En framtid inom artificiell intelligens (AI) ser lovande ut, tack vare de senaste framstegen inom detta område.
I stort sett alla branscher drar nytta av AI, från informationsteknik, tillverkning och fordon till försvar, finans och skapande av innehåll.
Om du siktar på en karriär inom AI, är det nu en idealisk tidpunkt att börja. Eftersom praktisk erfarenhet är det effektivaste sättet att lära sig, kan du genomföra olika projekt för att bemästra AI och relaterade kompetenser som programmering samt hantering av verktyg och tekniker.
Detta kommer att demonstrera hur AI kan gynna individer och företag i realtid och hjälpa dig att bygga expertis inom sektorn för att främja din AI-karriär. För detta ändamål är det fördelaktigt att ha kunskap om följande färdigheter:
- Programmeringsspråk som Python, R, Java, MATLAB och Perl
- Maskininlärningsalgoritmer, inklusive linjär regression, logistisk regression, Naive Bayes, K-means, KNN, SVM och beslutsträd
- Grundläggande dataanalys och verktyg som Apache Spark
- Artificiella neurala nätverk (ANN), vilka simulerar mänsklig hjärnfunktion för problemlösning inom områden som handskriftstolkning, ansikts- och mönsterigenkänning
- Grunderna i Convolutional Neural Network (CNN)
- Unix-baserade verktyg såsom Sort, AWK och reguljära uttryck
Låt oss nu utforska några spännande AI-projekt.
Grundläggande AI-projekt
Igenkänning av handskrivna siffror
Syfte: Att utveckla ett system som kan identifiera handskrivna siffror med hjälp av artificiella neurala nätverk.
Problem: Siffror och tecken som skrivs för hand varierar i form, storlek, kurvor och stil, och är sällan identiska mellan olika personer. Att omvandla handskrivna tecken till digitalt format har tidigare varit en utmaning för datorer. De har också haft svårt att tolka text på pappersdokument.
Trots den snabba digitaliseringen inom de flesta sektorer, kräver vissa områden fortfarande pappersarbete. Därför behövs teknik för att underlätta för datorer att känna igen mänsklig skrift på papper.
Lösning: Genom att använda artificiella neurala nätverk kan man bygga ett system som exakt tolkar siffror som skrivs för hand. För detta används ett faltningsneuralt nätverk (CNN) för att känna igen siffror på papper. Detta nätverk använder en HASYv2-dataset som innehåller 168 000 bilder från 369 olika klassificeringar.
Tillämpning: Förutom pappersdokument kan ett system för igenkänning av handskrivna siffror läsa matematiska symboler och olika handstilar från foton, pekskärmar och andra källor. Denna teknik har diverse tillämpningar, såsom autentisering av bankcheckar, läsning av ifyllda formulär och digitalisering av snabba anteckningar.
Körfältsdetektering
Syfte: Att skapa ett system som kan integreras med självkörande fordon och linjeföljande robotar för att detektera körfältslinjer i realtid.
Problem: Autonoma fordon är utan tvekan en innovativ teknik som använder sig av avancerade inlärningstekniker och algoritmer. De har skapat nya möjligheter inom bilindustrin och minskat behovet av mänskliga förare.
Men om maskinen som styr ett självkörande fordon inte är ordentligt tränad, kan det leda till risker och olyckor. En viktig del av maskininlärningsprocessen är att systemet ska lära sig att detektera körfältslinjer, för att undvika filbyten eller kollisioner med andra fordon.
Lösning: För att hantera detta problem, utveckla ett system som använder principer från datorseende i Python. Det kommer att hjälpa självkörande fordon att på ett tillförlitligt sätt identifiera körfältslinjer och garantera att fordonet stannar inom sitt avsedda körfält, utan att utgöra en fara för andra.
Du kan dra nytta av OpenCV-biblioteket, som är optimerat för realtidsanvändning. Det erbjuder gränssnitt för Java, Python och C++ och stöder plattformar som Windows, macOS, Linux, Android och iOS.
Det är viktigt att upptäcka markeringarna på båda sidor av körfältet. Du kan använda datorseendemetoder i Python för att hitta rätt körfältslinjer för självkörande bilar. Dessutom måste du identifiera de vita markeringarna i ett körfält och maskera bort övriga objekt med hjälp av rammaskering och NumPy-arrayer. Till sist används Hough-linjetransformation för att slutligen detektera körfältslinjerna. Dessutom kan du använda andra tekniker för datorseende, som färgtröskling, för att hitta körfältslinjerna.
Användning: Körfältsdetektering används i realtid av autonoma fordon som bilar och linjeföljande robotar. Det är också användbart inom spelbranschen för racingspel.
Upptäckt av lunginflammation
Syfte: Att skapa ett AI-system med konvolutionsneurala nätverk (CNN) och Python som kan identifiera lunginflammation från röntgenbilder.
Problem: Lunginflammation är fortfarande ett hot och skördar många liv globalt. Röntgenbilder används för att upptäcka sjukdomar som lunginflammation, cancer och tumörer, men de kan ha låg synlighet, vilket gör bedömningen ineffektiv. Tidig upptäckt och rätt behandling kan dock avsevärt minska dödligheten.
Lunginflammationens position, form och storlek kan variera markant, och dess kontur är ofta oklar, vilket gör den svår att identifiera med precision. Detta understryker behovet av en teknik som kan diagnostisera lunginflammation tidigt med hög noggrannhet för att möjliggöra rätt behandling och rädda liv.
Lösning: Mjukvaran tränas med omfattande information om lunginflammation och andra sjukdomar. När användare delar med sig av sina hälsoproblem och symtom, kan programmet analysera informationen och jämföra den med sin databas för att hitta eventuella sjukdomar som matchar dessa symtom. Datamining kan användas för att ge den mest exakta diagnosen som korresponderar med patientens detaljer.
På detta sätt kan en patients sjukdom upptäckas och de kan erhålla korrekt behandling. För att designa programvaran behöver du analytiskt och jämförande utvärdera den mest effektiva CNN-modellen för att uppnå lunginflammationsdetektering med hjälp av röntgenbilder genom att använda funktionsextraktion. Därefter presenteras de olika modellerna med deras klassificerare för att föreslå den lämpligaste klassificeraren och utvärdera den bästa CNN-modellen för att kontrollera dess prestanda.
Tillämpning: Detta AI-projekt är värdefullt inom hälso- och sjukvården för att upptäcka sjukdomar som lunginflammation, hjärtsjukdomar etc. och ge medicinsk rådgivning till patienter.
Chatbots
Syfte: Att utveckla en chatbot med Python för att integrera den i en webbplats eller applikation.
Problem: Konsumenter förväntar sig högkvalitativ service när de använder en applikation eller webbplats. Om de inte hittar svar på sina frågor kan de förlora intresset för appen. Det är därför viktigt att erbjuda den bästa möjliga service till dina användare så att de inte försvinner, vilket påverkar verksamheten negativt.
Lösning: En chatbot är en applikation som möjliggör automatiserad konversation mellan en AI-bot och en människa via text eller tal, likt Alexa. Den är tillgänglig dygnet runt för att hjälpa användare med deras frågor, ge vägledning, anpassa upplevelsen, öka försäljningen och generera insikter om kunders beteenden och behov, vilket hjälper dig att förbättra dina produkter och tjänster.
För detta AI-projekt kan du utveckla en enkel version av en chatbot, liknande dem som finns på många webbplatser. Börja med att identifiera deras grundläggande struktur för att skapa din egen. När du har utvecklat en enkel chatbot, kan du gå vidare till mer avancerade.
För att skapa en chatbot används AI-koncept som Natural Language Processing (NLP) för att göra det möjligt för algoritmer och datorer att förstå mänskliga interaktioner genom olika språk och bearbeta dessa data. Den analyserar ljudsignaler och mänsklig text och omvandlar dem till maskinförståelig data. Du behöver också olika förutbildade verktyg, paket och taligenkänningsverktyg för att skapa en intelligent och responsiv chatbot.
Tillämpning: Chatbots är mycket användbara inom företag för kundtjänst, IT-support, försäljning, marknadsföring och HR. Branscher från e-handel, utbildning och fastigheter till finans och turism använder chatbots. Stora varumärken som Amazon (Alexa), Spotify, Marriott International, Pizza Hut, Mastercard med flera använder sig av chatbots.
Rekommendationssystem
Syfte: Att skapa ett rekommendationssystem för kunder, anpassat efter produkter, videor, musikströmning och mer med hjälp av ANN, datautvinning, maskininlärning och programmering.
Problem: Konkurrensen är hög inom alla domäner, oavsett om det handlar om e-handel eller underhållning. För att sticka ut, måste man anstränga sig lite extra. Om du erbjuder något som din målgrupp söker, men saknar effektiva metoder för att guida dem till ditt erbjudande, kan det leda till att du missar viktiga möjligheter.
Lösning: Genom att använda ett rekommendationssystem kan du effektivt locka fler besökare till din webbplats eller applikation. Du har förmodligen märkt hur e-handelsplattformar som Amazon ger produktrekommendationer som matchar vad du har sökt efter online. När du öppnar Facebook eller Instagram ser du liknande produkter. Det är så ett rekommendationssystem fungerar.
För att bygga detta system behöver du webbhistorik, information om kundbeteenden och indirekt kunddata. Datamining och maskininlärning är nödvändiga för att ge de mest relevanta produktrekommendationerna baserat på kundens intresse. Dessutom behöver du programmera i R, Java eller Python och använda artificiella neurala nätverk.
Tillämpning: Rekommendationssystem används flitigt i e-handelsbutiker som Amazon och eBay, videostreamingtjänster som Netflix och YouTube, musikstreamingtjänster som Spotify med mera. Det bidrar till att öka produktens synlighet, antalet potentiella kunder, varumärkesmedvetenhet genom olika kanaler och den övergripande lönsamheten.
Mellanliggande AI-projekt
Branddetektering
Syfte: Att utveckla ett branddetekteringssystem med CNN för uppgifter relaterade till datorseende och bildklassificering.
Problem: Bränder i bostäder och kommersiella byggnader utgör en allvarlig risk. Om en brand inte upptäcks i tid kan det leda till omfattande förluster av liv och egendom. Skogsbränder blir allt vanligare och regelbunden övervakning är nödvändig för att bevara djurliv och naturresurser.
Lösning: Genom att utveckla ett system som kan upptäcka bränder inomhus och utomhus i ett tidigt skede och ge information om brandens exakta plats kan hjälpa till att släcka branden innan den orsakar skada. Övervakningskameror används för att förbättra branddetekteringssystemet.
För detta använder man AI-tekniker som CNN och datorseende samt verktyg som OpenCV. Systemet kräver avancerad bildbehandling och molnbaserad databehandling. Systemet kan designas för att analysera bilder från videokameror med synligt ljus och infrarött ljus. Det behöver också kunna identifiera rök, skilja den från dimma och snabbt varna människor.
Användning: AI-driven branddetektering kan användas för att identifiera skogsbränder och bevara naturresurser, flora och fauna samt i bostäder och kommersiella byggnader.
Röstbaserad virtuell assistent
Syfte: Att utveckla en applikation med röstfunktioner för att hjälpa användare.
Problem: Internet är enormt med många produkter och tjänster, vilket kan göra att kunder känner sig överväldigade. Dessutom är människor upptagna och behöver stöd på många olika områden, till och med för sina dagliga uppgifter.
Lösning: Röstbaserade virtuella assistenter är mycket efterfrågade idag för att förenkla vardagen för användare. Människor kan använda applikationer som Alexa och Siri för underhållning, för att söka efter produkter och tjänster online samt för att utföra vardagliga uppgifter för ökad produktivitet.
För att bygga detta system används NLP för att förstå mänskligt språk. Systemet kommer att lyssna på rösten, konvertera den till maskinspråk och lagra kommandona i sin databas. Det kommer även identifiera användarens avsikt för att utföra uppgiften därefter och kan använda text-till-tal eller tal-till-text-verktyg.
Tillämpning: Röstbaserade virtuella assistenter används för att hitta relevanta objekt på internet, spela musik, filmer och videor för underhållning, ställa in påminnelser, ta snabba anteckningar, aktivera eller avaktivera hushållsapparater med mera.
Plagiatkontroll
Syfte: Att skapa ett system som med hjälp av AI kan kontrollera ett dokument för plagiat eller dubbelarbete.
Problem: Kopierat innehåll är ett problem som behöver övervakas och elimineras. För företag kan det leda till skadat rykte och lägre sökmotorrankningar. Dessutom kan personer straffas för plagiat på grund av upphovsrätt. Det finns därför ett behov av att identifiera plagierat innehåll för företag och utbildningsinstitutioner.
Lösning: AI-koncept används för att bygga ett plagiatkontrollverktyg för att upptäcka dubbelarbete i ett dokument. I detta projekt kan Python Flask eller text mining användas för att upptäcka plagiat med hjälp av en vektordatabas som heter Pinecone. Den kan också visa plagiatprocenten.
Tillämpning: Plagiatkontroll har många fördelar för innehållsskapare, bloggare, redaktörer, förlag, skribenter, frilansare och lärare. De kan använda det för att kontrollera om någon har stulit och använt deras arbete, medan redaktörer kan analysera artiklar som har skickats in av författare för att kontrollera om de är unika eller kopierade.
Känslodetektering i ansiktet
Syfte: Att utveckla en applikation som med hjälp av AI kan förutse eller identifiera mänskliga känslor genom ansiktsdrag.
Problem: Att förstå mänskliga känslor är en utmaning. Det har gjorts mycket forskning i årtionden för att förstå ansiktsuttryck, och innan AI:s intåg varierade resultaten.
Lösning: AI kan analysera mänskliga känslor i ansiktet med hjälp av koncept som djupinlärning och CNN. Djupinlärning kan användas för att utveckla programvara som kan identifiera ansiktsuttryck och tolka dem genom att identifiera grundläggande känslor hos människor i realtid, som glädje, sorg, rädsla, ilska, överraskning, avsky, neutralitet med mera.
Systemet kan extrahera ansiktsdrag och klassificera uttryck. CNN kan göra detta och även skilja på positiva och negativa känslor för att identifiera en individs beteende och tankemönster.
Tillämpning: System för ansiktsdetektering kan användas av botar för att förbättra den mänskliga interaktionen och ge relevant hjälp till användare. De kan också hjälpa barn med autism, personer med synskador, övervaka vaksamheten hos förare samt mycket mer.
Översättningsapplikation
Syfte: Att bygga en översättningsapplikation med artificiell intelligens.
Problem: Det finns tusentals språk som talas i världen. Även om engelska är ett globalt språk, förstår inte alla det överallt. Det är problematiskt om du vill göra affärer med personer från andra länder som talar ett språk du inte förstår. På samma sätt kan du stöta på liknande problem om du reser till andra länder.
Lösning: Om du kan översätta vad andra säger eller har skrivit, kan du skapa en djupare kontakt med dem. Du kan använda en översättningstjänst som Google Translate. Du kan också skapa en egen app från grunden med hjälp av AI.
För detta kan du använda NLP- och transformatormodeller. En transformator extraherar funktioner från en mening för att definiera varje ord och dess mening, vilket skapar en meningsfull mening. Den kodar och avkodar ord från början till slut. För att göra detta laddar du en förtränad Python-baserad transformatormodell. Du kan också använda GluonNLP-biblioteket och sedan ladda och testa datasetten.
Tillämpning: Översättningsappen används för att översätta olika språk för affärer, resor, bloggande med mera.
Avancerade AI-projekt
CV-tolkare
Syfte: Att bygga programvara med hjälp av AI som kan skumma igenom många CV och hjälpa användare att välja ut den perfekta kandidaten.
Problem: Vid rekrytering lägger personalansvariga mycket tid på att manuellt granska ett stort antal CV för att hitta lämpliga kandidater för en tjänst. Det är tidskrävande och ineffektivt. Även om det kan automatiseras genom sökordsmatchning, finns det många nackdelar. Kandidater som känner till denna process kan lägga till många fler sökord för att bli aktuella, medan andra kan bli bortvalda trots att de har rätt kompetens.
Lösning: Att skumma igenom ett stort antal CV och hitta rätt person för en tjänst kan automatiseras med hjälp av en CV-tolkare. Det effektiviserar rekryteringsprocessen, sparar tid och ansträngning samtidigt som du kan välja ut kandidater med rätt kompetens.
AI och ML kan hjälpa dig att bygga en applikation för att välja lämpliga kandidater samtidigt som du filtrerar bort resten. Du kan använda en CV-dataset på Kaggle som innehåller två kolumner – CV-information och jobbtitel. Du kan också använda NLTK, ett Python-baserat bibliotek, för att bygga klustringsalgoritmer för att matcha kompetens.
Tillämpning: En CV-tolkare används i rekryteringsprocessen och kan nyttjas av företag och utbildningsinstitutioner.
App för ansiktsigenkänning
Syfte: Att utveckla en app med ansiktsigenkänningsfunktioner med hjälp av ANN, CNN, ML och djupinlärning.
Problem: Identitetsstöld är ett allvarligt problem med ökade cyberrisker som kan infiltrera system och data. Det kan leda till integritetsfrågor, dataläckor och skadat rykte för både människor och företag.
Lösning: Biometri, såsom ansiktsdrag, är unikt, så organisationer och individer kan använda det för att skydda sina system och data. Ansiktsigenkänningssystem kan hjälpa till att verifiera en användare och säkerställa att endast behöriga och autentiserade användare kan få tillgång till ett system, nätverk, anläggning eller data.
Du behöver avancerade ML-algoritmer, matematiska funktioner och 3D-bildbehandlings- och igenkänningstekniker för att utveckla denna lösning.
Tillämpning: Det används i smartphones och andra enheter som säkerhetslås, organisatoriska anläggningar och system för att säkerställa datasekretess och säkerhet. Det används även av leverantörer inom identitets- och åtkomsthantering (IAM), inom försvarssektorn och mer.
Spel
Syfte: Att skapa videospel med hjälp av AI-koncept.
Problem: Videospelsbranschen expanderar och spelare blir allt mer sofistikerade. Det finns därför ett konstant behov av att utveckla och tillhandahålla intressanta spel som sticker ut, samtidigt som försäljningen ökar.
Lösning: AI-koncept används för att skapa diverse spelapplikationer som schack, ormspel, racingspel, processgenererade spel med mera. Du kan använda olika kompetenser som chatbots, taligenkänning, NLP, bildbehandling, datamining, CNN, maskininlärning med mera för att skapa ett realistiskt videospel.
Tillämpning: AI används för att skapa diverse videospel som AlphaGo, Deep Blue, FEAR, Halo med mera.
Försäljningsprediktor
Syfte: Att utveckla programvara som kan förutsäga försäljningen för företag.
Problem: Företag som hanterar många produkter har svårt att hålla koll på försäljningssiffrorna för varje produkt. De har också problem med att spåra lagret och göra utsålda produkter tillgängliga igen. Som ett resultat kan de misslyckas med att leverera produkter i tid till användarna, vilket ger en sämre kundupplevelse.
Lösning: Genom att skapa ett försäljningsprediktorverktyg kan du förutse den genomsnittliga försäljningssiffran dagligen, veckovis eller månadsvis. På så sätt kan du förstå hur dina produkter presterar och fylla på lagret i tid för att möta kundernas behov.
För att göra detta kan du använda kompetenser som maskininlärningsalgoritmer, dataanalys, Big Data och mer för att programvaran ska kunna förutse försäljningen korrekt.
Tillämpning: Det används av e-handelsbutiker, återförsäljare, distributörer och andra företag som arbetar med stora produktvolymer.
Automatiseringssystem
Syfte: Att skapa en mjukvarulösning som kan automatisera vissa uppgifter för ökad produktivitet.
Problem: Upprepade, manuella arbetsuppgifter är tidskrävande. De är inte bara tråkiga, utan minskar även produktiviteten. Därför är det viktigt att utveckla ett system som kan automatisera olika uppgifter, som att schemalägga samtal, registrera närvaro, autokorrigering, bearbeta transaktioner med mera.
Lösning: Med hjälp av AI kan du utveckla programvara som kan automatisera dessa typer av uppgifter för att öka produktiviteten och frigöra tid för viktigare uppgifter. Det kan också designas för att leverera aviseringar i tid, så att du kan utföra uppgifter inom utsatt tid. Att utveckla detta system kräver färdigheter som NLP, ansiktsigenkänning, datorseende med mera.
Användning: Automatisering med AI används i stor utsträckning för att utveckla produktivitetsverktyg för företag av alla storlekar och inom olika sektorer, från bank och finans till hälsovård, utbildning och tillverkning.
Slutsats
Jag hoppas att du tycker att dessa AI-projekt är intressanta att jobba med och att du kommer att öka dina kunskaper inom artificiell intelligens och andra relaterade områden som datavetenskap, maskininlärning och NLP. Det kommer också att hjälpa dig att förbättra dina programmeringsfärdigheter och lära dig hur du använder verktyg och tekniker inom projekt.
Här följer några av de bästa online AI-kurserna och de mest efterfrågade färdigheterna för AI-proffs.