15 Interessante AI-projectideeën voor beginners

Een carrière in kunstmatige intelligentie (AI) lijkt rooskleurig met de recente ontwikkelingen op dit gebied.

Bijna alle sectoren maken gebruik van AI in hun voordeel, van IT, productie en auto tot defensie, financiën en contentcreatie,

Dus als je een carrière in AI wilt opbouwen, kan er nooit een beter moment zijn om te beginnen dan nu. Omdat praktijkervaring de beste manier is om een ​​vaardigheid te leren, kun je verschillende projecten doen om AI en gerelateerde vaardigheden te leren, zoals programmeren en het gebruik van tools en technologieën.

Het leert je hoe AI mensen en bedrijven in realtime kan helpen en helpt je kennis op te doen in deze sector om je carrière in AI vooruit te helpen. En hiervoor zou het zeer nuttig zijn als je kennis hebt van vaardigheden zoals:

  • Programmeertalen zoals Python, R, Java, MATLAB en Perl
  • Machine learning-algoritmen zoals lineaire regressie, logistische regressie, Naïeve Bayes, K-means, KNN, SVM en beslissingsbomen
  • Basisprincipes van gegevensanalyse en tools zoals Apache Spark
  • Kunstmatige neurale netwerken (ANN) die de hersenfuncties van mensen kunnen nabootsen om problemen op te lossen in apps voor handschrift-, gezichts- en patroonherkenning
  • Convulsie Neurale netwerk (CNN) basisprincipes
  • Unix-gebaseerde tools zoals Sorteren, AWK en reguliere expressies.

Laten we nu snel enkele van de interessante AI-projecten ontdekken.

Basis AI-projecten

Handgeschreven cijferherkenning

Doel: een systeem bouwen dat handgeschreven cijfers kan herkennen met behulp van kunstmatige neurale netwerken

Probleem: Cijfers en karakters die door mensen zijn geschreven, bestaan ​​uit verschillende vormen, maten, rondingen en stijlen, niet precies hetzelfde voor twee personen. Dus het omzetten van geschreven karakters of cijfers naar een digitaal formaat was in het verleden een uitdaging voor computers. Ze hadden ook moeite met het interpreteren van tekst op papieren documenten.

Hoewel de digitalisering in bijna elke sector snel wordt doorgevoerd, is op bepaalde gebieden nog steeds papierwerk nodig. Daarom hebben we technologie nodig om dit proces voor computers gemakkelijk te maken, zodat ze menselijke geschriften op papier kunnen herkennen.

Oplossing: met behulp van kunstmatige neurale netwerken is het mogelijk om een ​​handgeschreven cijferherkenningssysteem te bouwen om de cijfers die een persoon tekent nauwkeurig te interpreteren. Hiervoor wordt een convolutie neuraal netwerk (CNN) gebruikt voor het herkennen van cijfers op een papier. Dit netwerk heeft een HASYv2-dataset met 168.000 afbeeldingen uit 369 verschillende classificaties.

Toepassing: Afgezien van papieren, kan een handgeschreven cijferherkenningssysteem wiskundige symbolen en handschriftstijlen lezen van foto’s, touchscreen-apparaten en andere bronnen. Deze software heeft verschillende toepassingen, zoals authenticatie van bankcheques, het lezen van ingevulde formulieren en het maken van snelle aantekeningen.

Lane Line Detection

Doel: een systeem creëren dat verbinding kan maken met zelfrijdende voertuigen en lijnvolgende robots om hen te helpen rijstrooklijnen op een weg in realtime te detecteren.

Probleem: Ongetwijfeld zijn autonome voertuigen innovatieve technologieën die gebruikmaken van Deep Learning-technieken en -algoritmen. Ze hebben nieuwe kansen gecreëerd in de autosector en de behoefte aan een menselijke bestuurder verminderd.

Als de machine die een zelfrijdende auto bestuurt echter niet goed is opgeleid, kan dit risico’s en ongevallen op de weg veroorzaken. Tijdens het trainen van de machine is een van de stappen om het systeem te laten leren hoe het rijstroken op de weg kan detecteren, zodat het niet in een andere rijstrook terechtkomt of in botsing komt met andere voertuigen.

Oplossing: om dit probleem op te lossen, bouwt u een systeem met behulp van de concepten van Computer Vision in Python. Het helpt de autonome voertuigen om rijstrooklijnen goed te detecteren en ervoor te zorgen dat ze op de weg rijden waar ze moeten zijn, zonder anderen in gevaar te brengen.

U kunt de OpenCV bibliotheek – een geoptimaliseerde bibliotheek die zich richt op realtime gebruik zoals deze om rijstrooklijnen te detecteren. De bibliotheek bevat Java-, Python- en C++-interfaces die Windows-, macOS-, Linux-, Android- en iOS-platforms ondersteunen.

Bovendien is het absoluut noodzakelijk om de markeringen aan beide zijden van een rijstrook te vinden. U kunt computervisietechnieken in Python gebruiken om de rijstroken te vinden waar zelfrijdende auto’s moeten rijden. Je moet ook de witte markering op een baan vinden en de rest van de objecten maskeren met framemaskering en NumPy-arrays. Nest, wordt de Hough-lijntransformatie toegepast om uiteindelijk de rijstrooklijnen te detecteren. Daarnaast kunt u andere computervisiemethoden gebruiken, zoals kleurdrempels, om de rijstrooklijnen te identificeren.

Toepassing: Rijstrookdetectie wordt in realtime gebruikt door autonome voertuigen zoals auto’s en lijnvolgende robots. Het is ook nuttig in de game-industrie voor raceauto’s.

Detectie van longontsteking

Doel: een AI-systeem bouwen met behulp van neurale convolutienetwerken (CNN’s) en Python dat longontsteking kan detecteren op röntgenfoto’s van een patiënt

Probleem: Longontsteking is nog steeds een bedreiging en eist in veel landen levens. Het probleem is dat er röntgenfoto’s worden gemaakt om ziekten zoals longontsteking, kanker, tumoren enz. in het algemeen op te sporen, wat kan leiden tot een slechte zichtbaarheid en de beoordeling inefficiënt maakt. Maar als de juiste behandeling wordt gevolgd, kan de mortaliteit aanzienlijk worden verminderd.

  Muziek downloaden van Spotify voor offline afspelen

Bovendien kunnen de positie, vorm en grootte van pneumonie op een aanzienlijk niveau verschillen, waarbij de doelcontour grotendeels vaag wordt. Het verhoogt detectie- en nauwkeurigheidsproblemen. Dit brengt ons bij de ontwikkeling van een technologie die longontsteking vroegtijdig kan identificeren met optimale nauwkeurigheid om de juiste behandeling te geven en levens te redden.

Oplossing: de softwareoplossing wordt getraind met uitgebreide details over longontsteking of andere ziekten. Wanneer gebruikers hun gezondheidsgerelateerde problemen en symptomen delen, kan de software de informatie verwerken en vergelijken met de database op mogelijkheden met betrekking tot die details. Het kan datamining gebruiken om de meest nauwkeurige ziekte te leveren die overeenkomt met de gegevens van de patiënt.

Op deze manier kan de ziekte van een patiënt worden opgespoord en kunnen ze de juiste behandeling krijgen. En om de software te ontwerpen, moet u analytisch en vergelijkend het meest efficiënte CNN-model bepalen om longontsteking te detecteren op basis van röntgenfoto’s met behulp van functie-extractie. Vervolgens worden de verschillende modellen met hun classifiers gepresenteerd om de meest geschikte classifier voor te stellen en het beste CNN-model te evalueren om de prestaties ervan te controleren.

Toepassing: Dit AI-project is gunstig voor het zorgdomein om ziekten zoals longontsteking, hartaandoeningen, enz. op te sporen en medisch advies te geven aan de patiënten.

Chatbots

Doel: een chatbot bouwen met Python om deze in een website of applicatie in te sluiten

Probleem: Consumenten hebben behoefte aan uitstekende service bij het gebruik van een applicatie of website. Als ze een vraag hebben waarop ze het antwoord niet kunnen vinden, kunnen ze hun interesse in de app verliezen. Dus als u een website of applicatie bouwt, moet u uw gebruikers de beste service bieden, zodat u ze niet kwijtraakt en uw bedrijfsresultaten beïnvloedt.

Oplossing: een chatbot is een applicatie die automatische conversatie tussen bots (AI) en een mens mogelijk maakt via tekst of spraak zoals Alexa. Het is 24/7 beschikbaar om gebruikers te helpen met hun vragen, er doorheen te navigeren, de gebruikerservaring te personaliseren, de verkoop te stimuleren en dieper inzicht te geven in het gedrag en de behoeften van klanten om u te helpen uw producten en diensten vorm te geven.

Voor dit AI-project kun je een eenvoudige versie van een chatbot gebruiken die je op veel websites kunt vinden. Identificeer hun basisstructuur om een ​​soortgelijke te bouwen. Als je eenmaal klaar bent met een eenvoudige chatbot, kun je overstappen op geavanceerde.

Om een ​​chatbot te maken, worden AI-concepten zoals Natural Language Processing (NLP) gebruikt om algoritmen en computers in staat te stellen menselijke interacties via verschillende talen te begrijpen en die gegevens te verwerken. Het breekt audiosignalen en menselijke tekst af en analyseert en zet de gegevens vervolgens om in een machine begrijpelijke taal. Je hebt ook verschillende vooraf getrainde tools, pakketten en spraakherkenningstools nodig om een ​​intelligente en responsieve chatbot te maken.

Toepassing: Chatbots zijn zeer nuttig in het bedrijfsleven voor klantenservice, IT-helpdesk, verkoop, marketing en HR. Industrieën van eCommerce, Edtech en onroerend goed tot financiën en toerisme gebruiken chatbots. Topmerken zoals Amazon (Alexa), Spotify, Marriott International, Pizza Hut, Mastercard en meer maken gebruik van chatbots.

Aanbevelingssysteem

Doel: een aanbevelingssysteem voor klanten bouwen voor producten, video’s en muziekstreaming en meer, met behulp van ANN, datamining, machine learning en programmeren.

Probleem: de concurrentie is groot in alle domeinen, of het nu gaat om e-commerce of entertainment. En om op te vallen, moet u extra kilometers afleggen. Als u iets aanbiedt waar uw doelgroep naar op zoek is, maar niet over de maatregelen beschikt om hen naar uw winkel te leiden of uw aanbod aan te bevelen, laat u veel geld op tafel liggen.

Oplossing: het gebruik van een aanbevelingssysteem kan effectief meer bezoekers naar uw site of applicatie trekken. Het is je misschien opgevallen dat e-commerceplatforms zoals Amazon productaanbevelingen aanbieden waar je ergens op internet naar hebt gezocht. Wanneer u uw Facebook of Instagram opent, ziet u vergelijkbare producten. Zo werkt een aanbevelingssysteem.

Om dit systeem te bouwen, hebt u browsegeschiedenis, klantgedrag en impliciete gegevens nodig. Datamining en machine learning-vaardigheden zijn nodig om de meest geschikte productaanbevelingen te produceren op basis van de interesses van klanten. En je moet ook programmeren in R, Java of Python en gebruikmaken van kunstmatige neurale netwerken.

Toepassing: Aanbevelingssystemen vinden enorme toepassingen in eCommerce-winkels zoals Amazon, eBay, videostreamingservices zoals Netflix en YouTube, muziekstreamingservices zoals Spotify en meer. Het helpt het productbereik, het aantal leads en klanten, de zichtbaarheid over verschillende kanalen en de algehele winstgevendheid te vergroten.

Intermediaire AI-projecten

Brand detectie

Doel: een branddetectiesysteem bouwen met CNN voor taken met betrekking tot computervisie en beeldclassificatie

Probleem: Branden in woon- en bedrijfsgebouwen zijn gevaarlijk. Als de brand niet op tijd wordt ontdekt, kan dit leiden tot enorm verlies aan mensenlevens en eigendommen. Bosbranden komen steeds vaker voor; daarom is regelmatige monitoring nodig om wilde dieren en natuurlijke hulpbronnen te behouden.

Oplossing: het bouwen van een systeem dat brand binnen en buiten in een vroeg stadium en met de exacte locatie kan detecteren, kan helpen het te blussen voordat het schade kan veroorzaken. Het branddetectiesysteem wordt verbeterd door middel van een bewakingscamera.

  Audio opnemen op iPhone en iPad

Hiervoor worden AI-technieken zoals CNN en computer vision en tools zoals OpenCV gebruikt. Het heeft geavanceerde beeldverwerking en cloud computing nodig. Het systeem kan gemaakt worden om beelden van videocamera’s te analyseren op zichtbaar licht en infrarood. Het moet ook rook identificeren, het van mist onderscheiden en mensen snel waarschuwen.

Toepassing: AI-aangedreven branddetectie kan worden gebruikt om bosbranden te detecteren om natuurlijke hulpbronnen, flora en fauna te behouden en in huizen en bedrijfsgebouwen.

Op spraak gebaseerde virtuele assistent

Doel: een applicatie bouwen met spraakmogelijkheden om gebruikers te helpen

Probleem: het web is enorm met veel producten en diensten die klanten overweldigd kunnen voelen. Bovendien hebben mensen het druk en hebben ze hulp nodig op verschillende gebieden, ook voor hun dagelijkse taken.

Oplossing: er is tegenwoordig veel vraag naar op spraak gebaseerde virtuele assistenten om het leven van gebruikers te vereenvoudigen. Mensen kunnen deze applicaties zoals Alexa en Siri gebruiken voor amusementsdoeleinden, online producten en diensten zoeken en dagelijkse taken uitvoeren voor een betere productiviteit.

Om dit systeem te bouwen, wordt NLP gebruikt om menselijke taal te begrijpen. Het systeem hoort de stem, zet deze om in machinetaal en slaat de opdrachten op in zijn database. Het identificeert ook de intentie van gebruikers om de taak dienovereenkomstig uit te voeren en kan tekst-naar-spraak- of spraak-naar-tekst-tools gebruiken.

Toepassing: Op spraak gebaseerde virtuele assistenten worden gebruikt om relevante items op internet te vinden, muziek, films en video’s af te spelen voor entertainment, herinneringen in te stellen, snelle notities te schrijven, huishoudelijke apparaten te activeren en te deactiveren, en meer.

Plagiaatcontrole

Doel: Een systeem creëren dat een document kan controleren op plagiaat of duplicatie met behulp van AI

Probleem: duplicatie van inhoud is een ziekte die moet worden gecontroleerd en uitgeroeid. Voor bedrijven leidt het tot reputatieschade en slechte rankings in zoekmachines. Sterker nog, mensen kunnen vanwege auteursrechten ook worden gestraft voor plagiaat. Daarom is het nodig om geplagieerde inhoud voor bedrijven en onderwijsinstellingen te identificeren.

Oplossing: AI-concepten worden gebruikt om een ​​plagiaatcontroletool te bouwen om duplicatie in een document te detecteren. In dit project kan Python Flask of text mining worden gebruikt om plagiaat te detecteren met behulp van een vectordatabase genaamd Pinecone. Het kan ook het plagiaatpercentage weergeven.

Toepassing: Plagiaatcontrole heeft veel voordelen voor makers van inhoud, bloggers, redacteuren, uitgevers, schrijvers, freelancers en opvoeders. Ze kunnen het gebruiken om te controleren of iemand hun werk heeft gestolen en gebruikt, terwijl redacteuren een door een schrijver ingediend artikel kunnen analyseren en kunnen bepalen of het uniek is of ergens vandaan is gekopieerd.

Detectie van gezichtsemotie

Doel: een applicatie bouwen die menselijke emoties kan voorspellen of identificeren via gelaatstrekken met behulp van AI

Probleem: Het begrijpen van menselijke emoties is een uitdaging. Er is al tientallen jaren veel onderzoek gedaan om gezichtsemotie te begrijpen. Vóór de komst van AI waren de resultaten overal.

Oplossing: AI kan helpen bij het analyseren van menselijke emoties via het gezicht met behulp van concepten als Deep Learning en CNN. Deep learning kan worden gebruikt om de software te bouwen om gezichtsuitdrukkingen te identificeren en deze te interpreteren door kernemoties bij mensen in realtime te detecteren, zoals geluk, verdriet, angst, woede, verrassing, walging, neutraal, enz.

Het systeem zal in staat worden gesteld gezichtskenmerken te extraheren en uitdrukkingen te classificeren. CNN kan dit en zal ook onderscheid maken tussen slechte en goede emoties om iemands gedrag en denkpatronen te detecteren.

Toepassing: gezichtsemotiedetectiesystemen kunnen door bots worden gebruikt om de menselijke interactie te verbeteren en gebruikers passende hulp te bieden. Ze kunnen ook kinderen met autisme, mensen met blindheid helpen, aandachtsborden controleren voor de veiligheid van de bestuurder en meer.

Vertalertoepassing

Doel: een vertaaltoepassing bouwen met behulp van kunstmatige intelligentie

Probleem: Er worden duizenden talen gesproken in de wereld. Hoewel Engels een wereldtaal is, begrijpt niet iedereen het in elk deel van de wereld. En als u zaken wilt doen met iemand uit andere landen die een taal spreekt die u niet verstaat, is dat problematisch. Evenzo, als u naar andere landen reist, kunt u met soortgelijke problemen worden geconfronteerd.

Oplossing: als je kunt vertalen wat anderen zeggen of hebben geschreven, zal het je helpen om diep met hen in contact te komen. Hiervoor kun je een vertaler gebruiken zoals Google Translate. U kunt echter uw eigen app bouwen van zetmeel met behulp van AI.

Hiervoor kunt u gebruik maken van NLP- en transformatormodellen. Een transformator haalt kenmerken uit een zin om elk woord en de betekenis ervan te bepalen die de volledige betekenis van een zin kunnen maken. Het codeert en decodeert woorden van begin tot eind. Om dit te doen, zal het laden van een vooraf getraind op Python gebaseerd transformatormodel u helpen. U kunt ook de GluonNLP-bibliotheek gebruiken en vervolgens de datasets laden en testen.

Toepassing: de vertaler-app wordt gebruikt voor het vertalen van verschillende talen voor doeleinden zoals zaken, reizen, bloggen en meer.

Geavanceerde AI-projecten

Hervat Parser

Doel: software bouwen met behulp van AI die door veel cv’s kan bladeren en gebruikers kan helpen de ideale te kiezen

Probleem: bij wervingen besteden professionals veel tijd aan het handmatig doornemen van veel cv’s, één voor één, om geschikte kandidaten voor een vacature te vinden. Het is tijdrovend en inefficiënt. Hoewel het kan worden geautomatiseerd door het matchen van zoekwoorden, heeft het veel nadelen. Kandidaten die deze procedure kennen, zullen veel meer trefwoorden toevoegen om op de shortlist te komen, terwijl anderen zullen worden afgewezen, zelfs als ze over de vereiste vaardigheden beschikken.

  Hoe een streaming video te downloaden

Oplossing: het doorbladeren van een groot aantal cv’s en het vinden van de juiste match voor een functie kan worden geautomatiseerd met behulp van een cv-parser. Het helpt u om het efficiënt te doen, bespaart u tijd en moeite en stelt u in staat kandidaten met de vereiste vaardigheden te kiezen.

AI en ML kunnen u helpen bij het bouwen van de applicatie om een ​​geschikte kandidaat te kiezen en de rest eruit te filteren. Om dit te doen, kunt u de CV-gegevensset op Kaggle gebruiken met twee kolommen: CV-info en functietitel. U kunt ook NLTK – een op Python gebaseerde bibliotheek – gebruiken om clusteringalgoritmen te bouwen die overeenkomen met vaardigheden.

Toepassing: Een cv-parser wordt gebruikt voor het wervingsproces en kan worden gebruikt door bedrijven en onderwijsinstellingen.

Gezichtsherkenning-app

Doel: een app bouwen met gezichtsherkenning met behulp van ANN, CNN, ML en deep learning

Probleem: problemen met identiteitsdiefstal zijn ernstig met de toenemende cyberbeveiligingsrisico’s die systemen en gegevens kunnen infiltreren. Het kan privacyschendingen, datalekken en reputatieschade voor mensen en bedrijven veroorzaken.

Oplossing: biometrische kenmerken zoals gelaatstrekken zijn uniek, dus organisaties en individuen kunnen ze gebruiken om hun systemen en gegevens te beschermen. Gezichtsherkenningssystemen kunnen helpen bij het verifiëren van een gebruiker, zodat alleen de geautoriseerde en geverifieerde gebruikers toegang hebben tot een systeem, netwerk, faciliteit of gegevens.

U hebt geavanceerde ML-algoritmen, wiskundige functies en 3D-beeldverwerkings- en -herkenningstechnieken nodig om deze oplossing te bouwen.

Toepassing: het wordt gebruikt in smartphones en andere apparaten als veiligheidsslot en organisatorische voorzieningen en systemen om de privacy en beveiliging van gegevens te waarborgen. Het wordt ook gebruikt door IAM-providers (Identity and Access Management), de defensiesector en meer.

Spellen

Doel: videogames maken met behulp van AI-concepten

Probleem: de videogame-industrie breidt zich uit en gamers worden geavanceerder. Daarom is er een constante behoefte om te evolueren en interessante games te bieden die opvallen terwijl u uw verkoop blijft stimuleren.

Oplossing: AI-concepten worden gebruikt om verschillende speltoepassingen te maken, zoals schaken, slangenspellen, raceauto’s, procedurele spellen en meer. Het kan veel vaardigheden gebruiken, zoals chatbots, spraakherkenning, NLP, beeldverwerking, datamining, CNN, machine learning en nog veel meer om een ​​realistisch videogame te maken.

Toepassing: AI wordt gebruikt om verschillende videogames te maken, zoals AlphaGo, Deep Blue, FEAR, Halo en meer.

Verkoopvoorspeller

Doel: software maken die de verkoop voor bedrijven kan voorspellen

Probleem: Bedrijven die met veel producten te maken hebben, ondervinden moeilijkheden bij het beheren en bijhouden van de verkoopcijfers van elk product. Ook vinden ze het lastig om de voorraden op te sporen en de uitverkochte producten weer beschikbaar te maken. Als gevolg hiervan kunnen ze mogelijk falen in het leveren van producten tegen het recht aan gebruikers, wat de klantervaring verslechtert.

Oplossing: door een verkoopvoorspellingstool te bouwen, kunt u het gemiddelde verkoopcijfer dagelijks, wekelijks of maandelijks voorspellen. Op deze manier kunt u begrijpen hoe uw producten presteren en meer artikelen op tijd op voorraad hebben om aan de eisen van de klant te voldoen.

Om dit te doen, kunt u vaardigheden zoals machine learning-algoritmen, gegevensanalyse, Big Data en meer gebruiken om de software in staat te stellen de verkoop nauwkeurig te voorspellen.

Toepassing: het wordt gebruikt door eCommerce-winkels, detailhandelaren, distributeurs en andere bedrijven die te maken hebben met enorme producten.

Automatiseringssysteem

Doel: een softwareoplossing creëren die bepaalde taken kan automatiseren voor productiviteit

Probleem: Herhaaldelijk, handmatig werk is tijdrovend. Deze zijn niet alleen vervelend, maar nemen ook de productiviteit weg. Daarom moet er een systeem worden gebouwd dat verschillende taken kan automatiseren, zoals het plannen van oproepen, aanwezigheidsregistratie, autocorrectie, het verwerken van transacties en meer.

Oplossing: door AI te gebruiken, kunt u software bouwen die dergelijke taken kan automatiseren om de productiviteit van gebruikers te verbeteren en tijd te besteden aan meer kritieke taken. Het kan ook worden gemaakt om tijdige meldingen te leveren, zodat u taken op tijd kunt uitvoeren. En het bouwen van dit systeem vereist vaardigheden zoals NLP, gezichtsherkenning, computervisie en meer.

Toepassing: Automatisering met behulp van AI wordt veel gebruikt om productiviteitstools te bouwen voor bedrijven van elke omvang en in verschillende sectoren, van bankieren, financiën, gezondheidszorg, onderwijs en productie.

Conclusie

Ik hoop dat je deze AI-projecten interessant vindt om mee te werken en je kennis op het gebied van kunstmatige intelligentie en andere gerelateerde concepten zoals datawetenschap, machine learning, NLP, enz. projecten.

Hier zijn enkele van de beste online AI-cursussen en veelgevraagde vaardigheden voor AI-professionals.

gerelateerde berichten