Una carriera nell’Intelligenza Artificiale (AI) sembra brillante con i recenti sviluppi in questo campo.
Quasi tutti i settori stanno sfruttando l’IA a proprio vantaggio, dall’IT, alla produzione e all’automobile, alla difesa, alla finanza e alla creazione di contenuti,
Quindi, se vuoi costruire una carriera nell’IA, non ci può mai essere un momento migliore per iniziare di adesso. Poiché l’esperienza pratica è il modo migliore per apprendere un’abilità, puoi realizzare diversi progetti per apprendere l’IA e competenze correlate come la programmazione e l’utilizzo di strumenti e tecnologie.
Ti insegnerà come l’IA può aiutare le persone e le aziende in tempo reale e ti aiuterà ad acquisire conoscenze in questo settore per far avanzare la tua carriera nell’IA. E per questo, sarebbe molto utile se hai conoscenza di abilità come:
- Linguaggi di programmazione come Python, R, Java, MATLAB e Perl
- Algoritmi di apprendimento automatico come regressione lineare, regressione logistica, Naïve Bayes, K-means, KNN, SVM e alberi decisionali
- Nozioni di base sull’analisi dei dati e strumenti come Apache Spark
- Reti neurali artificiali (ANN) che possono imitare le funzioni cerebrali degli esseri umani per risolvere i problemi nelle app per la scrittura a mano, il riconoscimento del viso e dei modelli
- Nozioni di base sulla rete neurale delle convulsioni (CNN).
- Strumenti basati su Unix come Ordina, AWK ed espressioni regolari.
Ora, scopriamo rapidamente alcuni degli interessanti progetti di intelligenza artificiale.
Sommario:
Progetti di base sull’IA
Riconoscimento delle cifre scritte a mano
Obiettivo: costruire un sistema in grado di riconoscere le cifre scritte a mano con l’aiuto di reti neurali artificiali
Problema: le cifre e i caratteri scritti dagli umani sono costituiti da varie forme, dimensioni, curve e stili, non esattamente gli stessi per due persone. Quindi, convertire caratteri o cifre scritti in un formato digitale era una sfida in passato per i computer. Avevano anche difficoltà a interpretare il testo su documenti cartacei.
Sebbene la digitalizzazione venga adottata rapidamente in quasi tutti i settori, alcune aree richiedono ancora scartoffie. Questo è il motivo per cui abbiamo bisogno della tecnologia per rendere questo processo facile per i computer in modo che possano riconoscere gli scritti umani su carta.
Soluzione: l’utilizzo di reti neurali artificiali consente di costruire un sistema di riconoscimento delle cifre scritto a mano per interpretare con precisione le cifre disegnate da una persona. Per questo, viene utilizzata una rete neurale di convoluzione (CNN) per riconoscere le cifre su un foglio. Questa rete ha un set di dati HASYv2 che comprende 168.000 immagini da 369 diverse classificazioni.
Applicazione: oltre ai documenti, un sistema di riconoscimento delle cifre scritto a mano può leggere simboli matematici e stili di scrittura a mano da foto, dispositivi touchscreen e altre fonti. Questo software ha varie applicazioni come l’autenticazione degli assegni bancari, la lettura di moduli compilati e la presa rapida di appunti.
Rilevamento della linea di corsia
Obiettivo: creare un sistema in grado di connettersi con veicoli a guida autonoma e robot che seguono la linea per aiutarli a rilevare le linee di corsia su una strada in tempo reale.
Problema: indubbiamente, i veicoli autonomi sono tecnologie innovative che utilizzano tecniche e algoritmi di Deep Learning. Hanno creato nuove opportunità nel settore automobilistico e ridotto la necessità di un guidatore umano.
Tuttavia, se la macchina che guida un’auto a guida autonoma non è adeguatamente addestrata, può causare rischi e incidenti sulla strada. Durante l’addestramento della macchina, uno dei passaggi consiste nel far apprendere al sistema come rilevare le corsie sulla strada in modo che non entri in un’altra corsia o si scontri con altri veicoli.
Soluzione: per risolvere questo problema, costruisci un sistema usando i concetti di Computer Vision in Python. Aiuterà i veicoli autonomi a rilevare correttamente le linee di corsia e a garantire che scorra sulla strada dove dovrebbe essere, senza rischiare gli altri.
Puoi usare il Apri CV libreria: una libreria ottimizzata che si concentra sull’utilizzo in tempo reale come questa per rilevare le linee di corsia. La libreria include interfacce Java, Python e C++ che supportano le piattaforme Windows, macOS, Linux, Android e iOS.
Inoltre, è imperativo trovare la segnaletica su entrambi i lati di una corsia. Puoi utilizzare le tecniche di visione artificiale in Python per trovare le corsie stradali in cui dovrebbero circolare le auto a guida autonoma. Devi anche trovare il contrassegno bianco su una corsia e mascherare il resto degli oggetti con mascheratura cornice e array NumPy. Nest, la trasformazione della linea di Hough viene applicata per rilevare finalmente le linee di corsia. Inoltre, puoi utilizzare altri metodi di visione artificiale come la soglia del colore per identificare le linee di corsia.
Applicazione: il rilevamento della linea di corsia viene utilizzato in tempo reale da veicoli autonomi come automobili e robot che seguono la linea. È anche utile nel settore dei giochi per le auto da corsa.
Rilevazione di polmonite
Obiettivo: costruire un sistema di intelligenza artificiale utilizzando reti neurali di convoluzione (CNN) e Python in grado di rilevare la polmonite dalle immagini a raggi X di un paziente
Problema: la polmonite è ancora una minaccia, che miete vittime in molti paesi. Il problema è che le immagini a raggi X vengono acquisite per rilevare malattie come polmonite, cancro, tumore, ecc., In generale, che possono fornire scarsa visibilità e rendere inefficiente la valutazione. Ma se si segue un trattamento adeguato, la mortalità può essere significativamente ridotta.
Inoltre, la posizione, la forma e le dimensioni della polmonite possono differire in modo significativo, con il suo profilo target che diventa ampiamente vago. Aumenta i problemi di rilevamento e precisione. Questo ci porta a sviluppare una tecnologia in grado di identificare precocemente la polmonite con la massima precisione per fornire un trattamento adeguato e salvare vite umane.
Soluzione: la soluzione software verrà addestrata con enormi dettagli su polmonite o altre malattie. Quando gli utenti condividono i loro problemi e sintomi relativi alla salute, il software può elaborare le informazioni e confrontarle con il suo database per le possibilità relative a tali dettagli. Può utilizzare il data mining per fornire la malattia più precisa corrispondente ai dettagli del paziente.
In questo modo, è possibile rilevare la malattia di un paziente e ottenere un trattamento adeguato. E per progettare il software, è necessario determinare il modello CNN più efficiente in modo analitico e comparativo per ottenere il rilevamento della polmonite dalle immagini a raggi X utilizzando l’estrazione delle caratteristiche. Segue la presentazione dei diversi modelli con i relativi classificatori per proporre il classificatore più adatto e la valutazione del miglior modello CNN per verificarne le prestazioni.
Applicazione: questo progetto di intelligenza artificiale è vantaggioso per il settore sanitario per rilevare malattie come polmonite, disturbi cardiaci, ecc. e fornire consulenza medica ai pazienti.
Chatbot
Obiettivo: creare un chatbot utilizzando Python per incorporarlo in un sito Web o in un’applicazione
Problema: i consumatori hanno bisogno di un servizio eccellente quando utilizzano un’applicazione o un sito web. Se hanno una domanda a cui non riescono a trovare la risposta, potrebbero perdere interesse per l’app. Quindi, se stai creando un sito Web o un’applicazione, devi offrire il miglior servizio di qualità ai tuoi utenti in modo da non perderli e influire sui tuoi profitti.
Soluzione: un chatbot è un’applicazione che può abilitare la conversazione automatica tra i bot (AI) e un essere umano tramite testo o voce come Alexa. È disponibile 24 ore su 24, 7 giorni su 7 per aiutare gli utenti con le loro domande, navigarle, personalizzare l’esperienza utente, aumentare le vendite e fornire informazioni più approfondite sul comportamento e sulle esigenze dei clienti per aiutarti a dare forma ai tuoi prodotti e servizi.
Per questo progetto di intelligenza artificiale, puoi utilizzare una versione semplice di un chatbot che puoi trovare su molti siti Web. Identifica la loro struttura di base per iniziare a costruirne una simile. Una volta terminato un semplice chatbot, puoi passare a quelli avanzati.
Per creare un chatbot, vengono utilizzati concetti di intelligenza artificiale come Natural Language Processing (NLP) per consentire ad algoritmi e computer di comprendere le interazioni umane attraverso vari linguaggi ed elaborare quei dati. Scompone i segnali audio e il testo umano, quindi analizza e converte i dati in un linguaggio comprensibile dalla macchina. Avrai anche bisogno di diversi strumenti, pacchetti e strumenti di riconoscimento vocale pre-addestrati per creare un chatbot intelligente e reattivo.
Applicazione: i chatbot sono molto utili nel settore aziendale per il servizio clienti, l’helpdesk IT, le vendite, il marketing e le risorse umane. I settori dell’e-commerce, dell’edtech e del settore immobiliare fino alla finanza e al turismo utilizzano i chatbot. I migliori marchi come Amazon (Alexa), Spotify, Marriott International, Pizza Hut, Mastercard e altri sfruttano i chatbot.
Sistema di Raccomandazione
Obiettivo: creare un sistema di raccomandazioni per i clienti per prodotti, video e streaming musicale e altro ancora, con l’aiuto di ANN, data mining, machine learning e programmazione.
Problema: la concorrenza è alta in tutti i domini, che si tratti di eCommerce o intrattenimento. E per distinguerti, devi coprire miglia extra. Se offri qualcosa che il tuo cliente target sta cercando ma non hai le misure per guidarlo al tuo negozio o consigliare le tue offerte, lasci un sacco di soldi sul tavolo.
Soluzione: l’utilizzo di un sistema di suggerimenti può attirare più visitatori al tuo sito o applicazione in modo efficace. Potresti aver notato che le piattaforme di eCommerce come Amazon offrono consigli sui prodotti che hai cercato da qualche parte su Internet. Quando apri Facebook o Instagram, vedi prodotti simili. Ecco come funziona un sistema di raccomandazione.
Per creare questo sistema, sono necessari la cronologia di navigazione, il comportamento dei clienti e i dati impliciti. Le competenze di data mining e machine learning sono necessarie per produrre i consigli sui prodotti più adatti in base agli interessi dei clienti. E dovrai anche programmare in R, Java o Python e sfruttare le reti neurali artificiali.
Applicazione: i sistemi di raccomandazione trovano enormi applicazioni nei negozi di eCommerce come Amazon, eBay, servizi di streaming video come Netflix e YouTube, servizi di streaming musicale come Spotify e altro ancora. Aiuta ad aumentare la portata del prodotto, il numero di lead e clienti, la visibilità su vari canali e la redditività complessiva.
Progetti di IA intermedi
Rilevazione incendi
Obiettivo: costruire un sistema di rilevamento incendi utilizzando la CNN per attività relative alla visione artificiale e alla classificazione delle immagini
Problema: gli incendi negli edifici residenziali e commerciali sono pericolosi. Se l’incendio non viene rilevato in tempo, può portare a enormi perdite di vite umane e proprietà. Gli incendi stanno diventando più frequenti; pertanto, è necessario un monitoraggio regolare per preservare la fauna selvatica e le risorse naturali.
Soluzione: costruire un sistema in grado di rilevare un incendio all’interno e all’esterno in una fase iniziale e con la sua posizione esatta può aiutare a estinguerlo prima che possa causare danni. Il sistema di rilevamento incendi è migliorato attraverso una telecamera di sorveglianza.
Per questo vengono utilizzate tecniche di intelligenza artificiale come la CNN e la visione artificiale e strumenti come OpenCV. Ha bisogno di una sofisticata elaborazione delle immagini e del cloud computing. Il sistema può essere realizzato per analizzare le immagini delle videocamere per la luce visibile e l’infrarosso. Deve anche identificare il fumo, differenziarlo dalla nebbia e allertare rapidamente le persone.
Applicazione: il rilevamento degli incendi basato sull’intelligenza artificiale può essere utilizzato per rilevare gli incendi boschivi per preservare le risorse naturali, la flora e la fauna e nelle case e negli edifici aziendali.
Assistente virtuale vocale
Obiettivo: creare un’applicazione con funzionalità vocali per assistere gli utenti
Problema: il web è vasto con molti prodotti e servizi che i clienti potrebbero sentirsi sopraffatti. Inoltre, le persone sono impegnate e hanno bisogno di aiuto in vari campi, anche per le loro attività quotidiane.
Soluzione: oggi sono richiesti assistenti virtuali basati sulla voce per semplificare la vita degli utenti. Le persone possono utilizzare queste applicazioni come Alexa e Siri per scopi di intrattenimento, cercare prodotti e servizi online ed eseguire attività quotidiane per una migliore produttività.
Per costruire questo sistema, la PNL viene utilizzata per comprendere il linguaggio umano. Il sistema ascolterà la voce, la convertirà in linguaggio macchina e salverà i comandi nel suo database. Identificherà inoltre l’intenzione degli utenti di eseguire l’attività di conseguenza e potrebbe utilizzare strumenti di sintesi vocale o sintesi vocale.
Applicazione: gli assistenti virtuali basati sulla voce vengono utilizzati per trovare elementi pertinenti su Internet, riprodurre musica, film e video per l’intrattenimento, impostare promemoria, scrivere note rapide, attivare e disattivare gli elettrodomestici e altro ancora.
Controllo plagio
Obiettivo: creare un sistema in grado di controllare un documento per plagio o duplicazione utilizzando l’IA
Problema: la duplicazione dei contenuti è una malattia che deve essere monitorata ed eradicata. Per le aziende, porta a danni alla reputazione e a un cattivo posizionamento nei motori di ricerca. In effetti, le persone possono anche essere penalizzate per plagio, a causa dei diritti d’autore. Pertanto, è necessario identificare i contenuti plagiati per le imprese e le istituzioni educative.
Soluzione: i concetti di intelligenza artificiale vengono utilizzati per creare uno strumento di controllo del plagio per rilevare la duplicazione in un documento. In questo progetto, Python Flask o il text mining possono essere utilizzati per rilevare il plagio utilizzando un database vettoriale chiamato Pinecone. Può anche mostrare la percentuale di plagio.
Applicazione: il controllo del plagio offre molti vantaggi per creatori di contenuti, blogger, editori, editori, scrittori, liberi professionisti ed educatori. Possono usarlo per verificare se qualcuno ha rubato il loro lavoro e usarlo, mentre gli editori possono analizzare un articolo inviato da uno scrittore e identificare se è unico o copiato da qualche parte.
Rilevamento delle emozioni facciali
Obiettivo: creare un’applicazione in grado di prevedere o identificare le emozioni umane attraverso i tratti del viso utilizzando l’intelligenza artificiale
Problema: Comprendere le emozioni umane è impegnativo. Ci sono state molte ricerche per decenni per comprendere le emozioni facciali. Prima dell’avvento dell’IA, i risultati erano ovunque.
Soluzione: l’IA può aiutare ad analizzare le emozioni umane attraverso il viso utilizzando concetti come Deep Learning e CNN. Il deep learning può essere utilizzato per costruire il software per identificare le espressioni facciali e interpretarle rilevando le emozioni fondamentali negli esseri umani in tempo reale come felicità, tristezza, paura, rabbia, sorpresa, disgusto, neutralità, ecc.
Il sistema sarà reso in grado di estrarre i lineamenti del viso e classificare le espressioni. La CNN può farlo e discrimina anche tra emozioni buone e cattive per rilevare il comportamento e i modelli di pensiero di un individuo.
Applicazione: i sistemi di rilevamento delle emozioni facciali possono essere utilizzati dai robot per migliorare l’interazione umana e fornire un aiuto adeguato agli utenti. Possono anche aiutare i bambini con autismo, le persone con cecità, monitorare i segnali di attenzione per la sicurezza del conducente e altro ancora.
Applicazione traduttore
Obiettivo: creare un’applicazione di traduzione utilizzando l’intelligenza artificiale
Problema: ci sono migliaia di lingue parlate nel mondo. Sebbene l’inglese sia una lingua globale, non tutti lo capiscono in ogni parte del mondo. E se vuoi condurre affari con qualcuno di altri paesi che parla una lingua che non capisci, è problematico. Allo stesso modo, se viaggi in altri paesi, puoi affrontare problemi simili.
Soluzione: se riesci a tradurre ciò che gli altri stanno dicendo o hanno scritto, ti aiuterà a connetterti profondamente con loro. Per questo, puoi utilizzare un traduttore come Google Translate. Tuttavia, puoi creare la tua app dall’amido usando l’IA.
Per questo, puoi utilizzare i modelli NLP e Transformer. Un trasformatore estrarrà le caratteristiche da una frase per determinare ogni parola e il suo significato che può dare il senso completo di una frase. Codificherà e decodificherà le parole da un capo all’altro. Per fare ciò, il caricamento di un modello di trasformatore basato su Python pre-addestrato ti aiuterà. Puoi anche utilizzare la libreria GluonNLP e quindi caricare e testare i set di dati.
Applicazione: l’app del traduttore viene utilizzata per tradurre lingue diverse per scopi come affari, viaggi, blog e altro.
Progetti avanzati di intelligenza artificiale
Riprendi analizzatore
Obiettivo: creare software utilizzando l’intelligenza artificiale in grado di scorrere molti curriculum e aiutare gli utenti a scegliere quello ideale
Problema: nelle assunzioni, i professionisti trascorrono molto tempo esaminando molti curricula, uno per uno, manualmente per trovare i candidati adatti per un posto di lavoro. È dispendioso in termini di tempo e inefficiente. Sebbene possa essere automatizzato tramite la corrispondenza delle parole chiave, presenta molti svantaggi. I candidati che conoscono questa procedura aggiungeranno molte più parole chiave per essere inseriti nella rosa dei candidati, mentre altri verranno respinti anche se in possesso delle competenze richieste.
Soluzione: è possibile automatizzare scorrere un gran numero di curricula e trovare la soluzione giusta per un ruolo lavorativo utilizzando un parser di curricula. Ti aiuterà a farlo in modo efficiente, risparmiando tempo e fatica e permettendoti di scegliere candidati con le competenze richieste.
AI e ML possono aiutarti a creare l’applicazione per scegliere un candidato adatto filtrando il resto. Per fare ciò, puoi utilizzare il set di dati del curriculum su Kaggle con due colonne: informazioni sul curriculum e titolo di lavoro. Puoi anche utilizzare NLTK, una libreria basata su Python, per creare algoritmi di clustering per abbinare le competenze.
Applicazione: un parser di curriculum viene utilizzato per il processo di reclutamento e può essere utilizzato da aziende e istituti di istruzione.
App di riconoscimento facciale
Obiettivo: creare un’app con funzionalità di riconoscimento facciale utilizzando ANN, CNN, ML e deep learning
Problema: i problemi di furto di identità sono gravi con i crescenti rischi per la sicurezza informatica che possono infiltrarsi nei sistemi e nei dati. Potrebbe causare problemi di privacy, fughe di dati e danni reputazionali a persone e aziende.
Soluzione: i tratti biometrici come i tratti del viso sono unici, quindi le organizzazioni e gli individui possono usarli per proteggere i propri sistemi e dati. I sistemi di riconoscimento facciale possono aiutare a verificare un utente, assicurando che solo gli utenti autorizzati e autenticati possano accedere a un sistema, rete, struttura o dati.
Per creare questa soluzione sono necessari algoritmi ML avanzati, funzioni matematiche e tecniche di elaborazione e riconoscimento di immagini 3D.
Applicazione: viene utilizzata in smartphone e altri dispositivi come blocco di sicurezza e strutture e sistemi organizzativi per garantire la privacy e la sicurezza dei dati. Viene anche utilizzato dai provider di Identity and Access Management (IAM), dal settore della difesa e altro ancora.
Giochi
Obiettivo: creare videogiochi utilizzando concetti di intelligenza artificiale
Problema: l’industria dei videogiochi si sta espandendo e i giocatori stanno diventando più avanzati. Quindi, c’è una costante necessità di evolversi e fornire giochi interessanti che si distinguano mentre continui a guidare le tue vendite.
Soluzione: i concetti di intelligenza artificiale vengono utilizzati per creare varie applicazioni di gioco come scacchi, giochi di serpenti, auto da corsa, giochi procedurali e altro ancora. Può utilizzare molte abilità come chatbot, riconoscimento vocale, NLP, elaborazione di immagini, data mining, CNN, apprendimento automatico e molte altre per creare un videogioco realistico.
Applicazione: l’IA viene utilizzata per creare vari videogiochi come AlphaGo, Deep Blue, FEAR, Halo e altri.
Predittore delle vendite
Obiettivo: creare software in grado di prevedere le vendite per le aziende
Problema: le aziende che si occupano di molti prodotti hanno difficoltà a gestire e tenere traccia dei dati di vendita di ogni prodotto. Trovano anche problemi nel rintracciare le scorte e nel rendere nuovamente disponibili i prodotti esauriti. Di conseguenza, potrebbero non riuscire a fornire prodotti a diritto degli utenti, il che degrada l’esperienza del cliente.
Soluzione: la creazione di uno strumento di previsione delle vendite può aiutarti a prevedere la cifra media delle vendite giornaliera, settimanale o mensile. In questo modo, puoi capire come funzionano i tuoi prodotti e immagazzinare più articoli in tempo per soddisfare le richieste dei clienti.
Per fare ciò, puoi utilizzare competenze come algoritmi di apprendimento automatico, analisi dei dati, Big Data e altro per consentire al software di prevedere le vendite con precisione.
Applicazione: è utilizzato da negozi di e-commerce, rivenditori, distributori e altre aziende che si occupano di prodotti di grandi dimensioni.
Sistema di automazione
Obiettivo: creare una soluzione software in grado di automatizzare determinate attività per la produttività
Problema: il lavoro manuale ripetuto richiede molto tempo. Questi non sono solo noiosi, ma riducono anche la produttività. Pertanto, è necessario creare un sistema in grado di automatizzare diverse attività come la pianificazione delle chiamate, l’accettazione delle presenze, la correzione automatica, l’elaborazione delle transazioni e altro ancora.
Soluzione: l’utilizzo dell’intelligenza artificiale consente di creare software in grado di automatizzare tali attività per migliorare la produttività degli utenti e dedicare tempo alle attività più critiche. Può anche essere fatto per inviare notifiche in tempo in modo da poter svolgere le attività in tempo. E la costruzione di questo sistema richiede abilità come la PNL, il riconoscimento facciale, la visione artificiale e altro ancora.
Applicazione: l’automazione che utilizza l’intelligenza artificiale è ampiamente utilizzata per creare strumenti di produttività per aziende di tutte le dimensioni e in vari settori: bancario, finanziario, sanitario, dell’istruzione e della produzione.
Conclusione
Spero che troviate questi progetti di intelligenza artificiale interessanti con cui lavorare ed espandere le vostre conoscenze in materia di intelligenza artificiale e altri concetti correlati come scienza dei dati, apprendimento automatico, NLP, ecc. Ti aiuterà anche ad affinare le tue abilità nella programmazione e nell’utilizzo di strumenti e tecnologie nel progetti.
Ecco alcuni dei migliori corsi di intelligenza artificiale online e competenze richieste per i professionisti di intelligenza artificiale.