Кариерата в областта на изкуствения интелект (AI) изглежда ярка с последните развития в тази област.
Почти всички сектори използват AI за своя полза, от ИТ, производството и автомобилите до отбраната, финансите и създаването на съдържание,
Така че, ако искате да изградите кариера в AI, никога не може да има по-добро време да започнете от сега. Тъй като практическият опит е най-добрият начин да научите умение, можете да правите различни проекти, за да научите AI и свързани умения като програмиране и използване на инструменти и технологии.
Ще ви научи как AI може да помогне на хората и бизнеса в реално време и ще ви помогне да придобиете знания в този сектор, за да напреднете в кариерата си в AI. И за това би било много полезно, ако имате познания за умения като:
- Езици за програмиране като Python, R, Java, MATLAB и Perl
- Алгоритми за машинно обучение като линейна регресия, логистична регресия, Naive Bayes, K-means, KNN, SVM и дървета на решенията
- Основи на анализа на данни и инструменти като Apache Spark
- Изкуствени невронни мрежи (ANN), които могат да имитират мозъчните функции на хората, за да решават проблеми в приложения за разпознаване на ръкопис, лице и образи
- Основи на невронната мрежа за конвулсии (CNN).
- Базирани на Unix инструменти като сортиране, AWK и регулярни изрази.
Сега, нека бързо да открием някои от интересните AI проекти.
Съдържание
Основни AI проекти
Разпознаване на ръкописни цифри
Цел: Да се изгради система, която може да разпознава ръкописни цифри с помощта на изкуствени невронни мрежи
Проблем: Цифрите и знаците, написани от хора, се състоят от различни форми, размери, извивки и стилове, които не са напълно еднакви за двама души. Така че преобразуването на писмени знаци или цифри в цифров формат беше предизвикателство в миналото за компютрите. Те също се затрудняваха при тълкуването на текст на хартиени документи.
Въпреки че цифровизацията се възприема бързо в почти всеки сектор, някои области все още изискват документация. Ето защо се нуждаем от технология, за да направим този процес лесен за компютрите, така че да могат да разпознават човешки писания на хартия.
Решение: Използването на изкуствени невронни мрежи прави възможно изграждането на система за разпознаване на ръкописни цифри, за да се интерпретират точно цифрите, които човек рисува. За тази цел се използва конволюционна невронна мрежа (CNN) за разпознаване на цифри на хартия. Тази мрежа разполага с набор от данни HASYv2, включващ 168 000 изображения от 369 различни класификации.
Приложение: Освен документи, система за разпознаване на ръкописни цифри може да чете математически символи и стилове на почерк от снимки, устройства със сензорен екран и други източници. Този софтуер има различни приложения, като удостоверяване на банков чек, четене на попълнени формуляри и водене на бързи бележки.
Разпознаване на лентата
Цел: Да се създаде система, която може да се свързва със самоуправляващи се превозни средства и роботи, следващи линията, за да им помогне да откриват линии на платно на пътя в реално време.
Проблем: Несъмнено автономните превозни средства са иновативни технологии, които използват техники и алгоритми за дълбоко обучение. Те създадоха нови възможности в автомобилния сектор и намалиха нуждата от човешки шофьор.
Въпреки това, ако машината, управляваща самоуправляваща се кола, не е подходящо обучена, това може да причини рискове и инциденти на пътя. Докато обучавате машината, една от стъпките е да накарате системата да се научи как да открива ленти на пътя, така че да не попадне в друга лента или да се сблъска с други превозни средства.
Решение: За да разрешите този проблем, изградете система, използвайки концепциите за компютърно зрение в Python. Това ще помогне на автономните превозни средства да откриват правилно линиите на платното и да гарантират, че се движат по пътя, където трябва, без да рискуват другите.
Можете да използвате OpenCV библиотека – оптимизирана библиотека, която се фокусира върху използване в реално време като тази за откриване на линии на платно. Библиотеката включва интерфейси Java, Python и C++, които поддържат платформи Windows, macOS, Linux, Android и iOS.
Освен това е наложително да намерите маркировката от двете страни на платното. Можете да използвате техники за компютърно зрение в Python, за да намерите пътните платна, където трябва да се движат самоуправляващите се автомобили. Трябва също така да намерите бялата маркировка на лентата и да маскирате останалите обекти с маскиране на рамка и масиви NumPy. Nest, трансформацията на Hough line се прилага за окончателно откриване на линиите на лентата. Освен това можете да използвате други методи за компютърно зрение, като цветови прагове, за да идентифицирате линиите на платното.
Приложение: Разпознаването на линията на лентата се използва в реално време от автономни превозни средства като автомобили и роботи, следващи линията. Също така е полезно в игралната индустрия за състезателни коли.
Откриване на пневмония
Цел: Да се изгради AI система, използваща конволюционни невронни мрежи (CNN) и Python, която може да открие пневмония от рентгенови изображения на пациент
Проблем: Пневмонията все още е заплаха, отнемаща животи в много страни. Проблемът е, че рентгеновите изображения се правят за откриване на заболявания като пневмония, рак, тумор и т.н., като цяло, което може да осигури ниска видимост и да направи оценката неефективна. Но ако се следва правилното лечение, смъртността може да бъде значително намалена.
Освен това позицията, формата и размерът на пневмонията могат да се различават значително, като целевият й контур става до голяма степен неясен. Това увеличава проблемите с откриването и точността. Това ни кара да разработим технология, която може да идентифицира пневмония рано с оптимална точност, за да даде подходящо лечение и да спаси животи.
Решение: Софтуерното решение ще бъде обучено с масивни подробности за пневмония или други заболявания. Когато потребителите споделят своите проблеми и симптоми, свързани със здравето, софтуерът може да обработи информацията и да я провери в своята база данни за възможности, свързани с тези подробности. Той може да използва извличане на данни, за да предостави най-точното заболяване, съответстващо на детайлите на пациента.
По този начин заболяването на пациента може да бъде открито и той може да получи подходящо лечение. И за да проектирате софтуера, трябва да определите най-ефективния CNN модел аналитично и сравнително, за да постигнете откриване на пневмония от рентгенови изображения с помощта на извличане на характеристики. Следва представяне на различните модели с техните класификатори, за да се предложи най-подходящият класификатор и оценка на най-добрия модел на CNN, за да се провери неговата ефективност.
Приложение: Този AI проект е полезен за сферата на здравеопазването за откриване на заболявания като пневмония, сърдечни заболявания и т.н. и предоставяне на медицинска консултация на пациентите.
Чатботове
Цел: Да се създаде чатбот с помощта на Python, за да се вгради в уебсайт или приложение
Проблем: Потребителите се нуждаят от отлично обслужване, когато използват приложение или уебсайт. Ако имат запитване, на което не могат да намерят отговор, може да загубят интерес към приложението. Така че, ако изграждате уебсайт или приложение, трябва да предложите най-доброто качество на услугата на своите потребители, за да не ги загубите и да не повлияете на печалбата си.
Решение: Chatbot е приложение, което може да активира автоматичен разговор между ботове (AI) и човек чрез текст или говор като Alexa. Той е достъпен 24 часа в денонощието, 7 дни в седмицата, за да помага на потребителите при техните заявки, да ги навигира, да персонализира потребителското изживяване, да стимулира продажбите и да предоставя по-задълбочена представа за поведението и нуждите на клиентите, за да ви помогне да оформите своите продукти и услуги.
За този AI проект можете да използвате проста версия на чатбот, който можете да намерите на много уебсайтове. Идентифицирайте основната им структура, за да започнете изграждането на подобна. След като завършите прост чатбот, можете да преминете към напреднали.
За създаването на чатбот се използват AI концепции като обработка на естествен език (NLP), за да се даде възможност на алгоритмите и компютрите да разберат човешките взаимодействия чрез различни езици и да обработват тези данни. Той разгражда аудио сигналите и човешкия текст и след това анализира и преобразува данните на машинно разбираем език. Ще ви трябват и различни предварително обучени инструменти, пакети и инструменти за разпознаване на реч, за да създадете интелигентен и отзивчив чатбот.
Приложение: Чатботовете са изключително полезни в корпоративния сектор за обслужване на клиенти, ИТ бюро за помощ, продажби, маркетинг и човешки ресурси. Индустриите от електронната търговия, Edtech и недвижимите имоти до финансите и туризма използват чатботове. Топ марки като Amazon (Alexa), Spotify, Marriott International, Pizza Hut, Mastercard и други използват чатботове.
Система за препоръки
Цел: Да се изгради система за препоръки за клиенти за продукти, видео и музикално поточно предаване и други с помощта на ANN, извличане на данни, машинно обучение и програмиране.
Проблем: Конкуренцията е висока във всички области, независимо дали става дума за електронна търговия или развлечения. И за да се откроите, трябва да изминете допълнителни километри. Ако предлагате нещо, което вашият целеви клиент търси, но нямате мерките да ги насочите към вашия магазин или да препоръчате вашите предложения, оставяте много пари на масата.
Решение: Използването на система за препоръки може ефективно да привлече повече посетители към вашия сайт или приложение. Може би сте забелязали, че платформи за електронна търговия като Amazon предлагат препоръки за продукти, които сте търсили някъде в интернет. Когато отворите своя Facebook или Instagram, виждате подобни продукти. Ето как работи системата за препоръки.
За да изградите тази система, имате нужда от хронология на сърфирането, поведение на клиента и имплицитни данни. Уменията за извличане на данни и машинно обучение са необходими, за да се изготвят най-подходящите продуктови препоръки въз основа на интересите на клиентите. Освен това ще трябва да програмирате на R, Java или Python и да използвате изкуствени невронни мрежи.
Приложение: Системите за препоръки намират огромни приложения в магазини за електронна търговия като Amazon, eBay, услуги за стрийминг на видео като Netflix и YouTube, услуги за стрийминг на музика като Spotify и др. Помага за увеличаване на продуктовия обхват, броя на потенциалните клиенти и клиентите, видимостта в различни канали и цялостната рентабилност.
Междинни AI проекти
Откриване на пожар
Цел: Да се изгради система за откриване на пожар, използваща CNN за задачи, свързани с компютърно зрение и класификация на изображения
Проблем: Пожарите в жилищни и търговски сгради са опасни. Ако пожарът не бъде открит навреме, той може да доведе до големи жертви и материални загуби. Горските пожари стават все по-чести; следователно е необходим редовен мониторинг за запазване на дивата природа и природните ресурси.
Решение: Изграждането на система, която може да открие пожар на закрито и на открито на ранен етап и с точното му местоположение, може да помогне за потушаването му, преди да причини вреда. Системата за откриване на пожар е подобрена чрез камера за наблюдение.
За това се използват AI техники като CNN и компютърно зрение и инструменти като OpenCV. Нуждае се от сложна обработка на изображения и облачни изчисления. Системата може да бъде направена да анализира изображения от видеокамери за видима светлина и инфрачервена светлина. Той трябва също така да идентифицира дима, да го разграничи от мъглата и да предупреждава хората бързо.
Приложение: Откриването на пожар, задвижвано от AI, може да се използва за откриване на горски пожари, за да се запазят природните ресурси, флората и фауната и в домове и корпоративни сгради.
Гласово базиран виртуален асистент
Цел: Да се изгради приложение с гласови възможности за подпомагане на потребителите
Проблем: Мрежата е огромна с много продукти и услуги, които клиентите може да се почувстват претоварени. Освен това хората са заети и имат нужда от помощ в различни области, дори и за ежедневните си задачи.
Решение: Днес се търсят гласови виртуални асистенти, за да опростят живота на потребителите. Хората могат да използват тези приложения като Alexa и Siri за развлекателни цели, да търсят онлайн продукти и услуги и да изпълняват ежедневни задачи за по-добра продуктивност.
За да се изгради тази система, НЛП се използва за разбиране на човешкия език. Системата ще чуе гласа, ще го преобразува в машинен език и ще запази командите в своята база данни. Той също така ще идентифицира намерението на потребителите да изпълнят задачата по съответния начин и може да използва инструменти за текст към реч или реч към текст.
Приложение: Базираните на глас виртуални асистенти се използват за намиране на подходящи елементи в интернет, възпроизвеждане на музика, филми и видеоклипове за забавление, задаване на напомняния, писане на бързи бележки, активиране и деактивиране на домакински уреди и др.
Проверка за плагиатство
Цел: Да се създаде система, която може да проверява документ за плагиатство или дублиране с помощта на AI
Проблем: Дублирането на съдържание е болест, която трябва да се наблюдава и изкорени. За бизнеса това води до увреждане на репутацията и лошо класиране в търсачките. Всъщност хората също могат да бъдат наказани за плагиатство поради авторски права. Следователно има нужда от идентифициране на плагиатствано съдържание за бизнеса и образователните институции.
Решение: AI концепциите се използват за изграждане на инструмент за проверка на плагиатство за откриване на дублиране в документ. В този проект Python Flask или копаене на текст може да се използва за откриване на плагиатство с помощта на векторна база данни, наречена Pinecone. Може също да покаже процента на плагиатство.
Приложение: Проверката за плагиатство има много предимства за създатели на съдържание, блогъри, редактори, издатели, писатели, фрийлансъри и преподаватели. Те могат да го използват, за да проверят дали някой не е откраднал работата им и да я използва, докато редакторите могат да анализират текст, изпратен от автор, и да идентифицират дали е уникален или копиран отнякъде.
Разпознаване на лицеви емоции
Цел: Да се изгради приложение, което може да предвиди или идентифицира човешки емоции чрез черти на лицето с помощта на AI
Проблем: Разбирането на човешките емоции е предизвикателство. Има много изследвания от десетилетия, за да се разбере емоцията на лицето. Преди появата на AI, резултатите бяха навсякъде.
Решение: AI може да помогне за анализиране на човешките емоции чрез лицето, използвайки концепции като Deep Learning и CNN. Дълбокото обучение може да се използва за изграждане на софтуер за идентифициране на израженията на лицето и тяхното интерпретиране чрез откриване на основни емоции в хората в реално време като щастие, тъга, страх, гняв, изненада, отвращение, неутрално и т.н.
Системата ще бъде направена в състояние да извлича черти на лицето и да класифицира изражения. CNN може да направи това и също така ще прави разлика между лоши и добри емоции, за да открие поведението и моделите на мислене на индивида.
Приложение: Системите за разпознаване на лицеви емоции могат да се използват от ботове за подобряване на човешкото взаимодействие и предоставяне на подходяща помощ на потребителите. Те също така могат да помогнат на деца с аутизъм, хора със слепота, да наблюдават знаци за внимание за безопасност на водача и др.
Приложение за преводач
Цел: Да се създаде приложение за превод, използващо изкуствен интелект
Проблем: В света се говорят хиляди езици. Въпреки че английският е глобален език, не всеки го разбира във всяка част на света. И ако искате да правите бизнес с някой от други страни, който говори език, който не разбирате, това е проблематично. По същия начин, ако пътувате до други страни, можете да се сблъскате с подобни проблеми.
Решение: Ако можете да преведете това, което другите казват или са написали, това ще ви помогне да се свържете дълбоко с тях. За целта можете да използвате преводач като Google Translate. Можете обаче да създадете свое собствено приложение от нишесте с помощта на AI.
За това можете да използвате НЛП и трансформаторни модели. Трансформатор ще извлече характеристики от изречение, за да определи всяка дума и нейното значение, което може да направи пълния смисъл на изречението. Той ще кодира и декодира думите от край до край. За да направите това, зареждането на предварително обучен трансформаторен модел, базиран на Python, ще ви помогне. Можете също да използвате библиотеката GluonNLP и след това да заредите и тествате наборите от данни.
Приложение: Приложението за преводач се използва за превод на различни езици за цели като бизнес, пътуване, блогове и други.
Разширени AI проекти
Резюме Парсер
Цел: Да се създаде софтуер с помощта на AI, който може да прегледа много автобиографии и да помогне на потребителите да изберат идеалната
Проблем: При набирането на персонал професионалистите прекарват огромно време в разглеждане на много автобиографии, една по една, ръчно, за да намерят подходящи кандидати за работа. Отнема много време и е неефективно. Въпреки че може да се автоматизира чрез съвпадение на ключови думи, той има много недостатъци. Кандидатите, които познават тази процедура, ще добавят още много ключови думи, за да бъдат избрани, докато други ще бъдат отхвърлени, дори ако притежават необходимите умения.
Решение: Преглеждането на голям брой автобиографии и намирането на подходящия за длъжността може да се автоматизира с помощта на анализатор на автобиографии. Това ще ви помогне да го направите ефективно, спестявайки време и усилия, като същевременно ви позволява да изберете кандидати с необходимите умения.
AI и ML могат да ви помогнат да създадете приложението, за да изберете подходящ кандидат, докато филтрирате останалите. За да направите това, можете да използвате набора от данни за автобиография на Kaggle с две колони – информация за автобиографията и длъжност. Можете също така да използвате NLTK – библиотека, базирана на Python – за изграждане на алгоритми за клъстериране, които да отговарят на уменията.
Приложение: Анализатор на автобиография се използва за процеса на набиране на персонал и може да се използва от фирми и образователни институции.
Приложение за разпознаване на лица
Цел: Да се създаде приложение с възможност за разпознаване на лица с помощта на ANN, CNN, ML и дълбоко обучение
Проблем: Проблемите с кражбата на самоличност са сериозни с нарастващите рискове за киберсигурността, които могат да проникнат в системи и данни. Това може да причини проблеми с поверителността, изтичане на данни и увреждане на репутацията на хората и бизнеса.
Решение: Биометричните данни като чертите на лицето са уникални, така че организациите и хората могат да ги използват, за да защитят своите системи и данни. Системите за разпознаване на лица могат да помогнат за проверка на потребител, като гарантират, че само оторизираните и удостоверени потребители имат достъп до система, мрежа, съоръжение или данни.
Имате нужда от усъвършенствани ML алгоритми, математически функции и техники за обработка и разпознаване на 3D изображения, за да създадете това решение.
Приложение: Използва се в смартфони и други устройства като защитно заключване и организационни съоръжения и системи за осигуряване на поверителност и сигурност на данните. Използва се и от доставчици на управление на идентичността и достъпа (IAM), сектора на отбраната и др.
игри
Цел: Създаване на видеоигри с помощта на AI концепции
Проблем: Индустрията на видеоигрите се разширява и геймърите стават все по-напреднали. Следователно има постоянна нужда да се развивате и да предоставяте интересни игри, които да се открояват, докато продължавате да стимулирате продажбите си.
Решение: AI концепциите се използват за създаване на различни приложения за игри като шах, игри със змии, състезателни коли, процедурни игри и др. Може да използва много умения като chatbots, разпознаване на реч, NLP, обработка на изображения, извличане на данни, CNN, машинно обучение и много други, за да създаде реалистична видео игра.
Приложение: AI се използва за създаване на различни видео игри като AlphaGo, Deep Blue, FEAR, Halo и др.
Предсказател на продажбите
Цел: Да се създаде софтуер, който може да предвижда продажби за бизнеса
Проблем: Предприятията, занимаващи се с много продукти, се сблъскват с трудности при управлението и следенето на данните за продажбите на всеки продукт. Те също срещат проблеми с проследяването на запасите и предоставянето на разпродадените продукти отново. В резултат на това те може да се провалят в предоставянето на продукти на потребителите, което влошава потребителското изживяване.
Решение: Изграждането на инструмент за прогнозиране на продажбите може да ви помогне да предвидите средната стойност на продажбите дневно, седмично или месечно. По този начин можете да разберете как се представят вашите продукти и да складирате повече артикули навреме, за да отговорите на изискванията на клиентите.
За да направите това, можете да използвате умения като алгоритми за машинно обучение, анализ на данни, големи данни и други, за да позволите на софтуера да прогнозира точно продажбите.
Приложение: Използва се от магазини за електронна търговия, търговци на дребно, дистрибутори и други фирми, занимаващи се с масивни продукти.
Система за автоматизация
Цел: Да се създаде софтуерно решение, което може да автоматизира определени задачи за продуктивност
Проблем: Повтарящата се ръчна работа отнема време. Те са не само досадни, но и отнемат производителността. Следователно трябва да се изгради система, която може да автоматизира различни задачи като планиране на разговори, вземане на присъствие, автокорекция, обработка на транзакции и др.
Решение: Използването на AI ви позволява да създавате софтуер, който може да автоматизира такива задачи, за да помогне за подобряване на производителността на потребителите и да отделите време за по-критични задачи. Може също да бъде направено да доставя навременни известия, така че да можете да изпълнявате задачи навреме. А изграждането на тази система изисква умения като НЛП, лицево разпознаване, компютърно зрение и др.
Приложение: Автоматизацията, използваща AI, се използва широко за изграждане на инструменти за производителност за фирми от всякакъв размер и в различни сектори от банкиране, финанси, здравеопазване, образование и производство.
Заключение
Надявам се да намерите тези AI проекти за интересни за работа и да разширите знанията си в областта на изкуствения интелект и други свързани концепции като наука за данни, машинно обучение, NLP и др. Това също ще ви помогне да изострите уменията си в програмирането и използването на инструменти и технологии в проекти.
Ето някои от най-добрите онлайн курсове за AI и търсени умения за професионалисти в областта на AI.