Кар’єра в галузі штучного інтелекту (ШІ) здається яскравою з урахуванням останніх подій у цій галузі.
Майже всі сектори використовують штучний інтелект для своїх інтересів, від ІТ, виробництва й автомобілебудування до оборони, фінансів і створення контенту,
Отже, якщо ви хочете побудувати кар’єру в області штучного інтелекту, не може бути кращого часу для початку, ніж зараз. Оскільки практичний досвід є найкращим способом набути навичок, ви можете виконувати різні проекти, щоб навчитися штучному інтелекту та пов’язаним навичкам, наприклад програмуванню та використанню інструментів і технологій.
Він навчить вас, як штучний інтелект може допомогти людям і компаніям у режимі реального часу, а також допоможе вам отримати знання в цьому секторі, щоб просунути свою кар’єру в галузі штучного інтелекту. І для цього буде дуже корисно, якщо ви володієте такими навичками, як:
- Мови програмування, такі як Python, R, Java, MATLAB і Perl
- Алгоритми машинного навчання, як-от лінійна регресія, логістична регресія, наївний метод Байєса, K-середні, KNN, SVM і дерева рішень
- Основи аналізу даних і такі інструменти, як Apache Spark
- Штучні нейронні мережі (ШНМ), які можуть імітувати функції мозку людини для вирішення проблем у програмах для розпізнавання рукописного тексту, обличчя та шаблонів
- Основи конвульсійної нейронної мережі (CNN).
- Інструменти на основі Unix, такі як Sort, AWK і регулярні вирази.
А тепер давайте швидко відкриємо деякі з цікавих проектів ШІ.
Основні проекти ШІ
Розпізнавання рукописних цифр
Мета: створити систему, яка може розпізнавати рукописні цифри за допомогою штучних нейронних мереж
Проблема: Цифри та символи, написані людьми, мають різні форми, розміри, вигини та стилі, не зовсім однакові для двох людей. Отже, перетворення письмових символів або цифр у цифровий формат у минулому було складним завданням для комп’ютерів. Їм також було важко інтерпретувати текст на паперових документах.
Незважаючи на те, що оцифрування швидко впроваджується майже в кожному секторі, деякі сфери все ще потребують паперової роботи. Ось чому нам потрібна технологія, яка полегшить цей процес для комп’ютерів, щоб вони могли розпізнавати людські записи на папері.
Рішення: використання штучних нейронних мереж дає змогу побудувати систему розпізнавання рукописних цифр для точної інтерпретації цифр, які малює людина. Для цього використовується нейронна мережа згортки (CNN) для розпізнавання цифр на папері. Ця мережа має набір даних HASYv2, що містить 168 000 зображень із 369 різних класифікацій.
Застосування: окрім паперів, система розпізнавання рукописних цифр може зчитувати математичні символи та стилі рукописного тексту з фотографій, сенсорних екранів та інших джерел. Це програмне забезпечення має різні програми, як-от автентифікація банківських чеків, читання заповнених форм і швидке створення нотаток.
Виявлення смуги руху
Мета: створити систему, яка може з’єднуватися з безпілотними транспортними засобами та роботами, що слідують за лінією, щоб допомогти їм виявляти смуги руху на дорозі в режимі реального часу.
Проблема: Безсумнівно, автономні транспортні засоби – це інноваційні технології, які використовують методи та алгоритми глибокого навчання. Вони створили нові можливості в автомобільному секторі та зменшили потребу в людині-водії.
Однак, якщо машина, що керує самокерованим автомобілем, не навчена належним чином, це може спричинити ризики та аварії на дорозі. Під час навчання машини один із кроків полягає в тому, щоб система навчилася виявляти смуги на дорозі, щоб вона не стала на іншу смугу та не зіткнулася з іншими транспортними засобами.
Рішення: Щоб вирішити цю проблему, побудуйте систему, використовуючи концепції комп’ютерного зору на Python. Це допоможе автономним транспортним засобам належним чином виявляти смуги руху та рухатися по дорозі там, де має бути, не ризикуючи іншими.
Ви можете використовувати OpenCV бібліотека – оптимізована бібліотека, яка зосереджена на використанні в реальному часі, як ця, для виявлення смуг руху. Бібліотека включає інтерфейси Java, Python і C++, які підтримують платформи Windows, macOS, Linux, Android і iOS.
Крім того, необхідно знайти розмітку по обидва боки смуги. Ви можете використовувати методи комп’ютерного зору в Python, щоб знайти смуги доріг, якими повинні рухатися безпілотні автомобілі. Ви також повинні знайти білу позначку на доріжці та замаскувати решту об’єктів за допомогою маскування кадрів і масивів NumPy. Гніздо, перетворення лінії Хафа застосовано для остаточного виявлення ліній смуг. Крім того, ви можете використовувати інші методи комп’ютерного зору, такі як порогове визначення кольорів, щоб ідентифікувати лінії смуг.
Застосування. Виявлення смуги руху використовується в режимі реального часу автономними транспортними засобами, як-от автомобілі, і роботами, що слідують за смугою. Це також корисно в ігровій індустрії для гоночних автомобілів.
Виявлення пневмонії
Мета: створити систему штучного інтелекту за допомогою згорткових нейронних мереж (CNN) і Python, яка може виявляти пневмонію на рентгенівських знімках пацієнта
Проблема: пневмонія все ще становить загрозу, забираючи життя в багатьох країнах. Проблема в тому, що рентгенівські зображення робляться для виявлення таких захворювань, як пневмонія, рак, пухлина тощо, загалом, що може призвести до низької видимості та зробити оцінку неефективною. Але при правильному лікуванні смертність можна значно знизити.
Крім того, положення, форма та розмір пневмонії можуть значно відрізнятися, причому контур мішені стає значною мірою нечітким. Це збільшує проблеми з виявленням і точністю. Це змусило нас розробити технологію, яка може своєчасно виявляти пневмонію з оптимальною точністю, щоб призначити належне лікування та врятувати життя.
Рішення: програмне рішення буде навчено великою кількістю деталей щодо пневмонії та інших захворювань. Коли користувачі діляться своїми проблемами зі здоров’ям і симптомами, програмне забезпечення може обробити інформацію та перевірити її у своїй базі даних на наявність можливостей, пов’язаних із цими деталями. Він може використовувати інтелектуальний аналіз даних, щоб отримати найточнішу інформацію про хворобу, яка відповідає деталям пацієнта.
Таким чином можна виявити хворобу пацієнта та отримати відповідне лікування. А щоб розробити програмне забезпечення, ви повинні аналітично та порівняльно визначити найефективнішу модель CNN, щоб досягти виявлення пневмонії на рентгенівських зображеннях за допомогою вилучення ознак. Далі слід представити різні моделі з їхніми класифікаторами, щоб запропонувати найбільш підходящий класифікатор, і оцінити найкращу модель CNN, щоб перевірити її ефективність.
Застосування: цей проект штучного інтелекту є корисним для сфери охорони здоров’я для виявлення таких захворювань, як пневмонія, серцеві захворювання тощо, і надання медичних консультацій пацієнтам.
Чат-боти
Мета: створити чат-бота за допомогою Python, щоб вставити його на веб-сайт або в програму
Проблема: споживачам потрібен якісний сервіс, коли вони користуються програмою або веб-сайтом. Якщо у них є запит, на який вони не можуть знайти відповідь, вони можуть втратити інтерес до програми. Отже, якщо ви створюєте веб-сайт або програму, ви повинні запропонувати своїм користувачам послуги найкращої якості, щоб не втратити їх і не вплинути на прибутки.
Рішення: чат-бот — це програма, яка може ввімкнути автоматичну розмову між ботами (ШІ) та людиною за допомогою тексту або мови, наприклад Alexa. Він доступний цілодобово й без вихідних, щоб допомагати користувачам відповідати на їхні запити, орієнтуватися в них, персоналізувати взаємодію з користувачем, збільшувати продажі та надавати більш глибоке розуміння поведінки та потреб клієнтів, щоб допомогти вам формувати свої продукти та послуги.
Для цього проекту AI ви можете використовувати просту версію чат-бота, який можна знайти на багатьох веб-сайтах. Визначте їх базову структуру, щоб почати будувати подібну. Після того, як ви закінчите роботу з простим чат-ботом, ви можете переходити до просунутих.
Для створення чат-бота використовуються концепції штучного інтелекту, такі як обробка природної мови (NLP), щоб дозволити алгоритмам і комп’ютерам розуміти людські взаємодії різними мовами та обробляти ці дані. Він розбиває аудіосигнали та людський текст, а потім аналізує та перетворює дані мовою, зрозумілою машині. Вам також знадобляться різні попередньо навчені інструменти, пакети та засоби розпізнавання мовлення, щоб створити інтелектуальний і чуйний чат-бот.
Застосування: чат-боти дуже корисні в корпоративному секторі для обслуговування клієнтів, служби підтримки ІТ, продажів, маркетингу та HR. Чат-боти використовують галузі від електронної комерції, Edtech і нерухомості до фінансів і туризму. Такі провідні бренди, як Amazon (Alexa), Spotify, Marriott International, Pizza Hut, Mastercard та інші, використовують чат-боти.
Система рекомендацій
Мета: створити систему рекомендацій для клієнтів щодо продуктів, потокового відео та музики тощо за допомогою ШМН, інтелектуального аналізу даних, машинного навчання та програмування.
Проблема: висока конкуренція в усіх сферах, будь то електронна комерція чи розваги. І щоб виділитися, ви повинні подолати додаткові милі. Якщо ви пропонуєте щось, що шукає ваш цільовий клієнт, але не маєте засобів, щоб направити їх до вашого магазину або порекомендувати ваші пропозиції, ви залишаєте багато грошей на столі.
Рішення: використання системи рекомендацій може ефективно залучити більше відвідувачів на ваш сайт або програму. Можливо, ви помітили, що платформи електронної комерції, такі як Amazon, пропонують рекомендації щодо продуктів, які ви шукали десь в Інтернеті. Коли ви відкриваєте свій Facebook або Instagram, ви бачите схожі продукти. Ось як працює система рекомендацій.
Щоб створити цю систему, вам потрібна історія веб-перегляду, поведінка клієнтів і неявні дані. Інтелектуальний аналіз даних і навички машинного навчання необхідні для створення найбільш підходящих рекомендацій щодо продукту на основі інтересів клієнтів. Вам також потрібно буде програмувати на R, Java або Python і використовувати штучні нейронні мережі.
Застосування: системи рекомендацій знаходять величезне застосування в магазинах електронної комерції, таких як Amazon, eBay, сервісах потокового відео, таких як Netflix і YouTube, сервісах потокового передавання музики, таких як Spotify, тощо. Це допомагає збільшити охоплення продукту, кількість потенційних клієнтів і клієнтів, видимість у різних каналах і загальну прибутковість.
Проекти ШІ середнього рівня
Виявлення пожежі
Мета: створити систему виявлення пожежі з використанням CNN для завдань, пов’язаних із комп’ютерним зором і класифікацією зображень
Проблема: Пожежі в житлових і господарських будівлях небезпечні. Якщо пожежу не виявити вчасно, вона може призвести до значних людських жертв та матеріальних збитків. Частішають лісові пожежі; тому необхідний регулярний моніторинг для збереження дикої природи та природних ресурсів.
Рішення: створення системи, яка може виявляти пожежу в приміщенні та поза приміщенням на ранній стадії та з її точним розташуванням, може допомогти загасити її, перш ніж вона заподіє будь-яку шкоду. Система виявлення пожежі вдосконалена за допомогою камери спостереження.
Для цього використовуються методи AI, такі як CNN, комп’ютерне бачення та інструменти, такі як OpenCV. Він потребує складної обробки зображень і хмарних обчислень. Систему можна змусити аналізувати зображення з відеокамер для видимого та інфрачервоного світла. Він також повинен ідентифікувати дим, відрізняти його від туману та швидко сповіщати людей.
Застосування: виявлення пожеж на основі штучного інтелекту можна використовувати для виявлення лісових пожеж, щоб зберегти природні ресурси, флору та фауну, а також у будинках і корпоративних будівлях.
Голосовий віртуальний помічник
Мета: створити програму з голосовими можливостями для допомоги користувачам
Проблема. Мережа багата багатьма продуктами та послугами, які клієнти можуть відчувати себе перевантаженими. Крім того, люди зайняті й потребують допомоги в різних сферах, навіть у повсякденних справах.
Рішення: сьогодні голосові віртуальні помічники користуються попитом, щоб спростити життя користувачів. Люди можуть використовувати ці програми, такі як Alexa та Siri, для розваг, пошуку продуктів і послуг в Інтернеті та виконання повсякденних завдань для підвищення продуктивності.
Для побудови цієї системи НЛП використовується для розуміння людської мови. Система почує голос, перетворить його на машинну мову та збереже команди у своїй базі даних. Він також визначає намір користувачів виконати завдання відповідним чином і може використовувати інструменти перетворення тексту в мовлення або мовлення в текст.
Застосування: голосові віртуальні помічники використовуються для пошуку потрібних предметів в Інтернеті, відтворення музики, фільмів і відео для розваг, встановлення нагадувань, створення коротких нотаток, активації та деактивації побутової техніки тощо.
Перевірка плагіату
Мета: створити систему, яка може перевіряти документ на плагіат або дублювання за допомогою ШІ
Проблема: Дублювання контенту – це хвороба, яку необхідно контролювати та викорінювати. Для компаній це призводить до шкоди репутації та поганого рейтингу в пошукових системах. Насправді людей також можуть покарати за плагіат через авторські права. Отже, існує потреба виявляти плагіатний контент для підприємств і навчальних закладів.
Рішення: концепції штучного інтелекту використовуються для створення інструменту перевірки на плагіат для виявлення дублікатів у документі. У цьому проекті Python Flask або текстовий аналіз можна використовувати для виявлення плагіату за допомогою векторної бази даних під назвою Pinecone. Він також може показати відсоток плагіату.
Застосування: засіб перевірки плагіату має багато переваг для творців контенту, блогерів, редакторів, видавців, письменників, фрілансерів і викладачів. Вони можуть використовувати його, щоб перевірити, чи хтось не вкрав їхню роботу та використовує її, а редактори можуть проаналізувати написаний автором текст і визначити, чи він унікальний чи скопійований звідкись.
Виявлення емоцій на обличчі
Мета: створити програму, яка може передбачати або ідентифікувати людські емоції за рисами обличчя за допомогою ШІ
Проблема: важко зрозуміти людські емоції. Десятиліттями проводилося багато досліджень, щоб зрозуміти емоції обличчя. До появи ШІ результати були всюди.
Рішення: штучний інтелект може допомогти аналізувати людські емоції через обличчя за допомогою таких концепцій, як Deep Learning і CNN. Глибоке навчання можна використовувати для створення програмного забезпечення для ідентифікації виразів обличчя та їх інтерпретації шляхом визначення основних емоцій людей у режимі реального часу, таких як щастя, смуток, страх, гнів, здивування, огида, нейтральність тощо.
Система буде здатна виділяти риси обличчя та класифікувати вирази. CNN може це зробити, а також розрізняти погані та хороші емоції, щоб виявити поведінку та моделі мислення людини.
Застосування: системи виявлення емоцій на обличчі можуть використовуватися ботами для покращення взаємодії між людьми та надання належної допомоги користувачам. Вони також можуть допомогти 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. Незважаючи на те, що англійська є глобальною мовою, не всі її розуміють у всіх частинах світу. І якщо ви хочете вести бізнес з кимось з інших країн, хто розмовляє мовою, яку ви не розумієте, це проблематично. Так само, якщо ви подорожуєте в інші країни, ви можете зіткнутися з подібними проблемами.
Рішення: якщо ви зможете перекладати те, що говорять або пишуть інші, це допоможе вам глибше спілкуватися з ними. Для цього можна скористатися таким перекладачем, як Google Translate. Однак ви можете створити власну програму з крохмалю за допомогою ШІ.
Для цього можна використовувати моделі НЛП і трансформери. Трансформатор виділить особливості з речення, щоб визначити кожне слово та його значення, що може скласти повний сенс речення. Він буде кодувати та декодувати слова від кінця до кінця. Для цього вам допоможе завантаження попередньо навченої моделі трансформатора на основі Python. Ви також можете використовувати бібліотеку GluonNLP, а потім завантажити та протестувати набори даних.
Застосування: додаток перекладач використовується для перекладу різними мовами в бізнесі, подорожах, блогах тощо.
Розширені проекти ШІ
Синтаксичний аналізатор резюме
Мета: створити програмне забезпечення за допомогою штучного інтелекту, яке може переглядати багато резюме та допомагати користувачам вибрати ідеальне
Проблема: під час найму персоналу професіонали витрачають багато часу, переглядаючи багато резюме, одне за одним, вручну, щоб знайти відповідних кандидатів на посаду. Це забирає багато часу та неефективно. Хоча його можна автоматизувати за допомогою відповідності ключових слів, він має багато недоліків. Кандидати, які знають цю процедуру, додадуть ще багато ключових слів, щоб потрапити до короткого списку, тоді як інших буде відхилено, навіть якщо вони мають необхідні навички.
Рішення. Перегляд великої кількості резюме та пошук того, хто підходить для посади, можна автоматизувати за допомогою аналізатора резюме. Це допоможе вам зробити це ефективно, заощадивши час і зусилля, дозволяючи вибрати кандидатів з необхідними навичками.
AI та ML можуть допомогти вам створити програму, щоб вибрати відповідного кандидата, відфільтрувавши решту. Для цього ви можете використати набір даних резюме на Kaggle із двома стовпцями – інформація про резюме та назва посади. Ви також можете використовувати NLTK – бібліотеку на основі Python – для створення алгоритмів кластеризації відповідно до навичок.
Застосування: синтаксичний аналізатор резюме використовується для процесу найму і може використовуватися підприємствами та навчальними закладами.
Додаток для розпізнавання обличчя
Мета: створити програму з можливістю розпізнавання обличчя за допомогою ANN, CNN, ML і глибокого навчання
Проблема: проблеми з крадіжкою особистих даних є серйозними через зростання ризиків кібербезпеки, які можуть проникнути в системи та дані. Це може спричинити проблеми з конфіденційністю, витік даних і завдати шкоди репутації людей і компаній.
Рішення. Біометричні дані, такі як риси обличчя, є унікальними, тому організації та окремі особи можуть використовувати їх для захисту своїх систем і даних. Системи розпізнавання обличчя можуть допомогти верифікувати користувача, забезпечуючи доступ до системи, мережі, об’єкта чи даних лише авторизованим і автентифікованим користувачам.
Для створення цього рішення вам потрібні передові алгоритми ML, математичні функції та методи обробки та розпізнавання 3D-зображень.
Застосування: використовується в смартфонах та інших пристроях як замок безпеки та організаційні засоби та системи для забезпечення конфіденційності та безпеки даних. Він також використовується постачальниками ідентифікації та керування доступом (IAM), оборонним сектором тощо.
Ігри
Мета: створювати відеоігри з використанням концепцій ШІ
Проблема: індустрія відеоігор розширюється, і геймери стають все більш просунутими. Отже, існує постійна потреба розвиватися та пропонувати цікаві ігри, які виділятимуться, а ви продовжуєте стимулювати продажі.
Рішення: концепції штучного інтелекту використовуються для створення різних ігрових додатків, таких як шахи, ігри зі зміями, гоночні автомобілі, процедурні ігри тощо. Він може використовувати багато навичок, як-от чат-боти, розпізнавання мовлення, НЛП, обробка зображень, аналіз даних, CNN, машинне навчання та багато іншого, щоб створити реалістичну відеогру.
Застосування: AI використовується для створення різноманітних відеоігор, таких як AlphaGo, Deep Blue, FEAR, Halo тощо.
Прогноз продажів
Мета: створити програмне забезпечення, яке може прогнозувати продажі для бізнесу
Проблема: Підприємства, які працюють з багатьма продуктами, стикаються з труднощами в управлінні та відстеженні показників продажів кожного продукту. Вони також відчувають проблеми з відстеженням запасів і відновленням доступності розпроданих продуктів. У результаті вони можуть не надавати користувачам належні продукти, що погіршує взаємодію з клієнтами.
Рішення. Створення інструменту прогнозування продажів може допомогти вам передбачити середню кількість продажів за день, тиждень або місяць. Таким чином ви зможете зрозуміти, як працюють ваші продукти, і вчасно запастися більшою кількістю товарів, щоб задовольнити вимоги клієнтів.
Для цього ви можете використовувати такі навички, як алгоритми машинного навчання, аналіз даних, великі дані тощо, щоб дозволити програмному забезпеченню точно прогнозувати продажі.
Застосування: він використовується магазинами електронної комерції, роздрібними торговцями, дистриб’юторами та іншими підприємствами, що мають справу з масовими продуктами.
Система автоматизації
Мета: створити програмне рішення, яке може автоматизувати певні завдання для підвищення продуктивності
Проблема: повторювана ручна робота забирає багато часу. Це не тільки втомливо, але й знижує продуктивність. Отже, потрібно створити систему, яка може автоматизувати різні завдання, такі як планування дзвінків, контроль відвідуваності, автовиправлення, обробка транзакцій тощо.
Рішення: використання штучного інтелекту дає змогу створювати програмне забезпечення, яке може автоматизувати такі завдання, щоб підвищити продуктивність користувачів і присвятити час критичнішим завданням. Його також можна зробити для доставки своєчасних сповіщень, щоб ви могли виконувати завдання вчасно. І створення цієї системи вимагає таких навичок, як НЛП, розпізнавання обличчя, комп’ютерний зір тощо.
Застосування: автоматизація з використанням штучного інтелекту широко використовується для створення інструментів продуктивності для підприємств будь-якого розміру та в різних секторах, від банківської справи, фінансів, охорони здоров’я, освіти та виробництва.
Висновок
Сподіваюся, вам буде цікаво працювати з цими проектами штучного інтелекту, а також розширити свої знання про штучний інтелект та інші пов’язані концепції, такі як наука про дані, машинне навчання, НЛП тощо. Це також допоможе вам відточити свої навички програмування та використання інструментів і технологій у проекти.
Ось деякі з найкращих онлайн-курсів ШІ та затребуваних навичок для професіоналів ШІ.