Стрімкий розвиток технологій штучного інтелекту (ШІ) відкриває неймовірні кар’єрні перспективи.
ШІ проникає у всі сфери життя – від інформаційних технологій та виробництва до автомобілебудування, оборонної промисловості, фінансів і навіть створення контенту.
Якщо ви прагнете побудувати кар’єру в цій перспективній галузі, зараз – найкращий момент, щоб розпочати. Практичний досвід – ключ до успіху, тож спробуйте свої сили у різноманітних проектах, які дозволять вам опанувати навички програмування, інструменти та технології, необхідні для роботи зі штучним інтелектом.
Ці проекти допоможуть вам зрозуміти, як ШІ може приносити користь людям і компаніям у реальному часі, а також нададуть вам знання, необхідні для кар’єрного зростання. Для досягнення успіху у цій сфері важливо володіти наступними навичками:
- Знання мов програмування, таких як Python, R, Java, MATLAB та Perl
- Розуміння алгоритмів машинного навчання, наприклад лінійної та логістичної регресії, наївного методу Байєса, K-середніх, KNN, SVM і дерев рішень
- Основи аналізу даних та вміння працювати з інструментами, як Apache Spark
- Знання про штучні нейронні мережі (ШНМ), які імітують роботу людського мозку для вирішення завдань, наприклад розпізнавання рукописного тексту, облич та патернів
- Базове розуміння конволюційних нейронних мереж (CNN)
- Вміння працювати з інструментами на основі Unix, такими як Sort, AWK та регулярні вирази.
Давайте розглянемо декілька цікавих проєктів у сфері ШІ.
Основні проєкти ШІ
Розпізнавання рукописних цифр
Мета: Розробити систему, яка здатна розпізнавати рукописні цифри за допомогою штучних нейронних мереж.
Проблема: Рукописні символи та цифри відрізняються за формою, розміром, вигинами та стилем. Перетворити їх у цифровий формат завжди було складним завданням для комп’ютерів, що ускладнювало обробку паперових документів.
Хоча цифровізація стрімко поширюється, деякі сфери ще потребують паперової документації. Тому потрібна технологія, яка дозволить комп’ютерам розпізнавати рукописний текст на папері.
Рішення: Використання штучних нейронних мереж дозволяє створити систему розпізнавання рукописних цифр з високою точністю. Для цього застосовується конволюційна нейронна мережа (CNN) і набір даних HASYv2, що містить 168 000 зображень з 369 різними класифікаціями.
Застосування: Окрім паперів, система розпізнавання рукописних цифр може зчитувати математичні символи та текст з фотографій, сенсорних екранів та інших джерел. Ця технологія може використовуватися для автентифікації банківських чеків, зчитування заповнених форм та швидкого створення нотаток.
Виявлення смуги руху
Мета: Створити систему, що здатна виявляти смуги руху на дорозі в реальному часі для використання в безпілотних транспортних засобах та роботах, які слідують за лінією.
Проблема: Автономні транспортні засоби – це інноваційні технології, що базуються на методах глибокого навчання. Вони відкрили нові перспективи в автомобілебудуванні, зменшуючи залежність від водія-людини.
Однак, недостатнє навчання системи управління самокерованим автомобілем може призвести до аварій на дорозі. Одним із кроків навчання є здатність системи виявляти смуги руху, щоб уникнути зіткнень з іншими транспортними засобами.
Рішення: Розробіть систему, використовуючи концепції комп’ютерного зору на Python. Це дозволить автономним транспортним засобам точно виявляти смуги руху та рухатися по дорозі без ризику для інших.
Для цього можна використовувати бібліотеку OpenCV – оптимізовану бібліотеку для роботи з комп’ютерним зором у реальному часі. Бібліотека підтримує Java, Python та C++ інтерфейси і працює на платформах Windows, macOS, Linux, Android та iOS.
Також необхідно знайти розмітку по обидва боки смуги. Використайте методи комп’ютерного зору в Python для виявлення смуг, якими повинні рухатися безпілотні автомобілі. Виділіть білу розмітку на дорозі, замаскувавши інші об’єкти, використовуючи кадри та масиви NumPy. Застосуйте перетворення Хафа для виявлення ліній смуг. Також можна використовувати інші методи комп’ютерного зору, наприклад, порогове визначення кольорів.
Застосування: Виявлення смуг руху в реальному часі використовується в автономних транспортних засобах, таких як автомобілі, а також роботами, що рухаються по лінії. Технологія також знаходить застосування в ігровій індустрії, зокрема у гоночних іграх.
Виявлення пневмонії
Мета: Розробити систему ШІ на основі згорткових нейронних мереж (CNN) та Python, яка здатна виявляти пневмонію на рентгенівських знімках.
Проблема: Пневмонія залишається серйозною загрозою для здоров’я в багатьох країнах. Діагностика за допомогою рентгенівських знімків може бути ускладнена через низьку видимість та неефективну оцінку. Проте своєчасне лікування може значно знизити смертність.
Положення, форма та розмір ураження при пневмонії можуть значно відрізнятися, що ускладнює точну діагностику. Необхідна технологія, яка з високою точністю виявлятиме пневмонію на ранніх стадіях, щоб забезпечити ефективне лікування.
Рішення: Програмне забезпечення навчається на великій кількості даних про пневмонію та інші захворювання. Після надання інформації про симптоми, програма перевіряє її у своїй базі даних. Використовуючи інтелектуальний аналіз даних, система знаходить найбільш точну інформацію про захворювання, що відповідає симптомам пацієнта.
Аналітично визначивши ефективну модель CNN, можна досягти точного виявлення пневмонії на рентгенівських знімках. Порівняйте різні моделі з їхніми класифікаторами, щоб запропонувати найкращий варіант та оцінити ефективність обраної моделі.
Застосування: Цей проєкт ШІ корисний для сфери охорони здоров’я, дозволяючи виявляти такі захворювання, як пневмонія, серцеві захворювання, та надавати медичні консультації пацієнтам.
Чат-боти
Мета: Створити чат-бота за допомогою Python для інтеграції на веб-сайт або в застосунок.
Проблема: Користувачі очікують якісний сервіс при використанні програм чи веб-сайтів. Неможливість знайти відповідь на запитання може призвести до втрати інтересу користувача. Важливо надавати користувачам якісний сервіс, щоб уникнути їх втрати та впливу на прибутки.
Рішення: Чат-бот – це програма, що забезпечує автоматичну взаємодію між ботами (ШІ) та людиною через текст або мову. Він доступний 24/7 для відповіді на запитання користувачів, їхньої навігації, персоналізації взаємодії, збільшення продажів та надання глибокого розуміння поведінки клієнтів.
Для початку можна розробити просту версію чат-бота, аналізуючи структуру існуючих ботів на різних веб-сайтах. Після освоєння базового чат-бота можна перейти до більш складних розробок.
Для створення чат-бота використовуються концепції штучного інтелекту, зокрема обробка природної мови (NLP), щоб дозволити алгоритмам розуміти людську мову та обробляти ці дані. Він аналізує аудіосигнали та текст, перетворюючи їх у зрозумілу для машини форму. Також потрібно використовувати різні попередньо навчені інструменти, пакети та засоби розпізнавання мовлення для створення інтелектуального та чуйного чат-бота.
Застосування: Чат-боти широко застосовуються в корпоративному секторі для обслуговування клієнтів, IT підтримки, продажів, маркетингу та HR. Чат-ботів використовують у різних сферах, від електронної комерції та EdTech до нерухомості, фінансів і туризму. Провідні бренди, такі як Amazon (Alexa), Spotify, Marriott International, Pizza Hut та Mastercard також активно використовують чат-боти.
Система рекомендацій
Мета: Розробити систему рекомендацій для клієнтів на основі ШНМ, інтелектуального аналізу даних, машинного навчання та програмування.
Проблема: Висока конкуренція в усіх сферах вимагає від компаній постійно вдосконалювати свої пропозиції. Навіть якщо ви пропонуєте потрібний продукт, але не маєте інструментів для залучення клієнтів, ви втрачаєте потенційний прибуток.
Рішення: Використання системи рекомендацій може ефективно залучити більше відвідувачів на ваш сайт або застосунок. Платформи електронної комерції, такі як Amazon, пропонують рекомендації на основі попередніх пошуків клієнтів. Подібну функціональність ви можете спостерігати у Facebook та Instagram. Ось як працює система рекомендацій.
Для створення цієї системи потрібна історія веб-перегляду, поведінка клієнтів та неявні дані. Навички інтелектуального аналізу даних та машинного навчання необхідні для створення персоналізованих рекомендацій на основі інтересів клієнтів. Також знадобиться програмування на R, Java або Python та використання штучних нейронних мереж.
Застосування: Системи рекомендацій активно використовуються в магазинах електронної комерції, таких як Amazon та eBay, стрімінгових сервісах, наприклад, Netflix та YouTube, а також музичних платформах, таких як Spotify. Вони допомагають збільшити охоплення продукту, кількість потенційних клієнтів, видимість у різних каналах та загальну прибутковість.
Проєкти ШІ середнього рівня
Виявлення пожежі
Мета: Розробити систему виявлення пожежі, використовуючи CNN для комп’ютерного зору та класифікації зображень.
Проблема: Пожежі в житлових та комерційних будівлях є надзвичайно небезпечними та можуть призвести до значних людських жертв та матеріальних збитків. Також необхідно здійснювати моніторинг лісових пожеж для захисту дикої природи та природних ресурсів.
Рішення: Створення системи, що здатна виявляти пожежу на ранніх стадіях та визначати її точне місцезнаходження, може допомогти загасити її до того, як вона завдасть значної шкоди. Систему виявлення пожежі можна вдосконалити за допомогою камер спостереження.
Для цього використовуються методи ШІ, такі як CNN, комп’ютерний зір та інструменти, як OpenCV. Потрібна складна обробка зображень та хмарні обчислення. Система повинна аналізувати зображення з камер для видимого та інфрачервоного світла, ідентифікувати дим, відрізняти його від туману та швидко сповіщати про небезпеку.
Застосування: Виявлення пожежі на основі ШІ може використовуватися для моніторингу лісових пожеж, а також у будинках та комерційних будівлях.
Голосовий віртуальний помічник
Мета: Створити програму з голосовими можливостями для надання допомоги користувачам.
Проблема: Інтернет переповнений різними товарами та послугами, що може створювати у користувачів відчуття перевантаженості. Люди потребують допомоги у різних сферах, навіть у повсякденних справах.
Рішення: Голосові віртуальні помічники сьогодні дуже популярні, оскільки спрощують життя користувачам. Люди можуть використовувати такі програми, як Alexa та Siri, для розваг, пошуку товарів та послуг в Інтернеті, а також для виконання повсякденних завдань.
Для побудови цієї системи використовується NLP для розуміння людської мови. Система сприймає голос, перетворює його у машинну мову та зберігає команди у своїй базі даних. Вона визначає наміри користувачів для виконання завдань та використовує інструменти перетворення тексту в мову або мови в текст.
Застосування: Голосові віртуальні помічники використовуються для пошуку товарів в інтернеті, відтворення музики, фільмів та відео для розваг, встановлення нагадувань, створення нотаток, управління побутовою технікою тощо.
Перевірка плагіату
Мета: Створити систему, яка може перевіряти документи на плагіат або дублювання за допомогою ШІ.
Проблема: Дублювання контенту є проблемою, яку необхідно контролювати. Для компаній це призводить до репутаційних збитків та низького рейтингу в пошукових системах. Також люди можуть бути покарані за плагіат через порушення авторських прав. Тому існує потреба у виявленні плагіатного контенту.
Рішення: Концепції ШІ використовуються для створення інструментів перевірки на плагіат. У цьому проєкті можна використовувати Python Flask або текстовий аналіз для виявлення плагіату за допомогою векторної бази даних Pinecone. Система може показувати відсоток плагіату.
Застосування: Інструмент перевірки на плагіат корисний для творців контенту, блогерів, редакторів, видавців, письменників, фрілансерів та викладачів. Його можна використовувати для перевірки унікальності текстів та виявлення порушень авторських прав.
Виявлення емоцій на обличчі
Мета: Створити програму, яка може розпізнавати людські емоції за рисами обличчя за допомогою ШІ.
Проблема: Розуміння людських емоцій є складним завданням. Протягом багатьох десятиліть проводилися дослідження для вивчення виразів обличчя. До появи ШІ, результати цих досліджень були неоднозначними.
Рішення: ШІ може допомогти аналізувати людські емоції через вираз обличчя, використовуючи глибоке навчання та CNN. Глибоке навчання можна використовувати для розробки програмного забезпечення, яке ідентифікує вирази обличчя та інтерпретує їх, визначаючи основні емоції людини в реальному часі: радість, смуток, страх, гнів, здивування, відраза та нейтральність.
Система здатна виділяти риси обличчя та класифікувати вирази. CNN допомагає розрізняти позитивні та негативні емоції для виявлення поведінки та моделей мислення людини.
Застосування: Системи виявлення емоцій на обличчі можуть використовуватись ботами для покращення взаємодії з користувачами. Вони також можуть допомагати дітям з аутизмом, людям зі сліпотою, контролювати знаки уваги для безпеки водія тощо.
Додаток-перекладач
Мета: Створити програму-перекладача з використанням штучного інтелекту.
Проблема: У світі розмовляють тисячами мов. Хоча англійська є глобальною мовою, не всі її розуміють. Проблеми можуть виникати у бізнесі та подорожах, коли потрібно спілкуватися з людьми, які не володіють вашою мовою.
Рішення: Здатність перекладати те, що говорять або пишуть інші, допомагає глибше спілкуватися з людьми. Ви можете використовувати готові перекладачі, такі як Google Translate, або створити власну програму за допомогою ШІ.
Для цього можна використовувати моделі NLP та трансформери. Трансформер виділяє особливості з речення для визначення значення кожного слова та повного сенсу речення. Він кодує та декодує слова від кінця до кінця. Завантажте попередньо навчену модель трансформатора на основі Python. Також можна використовувати бібліотеку GluonNLP та набори даних.
Застосування: Додаток-перекладач використовується для перекладу різними мовами у бізнесі, подорожах, блогах тощо.
Розширені проєкти ШІ
Синтаксичний аналізатор резюме
Мета: Створити програмне забезпечення, що може переглядати велику кількість резюме та допомагати користувачам вибирати найкращих кандидатів.
Проблема: Під час найму персоналу професіонали витрачають багато часу на перегляд резюме, що робить процес неефективним. Хоча його можна автоматизувати за допомогою відповідності ключових слів, цей підхід має недоліки. Кандидати, знаючи про це, можуть додавати багато ключових слів, щоб потрапити у список, тоді як дійсно кваліфіковані фахівці можуть бути відсіяні.
Рішення: Автоматизувати перегляд великої кількості резюме та відбір відповідних кандидатів можна за допомогою аналізатора резюме. Це допомагає ефективно заощадити час та зусилля, дозволяючи відбирати кандидатів з необхідними навичками.
ШІ та ML допоможуть створити програму для відбору кандидатів, відфільтровуючи решту. Для цього можна використовувати набір даних резюме на Kaggle. Також використовуйте NLTK – бібліотеку на основі Python – для створення алгоритмів кластеризації на основі навичок.
Застосування: Синтаксичний аналізатор резюме використовується для спрощення процесу найму персоналу у підприємствах та навчальних закладах.
Додаток для розпізнавання обличчя
Мета: Створити програму для розпізнавання обличчя за допомогою ANN, CNN, ML та глибокого навчання.
Проблема: Проблеми з крадіжкою особистих даних є серйозними через зростання кіберзагроз. Це може призвести до проблем з конфіденційністю, витоку даних та завдати шкоди репутації людей та компаній.
Рішення: Біометричні дані, такі як риси обличчя, унікальні, тому організації та приватні особи можуть використовувати їх для захисту своїх систем та даних. Системи розпізнавання обличчя можуть допомогти у перевірці користувача, забезпечуючи доступ до систем лише авторизованим користувачам.
Для створення цього рішення потрібні алгоритми машинного навчання, математичні функції та методи обробки та розпізнавання 3D-зображень.
Застосування: Використовується в смартфонах та інших пристроях як засіб безпеки, а також організаціями та системами для забезпечення конфіденційності та безпеки даних. Також застосовується у постачальників ідентифікації та управління доступом (IAM), оборонному секторі тощо.
Ігри
Мета: Створювати відеоігри з використанням концепцій ШІ.
Проблема: Індустрія відеоігор постійно розширюється, вимагаючи від розробників пропонувати цікаві та інноваційні ігри, щоб стимулювати продажі.
Рішення: Концепції ШІ використовуються для створення різноманітних ігрових додатків, таких як шахи, змійки, гонки, процедурні ігри тощо. Він може використовувати різні навички, як-от чат-боти, розпізнавання мовлення, NLP, обробку зображень, аналіз даних, CNN, машинне навчання та багато іншого.
Застосування: ШІ використовується для створення відеоігор, таких як AlphaGo, Deep Blue, FEAR, Halo тощо.
Прогноз продажів
Мета: Створити програмне забезпечення, що здатне прогнозувати продажі для бізнесу.
Проблема: Підприємства, що працюють з великою кількістю товарів, стикаються з труднощами в управлінні та відстеженні показників продажів. Також виникають проблеми з відстеженням запасів та відновленням доступності розпроданих товарів. Це може призвести до погіршення взаємодії з клієнтами.
Рішення: Створення інструменту прогнозування продажів допомагає передбачити середню кількість продажів за день, тиждень або місяць. Це дозволяє вчасно замовляти товари для задоволення потреб клієнтів.
Для цього можна використовувати алгоритми машинного навчання, аналіз даних, великі дані, щоб програмне забезпечення точно прогнозувало продажі.
Застосування: Інструмент прогнозування продажів застосовується магазинами електронної комерції, роздрібними торговцями, дистриб’юторами та іншими підприємствами, що працюють з великою кількістю товарів.
Система автоматизації
Мета: Створити програмне рішення, що здатне автоматизувати певні завдання для підвищення продуктивності.
Проблема: Повторювана ручна робота є неефективною та знижує продуктивність. Необхідно створити систему, що може автоматизувати такі завдання, як планування дзвінків, контроль відвідуваності, автовиправлення, обробка транзакцій тощо.
Рішення: Використання ШІ дозволяє створювати програмне забезпечення, що автоматизує різні завдання, підвищуючи продуктивність користувачів. Система також може створювати своєчасні сповіщення. Для створення цієї системи потрібні такі навички, як NLP, розпізнавання обличчя, комп’ютерний зір тощо.
Застосування: Автоматизація на основі ШІ широко використовується для створення інструментів підвищення продуктивності для підприємств різних розмірів та у різних секторах: банківській справі, фінансах, охороні здоров’я, освіті та виробництві.
Висновок
Сподіваємося, що ці проєкти ШІ допоможуть вам розширити свої знання про штучний інтелект та інші пов’язані концепції: наука про дані, машинне навчання, NLP тощо. Це також допоможе вам вдосконалити навички програмування та використання інструментів і технологій.
Ось деякі з найкращих онлайн-курсів ШІ та затребувані навички для професіоналів у цій сфері.