Translate。但是，您可以使用 AI 从淀粉中构建自己的应用程序。

为此，您可以利用 NLP 和 Transformer 模型。转换器将从句子中提取特征，以确定每个单词及其意义，从而使句子具有完整的意义。它将从头到尾对单词进行编码和解码。为此，加载一个预先训练的基于 Python 的转换器模型将对您有所帮助。您还可以使用 GluonNLP 库，然后加载和测试数据集。

应用程序：翻译器应用程序用于翻译不同的语言，用于商务、旅行、博客等目的。

高级人工智能项目

简历解析器

目标：使用人工智能构建软件，可以浏览大量简历并帮助用户选择理想的简历

问题：在招聘过程中，专业人士花费大量时间一份一份地翻阅大量简历，以寻找合适的职位候选人。这是耗时且低效的。虽然它可以通过关键字匹配实现自动化，但它有很多缺点。知道这个程序的候选人会添加更多的关键词来入围，而其他人即使拥有所需的技能也会被拒绝。

解决方案：可以使用简历解析器自动浏览大量简历并找到适合工作角色的人。它将帮助您高效地完成这项工作，节省时间和精力，同时让您可以选择具有所需技能的候选人。

AI 和 ML 可以帮助您构建应用程序以选择合适的候选人，同时过滤掉其余的候选人。为此，您可以使用 Kaggle 上的简历数据集，其中包含两列 - 简历信息和职位。您还可以使用 NLTK（一个基于 Python 的库）来构建聚类算法以匹配技能。

应用：简历解析器用于招聘过程，可供企业和教育机构使用。

人脸识别应用

目标：使用 ANN、CNN、ML 和深度学习构建具有人脸识别功能的应用程序

问题：随着可以渗透到系统和数据中的网络安全风险不断增加，身份盗用问题变得很严重。它可能会导致隐私问题、数据泄露以及对个人和企业的声誉损害。

解决方案：面部特征等生物识别技术是独一无二的，因此组织和个人可以使用它们来保护他们的系统和数据。面部识别系统可以帮助验证用户，确保只有经过授权和验证的用户才能访问系统、网络、设施或数据。

您需要高级 ML 算法、数学函数以及 3D 图像处理和识别技术来构建此解决方案。

应用：在智能手机和其他设备中用作安全锁和组织设施和系统，以确保数据隐私和安全。它还被身份和访问管理 (IAM) 提供商、国防部门等使用。

游戏

目标：使用人工智能概念创建视频游戏

问题：视频游戏行业正在扩大，游戏玩家变得越来越先进。因此，在您继续推动销售的同时，不断需要发展并提供引人注目的有趣游戏。

解决方案：人工智能概念用于创建各种游戏应用程序，如国际象棋、蛇类游戏、赛车、程序游戏等。它可以使用聊天机器人、语音识别、NLP、图像处理、数据挖掘、CNN、机器学习等许多技能来创建逼真的视频游戏。

应用：人工智能用于创建各种视频游戏，如 AlphaGo、深蓝、恐惧、光环等。

销售预测器

目标：创建可以预测企业销售额的软件

问题：处理多种产品的企业在管理和跟踪每种产品的销售数据方面面临困难。他们还发现难以追踪库存并重新提供售罄的产品。结果，他们可能无法为用户提供合适的产品，从而降低客户体验。

解决方案：构建销售预测工具可以帮助您预测每日、每周或每月的平均销售数字。通过这种方式，您可以了解产品的性能并按时库存更多商品以满足客户需求。

为此，您可以利用机器学习算法、数据分析、大数据等技能，使软件能够准确预测销售。

应用：电子商务商店、零售商、分销商和其他处理大量产品的企业使用它。

自动化系统

目标：创建一个软件解决方案，可以自动化某些任务以提高生产力

问题：重复的手工工作非常耗时。这些不仅乏味，而且会降低生产力。因此，需要构建一个可以自动执行不同任务的系统，例如安排呼叫、考勤、自动更正、处理交易等。

解决方案：使用 AI 可让您构建可自动执行此类任务的软件，以帮助提高用户生产力并将时间专用于更关键的任务。它还可以提供及时通知，以便您可以按时完成任务。构建这个系统需要 NLP、面部识别、计算机视觉等技能。

应用：使用人工智能的自动化被广泛用于为银行、金融、医疗保健、教育和制造等各种规模的企业构建生产力工具。

结论

我希望你会发现这些 AI 项目很有趣，并且可以扩展你在人工智能和其他相关概念（如数据科学、机器学习、NLP 等）方面的知识。它还将帮助你提高编程和使用工具和技术的技能。项目。

这里有一些最好的在线人工智能课程。

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