Una carriera nel settore dell’Intelligenza Artificiale (IA) si prospetta molto promettente, visti i notevoli progressi compiuti in questo campo negli ultimi tempi.
Praticamente ogni settore sta traendo vantaggio dall’IA, dall’informatica alla produzione, dall’automotive alla difesa, dalla finanza alla creazione di contenuti.
Pertanto, se il tuo obiettivo è costruire una carriera nell’IA, questo è il momento migliore per iniziare. Dato che l’esperienza pratica è il metodo più efficace per imparare, puoi realizzare diversi progetti per acquisire competenze nell’IA e in aree correlate come la programmazione e l’uso di strumenti e tecnologie.
Questo ti mostrerà come l’IA può essere utile per le persone e le aziende in tempo reale e ti aiuterà ad accumulare conoscenze per far avanzare la tua carriera nel settore dell’IA. A tal fine, sarebbe molto vantaggioso avere familiarità con competenze quali:
- 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.
- Fondamenti di analisi dei dati e strumenti come Apache Spark.
- Reti neurali artificiali (ANN), in grado di simulare le funzioni cerebrali umane per risolvere problemi in applicazioni come la scrittura a mano, il riconoscimento facciale e di pattern.
- Nozioni di base sulle reti neurali convoluzionali (CNN).
- Strumenti basati su Unix, come Sort, AWK ed espressioni regolari.
Ora, diamo un’occhiata ad alcuni progetti interessanti nel campo dell’intelligenza artificiale.
Progetti IA di livello base
Riconoscimento di cifre scritte a mano
Obiettivo: sviluppare un sistema capace di riconoscere le cifre scritte a mano attraverso l’impiego di reti neurali artificiali.
Problema: le cifre e i caratteri scritti a mano da persone reali presentano forme, dimensioni, curve e stili variabili, e non sono mai identici tra due individui. Di conseguenza, in passato, la conversione di caratteri o cifre in formato digitale rappresentava una sfida per i computer. Inoltre, avevano difficoltà nell’interpretare il testo presente su documenti cartacei.
Nonostante la rapida digitalizzazione in quasi tutti i settori, alcune aree richiedono ancora l’utilizzo di documenti cartacei. Per questo motivo, è necessaria una tecnologia che agevoli questo processo per i computer, consentendo loro di riconoscere la scrittura umana su carta.
Soluzione: l’utilizzo di reti neurali artificiali permette di realizzare un sistema di riconoscimento delle cifre scritte a mano in grado di interpretare accuratamente le cifre disegnate da una persona. Per questo, si impiega una rete neurale convoluzionale (CNN) per identificare le cifre su un foglio. Questa rete utilizza un dataset chiamato HASYv2, che comprende 168.000 immagini suddivise in 369 diverse categorie.
Applicazione: oltre ai documenti, un sistema di riconoscimento delle cifre scritte a mano può interpretare simboli matematici e stili di scrittura a mano provenienti da foto, dispositivi touchscreen e altre fonti. Questo software trova applicazioni in vari ambiti, come l’autenticazione di assegni bancari, la lettura di moduli compilati e l’acquisizione rapida di appunti.
Rilevamento della corsia stradale
Obiettivo: creare un sistema che possa integrarsi con veicoli a guida autonoma e robot in grado di seguire le linee, aiutandoli a rilevare le corsie stradali in tempo reale.
Problema: i veicoli autonomi sono indubbiamente una tecnologia innovativa che sfrutta tecniche e algoritmi di Deep Learning. Essi hanno generato nuove opportunità nel settore automobilistico e ridotto la necessità di un conducente umano.
Tuttavia, se il sistema di guida di un’auto autonoma non è adeguatamente addestrato, potrebbero verificarsi rischi e incidenti. Una fase cruciale dell’addestramento consiste nell’insegnare al sistema a rilevare le corsie stradali, evitando così di invadere un’altra corsia o di scontrarsi con altri veicoli.
Soluzione: per ovviare a questo problema, si può sviluppare un sistema che utilizzi i concetti di Computer Vision con Python. Questo aiuterà i veicoli autonomi a rilevare correttamente le linee di corsia e a rimanere all’interno della propria corsia, senza mettere a rischio gli altri.
È possibile utilizzare la libreria OpenCV, una libreria ottimizzata focalizzata sull’utilizzo in tempo reale, ideale per rilevare le linee di corsia. Questa libreria supporta interfacce Java, Python e C++ ed è compatibile con piattaforme Windows, macOS, Linux, Android e iOS.
Inoltre, è fondamentale identificare la segnaletica presente su entrambi i lati di una corsia. Si possono impiegare tecniche di visione artificiale in Python per identificare le corsie stradali in cui dovrebbero circolare le auto a guida autonoma. È necessario anche individuare la marcatura bianca della corsia e mascherare il resto degli elementi con mascheramento dei frame e array NumPy. Successivamente, si applica la trasformazione di Hough per rilevare definitivamente le linee di corsia. In alternativa, si possono utilizzare altri metodi di visione artificiale, come la soglia di colore, per identificare le linee di corsia.
Applicazione: il rilevamento delle linee di corsia viene utilizzato in tempo reale da veicoli autonomi come automobili e robot che seguono le linee. Trova impiego anche nel settore dei giochi di corse automobilistiche.
Rilevamento della polmonite
Obiettivo: sviluppare un sistema di intelligenza artificiale utilizzando reti neurali convoluzionali (CNN) e Python, in grado di identificare la polmonite a partire da immagini radiografiche di un paziente.
Problema: la polmonite rappresenta ancora una minaccia significativa, causando vittime in molti paesi. L’acquisizione di immagini radiografiche per diagnosticare malattie come polmonite, tumori, ecc., può spesso risultare in una visibilità limitata, rendendo la valutazione non sempre efficiente. Tuttavia, con un trattamento adeguato, la mortalità può essere notevolmente ridotta.
Inoltre, la posizione, la forma e le dimensioni della polmonite possono variare in modo considerevole, rendendo il suo profilo target poco definito. Ciò aumenta le difficoltà di rilevamento e compromette la precisione. Pertanto, è necessario sviluppare una tecnologia in grado di identificare precocemente la polmonite con la massima precisione possibile, al fine di garantire un trattamento adeguato e salvare vite umane.
Soluzione: il software verrà addestrato con una vasta quantità di dati relativi alla polmonite e ad altre malattie. Quando gli utenti comunicheranno i loro problemi e i sintomi relativi alla salute, il software potrà elaborare le informazioni e confrontarle con il suo database per valutare le possibili patologie corrispondenti a tali dettagli. Attraverso il data mining, il software sarà in grado di fornire la diagnosi più accurata, corrispondente ai sintomi del paziente.
In questo modo, sarà possibile individuare la malattia di un paziente e avviare un trattamento appropriato. Per progettare il software, sarà necessario determinare il modello CNN più efficiente, tramite un’analisi comparativa, al fine di ottenere il rilevamento della polmonite dalle radiografie mediante l’estrazione delle caratteristiche. Segue la presentazione di diversi modelli con i relativi classificatori per proporre il classificatore più adatto, insieme alla valutazione del modello CNN migliore per verificarne le prestazioni.
Applicazione: questo progetto di intelligenza artificiale è utile al settore sanitario per diagnosticare malattie come la polmonite e disturbi cardiaci, nonché per fornire consulenza medica ai pazienti.
Chatbot
Obiettivo: creare un chatbot usando Python, da integrare in un sito web o in un’applicazione.
Problema: i consumatori si aspettano un servizio eccellente quando usano un’applicazione o un sito web. Se hanno una domanda a cui non riescono a trovare una risposta, potrebbero perdere interesse per l’app. Quindi, se stai creando un sito web o un’applicazione, devi fornire il miglior servizio di qualità ai tuoi utenti in modo da non perderli e influenzare i tuoi profitti.
Soluzione: un chatbot è un’applicazione in grado di abilitare una conversazione automatica tra i bot (IA) 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, guidarli, personalizzare l’esperienza utente, aumentare le vendite e fornire informazioni approfondite sul comportamento e le esigenze dei clienti, al fine di aiutarti a sviluppare prodotti e servizi più mirati.
Per questo progetto di intelligenza artificiale, puoi iniziare con una versione semplice di chatbot, come quelle disponibili su molti siti web. Identifica la loro struttura di base per iniziare a costruirne uno simile. Una volta completato un semplice chatbot, puoi passare a quelli più avanzati.
Per creare un chatbot, vengono impiegati concetti di intelligenza artificiale come il Natural Language Processing (NLP), al fine di consentire agli algoritmi e ai computer di comprendere le interazioni umane attraverso vari linguaggi e di elaborare i dati. Il NLP scompone i segnali audio e il testo umano, quindi analizza e converte i dati in un linguaggio comprensibile per le macchine. Avrai bisogno anche 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. Diversi settori, dall’e-commerce all’edtech, dal settore immobiliare alla finanza e al turismo, si avvalgono dei chatbot. Brand di spicco come Amazon (Alexa), Spotify, Marriott International, Pizza Hut, Mastercard e altri utilizzano i chatbot.
Sistema di raccomandazione
Obiettivo: sviluppare un sistema di raccomandazione per prodotti, video, streaming musicale e altro ancora, utilizzando ANN, data mining, machine learning e programmazione.
Problema: la concorrenza è elevata in tutti i settori, sia nell’e-commerce che nell’intrattenimento. E per distinguerti, devi fare qualcosa in più. Se offri ciò che il tuo cliente target sta cercando, ma non hai le misure per guidarlo al tuo negozio o per consigliare le tue offerte, stai sprecando un sacco di soldi.
Soluzione: l’utilizzo di un sistema di suggerimenti può attrarre più visitatori al tuo sito o applicazione in modo efficace. Avrai notato che le piattaforme di e-commerce come Amazon offrono consigli sui prodotti che hai cercato da qualche parte in 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 generare i consigli sui prodotti più adatti in base agli interessi dei clienti. Inoltre, dovrai programmare in R, Java o Python e sfruttare le reti neurali artificiali.
Applicazione: i sistemi di raccomandazione trovano ampio impiego in negozi di e-commerce come Amazon ed eBay, in servizi di streaming video come Netflix e YouTube, in servizi di streaming musicale come Spotify e altro ancora. Aiutano ad aumentare la visibilità del prodotto, il numero di lead e clienti, la visibilità su vari canali e la redditività complessiva.
Progetti IA di livello intermedio
Rilevamento incendi
Obiettivo: sviluppare un sistema di rilevamento incendi utilizzando CNN per attività di visione artificiale e classificazione delle immagini.
Problema: gli incendi negli edifici residenziali e commerciali sono pericolosi. Se l’incendio non viene rilevato in tempo, può causare ingenti perdite di vite umane e danni materiali. Gli incendi sono sempre più frequenti, per cui è necessario un monitoraggio regolare per preservare la fauna selvatica e le risorse naturali.
Soluzione: la realizzazione di un sistema in grado di rilevare un incendio in una fase iniziale, sia all’interno che all’esterno, e con la sua posizione esatta, può contribuire a estinguerlo prima che possa causare danni. Il sistema di rilevamento incendi può essere implementato attraverso l’utilizzo di telecamere di sorveglianza.
A tal fine, vengono utilizzate tecniche di intelligenza artificiale come le CNN e la visione artificiale, nonché strumenti come OpenCV. È necessario un sofisticato sistema di elaborazione delle immagini e di cloud computing. Il sistema può essere configurato per analizzare le immagini delle telecamere, sia nel visibile che nell’infrarosso. Deve anche identificare il fumo, distinguerlo dalla nebbia e allertare rapidamente le persone.
Applicazione: il rilevamento di incendi basato sull’intelligenza artificiale può essere impiegato per individuare gli incendi boschivi, al fine di preservare le risorse naturali, la flora e la fauna, nonché in case e edifici commerciali.
Assistente virtuale vocale
Obiettivo: sviluppare un’applicazione con funzionalità vocali per assistere gli utenti.
Problema: il web è vasto e offre un’enorme quantità di prodotti e servizi, tanto che i clienti potrebbero sentirsi sopraffatti. Inoltre, le persone sono sempre impegnate e hanno bisogno di aiuto in vari ambiti, anche per le attività quotidiane.
Soluzione: oggi, gli assistenti virtuali basati sulla voce sono sempre più richiesti per semplificare la vita degli utenti. Le persone possono usare applicazioni come Alexa e Siri per scopi di intrattenimento, per cercare prodotti e servizi online, nonché per eseguire attività quotidiane, migliorando la produttività.
Per costruire questo sistema, si utilizza il NLP per comprendere il linguaggio umano. Il sistema ascolterà la voce, la convertirà in linguaggio macchina e salverà i comandi nel suo database. Inoltre, identificherà le intenzioni degli utenti per eseguire l’attività di conseguenza e potrà utilizzare strumenti di sintesi vocale.
Applicazione: gli assistenti virtuali basati sulla voce vengono impiegati 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 del plagio
Obiettivo: creare un sistema in grado di controllare un documento alla ricerca di plagio o duplicazione, utilizzando l’IA.
Problema: la duplicazione dei contenuti è una problematica che necessita di essere monitorata e debellata. Per le aziende, comporta danni alla reputazione e un cattivo posizionamento nei motori di ricerca. In realtà, le persone possono anche essere sanzionate per plagio, a causa delle violazioni del copyright. Pertanto, è necessario individuare i contenuti plagiati, sia per le aziende che per le istituzioni educative.
Soluzione: i concetti di intelligenza artificiale vengono impiegati per creare uno strumento di controllo del plagio in grado di rilevare la duplicazione all’interno di un documento. In questo progetto, è possibile utilizzare Python Flask o il text mining per individuare il plagio, avvalendosi di un database vettoriale chiamato Pinecone. Questo strumento può anche mostrare la percentuale di plagio.
Applicazione: il controllo del plagio offre numerosi vantaggi per creatori di contenuti, blogger, editori, scrittori, liberi professionisti ed educatori. Possono usarlo per verificare se qualcuno ha rubato il loro lavoro e lo sta utilizzando, mentre gli editori possono analizzare un articolo inviato da uno scrittore e accertare se è originale o copiato da un’altra fonte.
Rilevamento delle emozioni facciali
Obiettivo: sviluppare un’applicazione capace di prevedere o identificare le emozioni umane attraverso i tratti del viso, mediante l’uso dell’intelligenza artificiale.
Problema: comprendere le emozioni umane è un’impresa complessa. Per decenni sono state condotte numerose ricerche al fine di interpretare le espressioni facciali. Prima dell’avvento dell’IA, i risultati erano tutt’altro che soddisfacenti.
Soluzione: l’IA può essere di aiuto nell’analisi delle emozioni umane attraverso il volto, utilizzando concetti come il Deep Learning e le CNN. Il deep learning può essere impiegato per sviluppare un software in grado di identificare le espressioni facciali e di interpretarle, rilevando le emozioni di base negli esseri umani in tempo reale, come felicità, tristezza, paura, rabbia, sorpresa, disgusto, neutralità, ecc.
Il sistema sarà configurato in modo da estrarre i lineamenti del viso e classificare le espressioni. Le CNN possono svolgere questo compito e distinguere tra emozioni positive e negative, al fine di 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 inoltre essere utili per i bambini affetti da autismo, per le persone con problemi di vista, per monitorare i livelli di attenzione dei conducenti e altro ancora.
Applicazione traduttore
Obiettivo: sviluppare un’applicazione di traduzione sfruttando l’intelligenza artificiale.
Problema: nel mondo si parlano migliaia di lingue diverse. Nonostante l’inglese sia una lingua globale, non tutti lo capiscono in ogni parte del mondo. Se vuoi fare affari con qualcuno di altri paesi che parla una lingua che non capisci, potresti avere delle difficoltà. Allo stesso modo, se viaggi in altri paesi, potresti incontrare problemi simili.
Soluzione: se riesci a tradurre ciò che gli altri stanno dicendo o hanno scritto, ciò può contribuire a connetterti profondamente con loro. Per questo, puoi utilizzare un traduttore come Google Translate. Tuttavia, puoi creare la tua app partendo da zero, mediante l’impiego dell’IA.
A tal fine, puoi utilizzare i modelli NLP e Transformer. Un trasformatore estrarrà le caratteristiche di una frase per determinare ogni parola e il suo significato, ottenendo il senso completo della frase. Codificherà e decodificherà le parole da un capo all’altro. Per fare ciò, può essere utile caricare un modello di trasformatore basato su Python pre-addestrato. Puoi anche usare la libreria GluonNLP, quindi caricare e testare i set di dati.
Applicazione: l’app di traduzione viene utilizzata per tradurre lingue diverse in diversi contesti, come affari, viaggi, blog e altro.
Progetti avanzati di intelligenza artificiale
Analizzatore di curriculum
Obiettivo: sviluppare un software che impieghi l’intelligenza artificiale per esaminare un gran numero di curriculum e aiutare gli utenti a scegliere il candidato ideale.
Problema: durante i processi di assunzione, i professionisti dedicano molto tempo all’analisi manuale di numerosi curriculum per individuare i candidati adatti per una determinata posizione. Si tratta di un processo lungo e inefficiente. Sebbene l’automazione sia possibile attraverso la corrispondenza di parole chiave, essa presenta molti svantaggi. I candidati che conoscono questa procedura tendono ad aggiungere un numero eccessivo di parole chiave per entrare nella rosa dei candidati, mentre altri vengono esclusi pur possedendo le competenze richieste.
Soluzione: è possibile automatizzare l’analisi di un gran numero di curriculum e trovare la soluzione giusta per una posizione di lavoro, utilizzando un parser di curriculum. Questo ti aiuterà a svolgere il compito in modo efficiente, risparmiando tempo e fatica, consentendoti di scegliere candidati con le competenze richieste.
L’IA e l’ML possono aiutarti a creare l’applicazione per selezionare un candidato idoneo filtrando gli altri. A tal fine, puoi utilizzare il set di dati dei 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 nel processo di reclutamento e può essere impiegato da aziende e istituti scolastici.
App di riconoscimento facciale
Obiettivo: sviluppare un’app dotata di 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. Questi problemi possono causare violazioni della 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 utilizzarli per proteggere i propri sistemi e dati. I sistemi di riconoscimento facciale possono essere utili per verificare l’identità di un utente, garantendo che solo gli utenti autorizzati e autenticati possano accedere a un sistema, una rete, una struttura o dei dati.
Per creare questa soluzione, sono necessari algoritmi ML avanzati, funzioni matematiche e tecniche di elaborazione e riconoscimento di immagini 3D.
Applicazione: questo sistema viene utilizzato in smartphone e altri dispositivi come blocco di sicurezza, nonché in strutture e sistemi organizzativi, per garantire la privacy e la sicurezza dei dati. Viene impiegato anche dai fornitori di Identity and Access Management (IAM), nel settore della difesa e in altri ambiti.
Giochi
Obiettivo: sviluppare videogiochi utilizzando concetti di intelligenza artificiale.
Problema: l’industria dei videogiochi è in espansione e i giocatori sono sempre più evoluti. Di conseguenza, è necessario sviluppare e fornire costantemente giochi interessanti che si distinguano e che contribuiscano ad aumentare le vendite.
Soluzione: i concetti di intelligenza artificiale vengono utilizzati per creare diverse applicazioni di gioco, come scacchi, giochi di serpenti, giochi di corse automobilistiche, giochi procedurali e altro ancora. Per creare un videogioco realistico, è possibile utilizzare molte abilità, come i chatbot, il riconoscimento vocale, il NLP, l’elaborazione di immagini, il data mining, le CNN, l’apprendimento automatico e molto altro.
Applicazione: l’IA viene utilizzata per creare vari videogiochi come AlphaGo, Deep Blue, FEAR, Halo e altri.
Predittore di vendite
Obiettivo: sviluppare un software in grado di prevedere le vendite per le aziende.
Problema: le aziende che gestiscono numerosi prodotti hanno difficoltà a gestire e monitorare i dati di vendita di ogni prodotto. Riscontrano anche problemi nel tracciamento delle scorte e nel rendere nuovamente disponibili i prodotti esauriti. Di conseguenza, potrebbero non essere in grado di fornire prodotti agli utenti, compromettendo l’esperienza del cliente.
Soluzione: la creazione di uno strumento di previsione delle vendite può aiutarti a prevedere la cifra media delle vendite giornaliere, settimanali o mensili. In questo modo, puoi capire l’andamento dei tuoi prodotti e rifornire il magazzino in tempo utile per soddisfare le richieste dei clienti.
A tal fine, puoi utilizzare competenze quali gli algoritmi di apprendimento automatico, l’analisi dei dati, i Big Data e altro ancora, per consentire al software di prevedere le vendite con precisione.
Applicazione: questo strumento viene impiegato da negozi di e-commerce, rivenditori, distributori e altre aziende che gestiscono un numero elevato di prodotti.
Sistema di automazione
Obiettivo: sviluppare una soluzione software in grado di automatizzare determinate attività per migliorare la produttività.
Problema: il lavoro manuale ripetitivo richiede molto tempo. Questi processi non solo sono noiosi, ma riducono anche la produttività. Pertanto, è necessario creare un sistema in grado di automatizzare diverse attività, come la pianificazione delle chiamate, la gestione delle presenze, la correzione automatica, l’elaborazione delle transazioni e altro ancora.
Soluzione: l’impiego dell’intelligenza artificiale consente di sviluppare un software in grado di automatizzare tali attività, migliorando la produttività degli utenti e liberando tempo da dedicare ad attività più importanti. Questo sistema può anche essere configurato per inviare notifiche tempestive, in modo da consentire agli utenti di svolgere le attività in tempo. La creazione di questo sistema richiede competenze quali il NLP, il riconoscimento facciale, la visione artificiale e altro ancora.
Applicazione: l’automazione basata sull’intelligenza artificiale è ampiamente utilizzata per creare strumenti di produttività per aziende di tutte le dimensioni e in vari settori, quali quello bancario, finanziario, sanitario, dell’istruzione e della produzione.
Conclusione
Spero che tu possa trovare interessanti questi progetti di intelligenza artificiale e che ti aiutino a espandere le tue conoscenze nel campo dell’IA e in altri ambiti correlati come la scienza dei dati, l’apprendimento automatico, il NLP, ecc. Inoltre, questi progetti ti aiuteranno a perfezionare le tue capacità nella programmazione e nell’utilizzo di strumenti e tecnologie.
Ecco alcuni dei migliori corsi di intelligenza artificiale online e le competenze più richieste per i professionisti dell’IA.