En karriär inom artificiell intelligens (AI) verkar ljus med den senaste utvecklingen inom detta område.
Nästan alla sektorer utnyttjar AI till sin fördel, från IT, tillverkning och bil till försvar, finans och innehållsskapande,
Så om du vill bygga en karriär inom AI kan det aldrig finnas en bättre tid att börja än nu. Eftersom praktisk erfarenhet är det bästa sättet att lära sig en färdighet, kan du göra olika projekt för att lära dig AI och relaterade färdigheter som programmering och att använda verktyg och teknologier.
Den kommer att lära dig hur AI kan hjälpa människor och företag i realtid och hjälpa dig att få kunskap inom denna sektor för att avancera din karriär inom AI. Och för detta skulle det vara mycket fördelaktigt om du har kunskaper om färdigheter som:
- Programmeringsspråk som Python, R, Java, MATLAB och Perl
- Maskininlärningsalgoritmer som linjär regression, logistisk regression, Naiva Bayes, K-means, KNN, SVM och beslutsträd
- Grundläggande dataanalys och verktyg som Apache Spark
- Artificiella neurala nätverk (ANN) som kan efterlikna människors hjärnfunktioner för att lösa problem i appar för handskrift, ansikts- och mönsterigenkänning
- Convulsion Neural Network (CNN) grunderna
- Unix-baserade verktyg som Sort, AWK och reguljära uttryck.
Låt oss nu snabbt upptäcka några av de intressanta AI-projekten.
Innehållsförteckning
Grundläggande AI-projekt
Handskriven siffror igenkänning
Syfte: Att bygga ett system som kan känna igen handskrivna siffror med hjälp av artificiella neurala nätverk
Problem: Siffror och tecken skrivna av människor består av olika former, storlekar, kurvor och stilar, inte exakt samma för två personer. Så att konvertera skrivna tecken eller siffror till ett digitalt format var tidigare en utmaning för datorer. De brukade också kämpa med att tolka text på pappersbaserade dokument.
Även om digitalisering snabbt antas inom nästan alla sektorer, kräver vissa områden fortfarande pappersarbete. Det är därför vi behöver teknik för att göra denna process lätt för datorer så att de kan känna igen mänskliga skrifter på papper.
Lösning: Att använda artificiella neurala nätverk gör det möjligt att bygga ett handskrivet sifferigenkänningssystem för att exakt tolka siffrorna som en person ritar. För detta används ett faltningsneuralt nätverk (CNN) för att känna igen siffror på ett papper. Detta nätverk har en HASYv2-datauppsättning som består av 168 000 bilder från 369 olika klassificeringar.
Tillämpning: Förutom papper kan ett handskrivet sifferigenkänningssystem läsa matematiska symboler och handstilar från foton, pekskärmsenheter och andra källor. Denna programvara har olika applikationer som autentisering av bankcheckar, läsning av ifyllda formulär och snabba anteckningar.
Fillinjedetektering
Syfte: Att skapa ett system som kan ansluta till självkörande fordon och linjeföljande robotar för att hjälpa dem att upptäcka körfältslinjer på en väg i realtid.
Problem: Utan tvekan är autonoma fordon innovativa tekniker som använder Deep Learning-tekniker och algoritmer. De har skapat nya möjligheter inom bilsektorn och minskat behovet av en mänsklig förare.
Men om maskinen som kör en självkörande bil inte är lämpligt utbildad kan det orsaka risker och olyckor på vägen. När maskinen tränas är ett av stegen att få systemet att lära sig att upptäcka körfält på vägen så att det inte hamnar i ett annat körfält eller kolliderar med andra fordon.
Lösning: För att lösa det här problemet, bygg ett system som använder koncepten för Computer Vision i Python. Det kommer att hjälpa de autonoma fordonen att upptäcka körfältslinjer på rätt sätt och säkerställa att den körs på vägen där den ska vara, utan att riskera andra.
Du kan använda OpenCV library – ett optimerat bibliotek som fokuserar på realtidsanvändning som detta för att upptäcka körfältslinjer. Biblioteket innehåller Java-, Python- och C++-gränssnitt som stöder Windows, macOS, Linux, Android och iOS-plattformar.
Dessutom är det absolut nödvändigt att hitta markeringarna på ett körfälts båda sidor. Du kan använda datorseendetekniker i Python för att hitta vägfilerna där självkörande bilar ska köra. Du måste också hitta den vita markeringen på ett körfält och maskera resten av objekten med rammaskering och NumPy-arrayer. Nest, Hough-linjetransformationen tillämpas för att slutligen detektera körfältslinjerna. Dessutom kan du använda andra datorseende metoder som färgtröskel för att identifiera körfältslinjerna.
Användning: Fillinjedetektering används i realtid av autonoma fordon som bilar och linjeföljande robotar. Det är också användbart i spelbranschen för racerbilar.
Lunginflammation upptäckt
Syfte: Att bygga ett AI-system med hjälp av konvolutionsneurala nätverk (CNN) och Python som kan upptäcka lunginflammation från en patients röntgenbilder
Problem: Lunginflammation är fortfarande ett hot och kräver liv i många länder. Problemet är att röntgenbilder tas för att upptäcka sjukdomar som lunginflammation, cancer, tumörer etc. i allmänhet, vilket kan ge låg synlighet och göra bedömningen ineffektiv. Men om rätt behandling följs kan dödligheten minska avsevärt.
Dessutom kan positionen, formen och storleken på lunginflammation skilja sig på en betydande nivå, med dess målkontur som blir i stort sett vag. Det ökar problem med upptäckt och noggrannhet. Detta för oss att utveckla en teknik som kan identifiera lunginflammation tidigt med optimal noggrannhet för att ge korrekt behandling och rädda liv.
Lösning: Mjukvarulösningen kommer att tränas med omfattande detaljer om lunginflammation eller andra sjukdomar. När användare delar med sig av sina hälsorelaterade problem och symtom kan programvaran bearbeta informationen och kontrollera den mot sin databas för möjligheter relaterade till dessa detaljer. Den kan använda datautvinning för att ge den mest exakta sjukdomen som motsvarar patientens detaljer.
På så sätt kan en patients sjukdom upptäckas och de kan få rätt behandling. Och för att designa programvaran måste du bestämma den mest effektiva CNN-modellen analytiskt och jämförande för att uppnå lunginflammationsdetektering från röntgenbilder med hjälp av funktionsextraktion. Därefter kommer att presentera de olika modellerna med deras klassificerare för att föreslå den mest lämpliga klassificeraren och utvärdera den bästa CNN-modellen för att kontrollera dess prestanda.
Tillämpning: Detta AI-projekt är fördelaktigt för sjukvårdsdomänen för att upptäcka sjukdomar som lunginflammation, hjärtsjukdomar, etc., och ge medicinsk konsultation till patienterna.
Chatbots
Syfte: Att bygga en chatbot med Python för att bädda in den i en webbplats eller applikation
Problem: Konsumenter behöver utmärkt service när de använder en applikation eller webbplats. Om de har en fråga de inte kan hitta svaret på kan de tappa intresset för appen. Så om du bygger en webbplats eller applikation måste du erbjuda den bästa kvalitativa tjänsten till dina användare så att du inte tappar bort dem och påverkar resultatet.
Lösning: En chatbot är en applikation som kan möjliggöra automatisk konversation mellan bots (AI) och en människa via text eller tal som Alexa. Den är tillgänglig 24/7 för att hjälpa användare med sina frågor, navigera i dem, anpassa användarupplevelsen, öka försäljningen och ge djupare insikter om kundernas beteende och behov för att hjälpa dig att forma dina produkter och tjänster.
För detta AI-projekt kan du använda en enkel version av en chatbot som du kan hitta på många webbplatser. Identifiera deras grundläggande struktur för att börja bygga en liknande. När du har avslutat en enkel chatbot kan du flytta till 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 bryter ner ljudsignaler och mänsklig text och analyserar och konverterar sedan data på ett maskinförståeligt språk. Du kommer också att behöva olika förutbildade verktyg, paket och taligenkänningsverktyg för att skapa en intelligent och lyhörd chatbot.
Applikation: Chatbots är mycket användbara inom företagssektorn för kundservice, IT-helpdesk, försäljning, marknadsföring och HR. Branscher från e-handel, Edtech och fastigheter till finans och turism använder chatbots. Toppmärken som Amazon (Alexa), Spotify, Marriott International, Pizza Hut, Mastercard och fler utnyttjar chatbots.
Rekommendationssystem
Syfte: Att bygga ett rekommendationssystem för kunder för produkter, videor och musikströmning med mera, med hjälp av ANN, datautvinning, maskininlärning och programmering.
Problem: Konkurrensen är hög på alla domäner, oavsett om det är e-handel eller underhållning. Och för att sticka ut måste du tillryggalägga extra mil. Om du erbjuder något som din målkund letar efter men inte har åtgärderna för att vägleda dem till din butik eller rekommendera dina erbjudanden, lämnar du mycket pengar på bordet.
Lösning: Att använda ett rekommendationssystem kan dra fler besökare till din webbplats eller applikation effektivt. Du kanske har observerat att e-handelsplattformar som Amazon erbjuder produktrekommendationer som du har sökt efter någonstans på internet. När du öppnar din Facebook eller Instagram ser du liknande produkter. Så fungerar ett rekommendationssystem.
För att bygga detta system behöver du webbhistorik, kundbeteende och implicit data. Datautvinning och maskininlärning är nödvändiga för att ta fram de mest lämpliga produktrekommendationerna baserat på kundernas intressen. Och du behöver också programmera i R, Java eller Python och utnyttja artificiella neurala nätverk.
Applikation: Rekommendationssystem hittar enorma applikationer i e-handelsbutiker som Amazon, eBay, videoströmningstjänster som Netflix och YouTube, musikströmningstjänster som Spotify och mer. Det hjälper till att öka produkträckvidden, antalet leads och kunder, synlighet över olika kanaler och övergripande lönsamhet.
Mellanliggande AI-projekt
Branddetektering
Syfte: Att bygga ett branddetekteringssystem med CNN för uppgifter relaterade till datorseende och bildklassificering
Problem: Bränder i bostads- och kommersiella byggnader är farliga. Om branden inte upptäcks i tid kan det leda till massiva förluster av liv och egendom. Skogsbränder blir allt vanligare; därför behövs regelbunden övervakning för att bevara vilda djur och naturresurser.
Lösning: Att bygga ett system som kan upptäcka brand inomhus och utomhus i ett tidigt skede och med sin exakta plats kan hjälpa till att släcka den innan den kan orsaka någon skada. Branddetekteringssystemet förbättras genom en övervakningskamera.
För detta används AI-tekniker som CNN och datorseende och verktyg som OpenCV. Den behöver sofistikerad bildbehandling och molnberäkning. Systemet kan göras för att analysera bilder från videokameror för synligt ljus och infrarött. Den måste också identifiera rök, skilja den från dimma och varna människor snabbt.
Användning: AI-driven branddetektering kan användas för att upptäcka skogsbränder för att bevara naturresurser, flora och fauna och i hem och företagsbyggnader.
Röstbaserad virtuell assistent
Syfte: Att bygga en applikation med röstfunktioner för att hjälpa användare
Problem: Webben är enorm med många produkter och tjänster som kunder kan känna sig överväldigade. Dessutom är människor upptagna och behöver hjälp inom olika områden, även för sina dagliga uppgifter.
Lösning: Idag efterfrågas röstbaserade virtuella assistenter för att förenkla användarnas liv. Människor kan använda dessa applikationer som Alexa och Siri för underhållningsändamål, söka onlineprodukter och tjänster och utföra vardagliga uppgifter för bättre produktivitet.
För att bygga detta system används NLP för att förstå mänskligt språk. Systemet kommer att höra rösten, konvertera den till maskinspråk och spara kommandona i sin databas. Det kommer också att identifiera användarnas avsikt att utföra uppgiften i enlighet därmed och kan använda text-till-tal eller tal-till-text-verktyg.
Applikation: Röstbaserade virtuella assistenter används för att hitta relevanta föremål på internet, spela musik, filmer och videor för underhållning, ställa in påminnelser, skriva snabba anteckningar, aktivera och inaktivera hushållsapparater och mer.
Plagiatkontroll
Syfte: Att skapa ett system som kan kontrollera ett dokument för plagiat eller duplicering med hjälp av AI
Problem: Duplicering av innehåll är en sjukdom som måste övervakas och utrotas. För företag leder det till skada på ryktet och dåliga sökmotorrankningar. Faktum är att människor också kan bli straffade för plagiat på grund av upphovsrätt. Därför finns det 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.
Applikation: Plagiatkontroll har många fördelar för innehållsskapare, bloggare, redaktörer, utgivare, skribenter, frilansare och utbildare. De kan använda det för att kontrollera om någon har stulit deras verk och använda det, medan redaktörer kan analysera en artikel som skickats in av en författare och identifiera om den är unik eller kopierad från någonstans.
Känsloavkänning i ansiktet
Syfte: Att bygga en applikation som kan förutsäga eller identifiera mänskliga känslor genom ansiktsdrag med hjälp av AI
Problem: Att förstå mänskliga känslor är utmanande. Det har gjorts mycket forskning i årtionden för att förstå ansiktskänsla. Före tillkomsten av AI var resultaten överallt.
Lösning: AI kan hjälpa till att analysera mänskliga känslor genom ansiktet med hjälp av koncept som Deep Learning och CNN. Deep learning kan användas för att bygga programvaran för att identifiera ansiktsuttryck och tolka dem genom att upptäcka kärnkänslor hos människor i realtid som glädje, sorg, rädsla, ilska, överraskning, avsky, neutral, etc.
Systemet kommer att göras kapabelt att extrahera ansiktsdrag och klassificera uttryck. CNN kan göra detta och kommer också att skilja mellan dåliga och goda känslor för att upptäcka en individs beteende och tankemönster.
Tillämpning: System för ansiktsdetektering kan användas av bots för att förbättra mänsklig interaktion och ge lämplig hjälp till användare. De kan också hjälpa barn med autism, personer med blindhet, övervaka uppmärksamhetsskyltar för förarens säkerhet och mer.
Översättarapplikation
Mål: Att bygga en översättarapplikation med hjälp av artificiell intelligens
Problem: Det finns tusentals språk som talas i världen. Även om engelska är ett globalt språk, förstår inte alla det i alla delar av världen. Och om du vill göra affärer med någon från andra länder som talar ett språk du inte förstår är det problematiskt. På samma sätt, om du reser till andra länder, kan du möta liknande problem.
Lösning: Om du kan översätta vad andra säger eller har skrivit, kommer det att hjälpa dig att få kontakt med dem på djupet. För detta kan du använda en översättare som Google Translate. Du kan dock bygga din egen app från stärkelse med hjälp av AI.
För detta kan du använda NLP- och transformatormodeller. En transformator kommer att extrahera funktioner från en mening för att bestämma varje ord och dess betydelse som kan ge en meningsfull mening. Det kommer att koda och avkoda ord från ände till slut. För att göra detta, laddar du en förtränad Python-baserad transformatormodell. Du kan också använda GluonNLP-biblioteket och sedan ladda och testa datamängderna.
Applikation: Översättarappen används för att översätta olika språk för ändamål som affärer, resor, bloggande och mer.
Avancerade AI-projekt
Återuppta Parser
Syfte: Att bygga mjukvara med hjälp av AI som kan skumma igenom många CV och hjälpa användare att välja den perfekta
Problem: Vid rekryteringar lägger yrkesverksamma mycket tid på att gå igenom många CV, en efter en, manuellt för att hitta lämpliga kandidater för en jobbtjänst. Det är tidskrävande och ineffektivt. Även om det kan automatiseras genom sökordsmatchning har det många nackdelar. Kandidater som känner till denna procedur kommer att lägga till många fler sökord för att bli nominerade, medan andra kommer att avvisas även om de har den kompetens som krävs.
Lösning: Att skumma igenom ett stort antal CV och hitta rätt passform för en jobbroll kan automatiseras med hjälp av en CV-parser. Det hjälper dig att göra det effektivt, vilket sparar tid och ansträngning samtidigt som du kan välja kandidater med den kompetens som krävs.
AI och ML kan hjälpa dig att bygga applikationen för att välja en lämplig kandidat samtidigt som du filtrerar bort resten. För att göra detta kan du använda CV-datauppsättningen på Kaggle med två kolumner – CV-information och jobbtitel. Du kan också använda NLTK – ett Python-baserat bibliotek – för att bygga klustringsalgoritmer för att matcha färdigheter.
Ansökan: En CV-parser används för rekryteringsprocessen och kan användas av företag och utbildningsinstitutioner.
App för ansiktsigenkänning
Syfte: Att bygga en app med ansiktsigenkänningsfunktion med ANN, CNN, ML och djupinlärning
Problem: Problem med identitetsstöld är allvarliga med de ökande cybersäkerhetsriskerna som kan infiltrera system och data. Det kan orsaka sekretessproblem, dataläckor och skada på rykte för människor och företag.
Lösning: Biometri som ansiktsdrag är unika, så organisationer och individer kan använda dem för att skydda sina system och data. Ansiktsigenkänningssystem kan hjälpa till att verifiera en användare och säkerställa att endast auktoriserade och autentiserade användare kan komma åt ett system, nätverk, anläggning eller data.
Du behöver avancerade ML-algoritmer, matematiska funktioner och 3D-bildbehandlings- och igenkänningstekniker för att bygga denna lösning.
Applikation: Den används i smartphones och andra enheter som ett säkerhetslås och organisatoriska faciliteter och system för att säkerställa datasekretess och säkerhet. Det används också av IAM-leverantörer (Identity and Access Management), försvarssektorn och mer.
Spel
Syfte: Att skapa videospel med hjälp av AI-koncept
Problem: Videospelsindustrin expanderar och spelare blir mer avancerade. Därför finns det ett konstant behov av att utvecklas och tillhandahålla intressanta spel som sticker ut medan du fortsätter att driva din försäljning.
Lösning: AI-koncept används för att skapa olika spelapplikationer som schack, ormspel, racerbilar, procedurspel och mer. Den kan använda många färdigheter som chatbots, taligenkänning, NLP, bildbehandling, datautvinning, CNN, maskininlärning och många fler för att skapa ett realistiskt videospel.
Applikation: AI används för att skapa olika videospel som AlphaGo, Deep Blue, FEAR, Halo och mer.
Försäljningsprediktor
Syfte: Att skapa programvara som kan förutsäga försäljning för företag
Problem: Företag som hanterar många produkter har svårt att hantera och hålla reda på varje produkts försäljningssiffra. De har också problem med att spåra lagren och göra de slutsålda produkterna tillgängliga igen. Som ett resultat kan de misslyckas med att leverera produkter på rätt sätt till användarna, vilket försämrar kundupplevelsen.
Lösning: Att bygga ett försäljningsprediktorverktyg kan hjälpa dig att förutsäga den genomsnittliga försäljningssiffran dagligen, veckovis eller månadsvis. På så sätt kan du förstå hur dina produkter presterar och lagra fler varor i tid för att möta kundernas krav.
För att göra detta kan du använda färdigheter som maskininlärningsalgoritmer, dataanalys, Big Data och mer för att göra det möjligt för programvaran att förutsäga försäljning korrekt.
Applikation: Det används av e-handelsbutiker, återförsäljare, distributörer och andra företag som arbetar med stora produkter.
Automationssystem
Syfte: Att skapa en mjukvarulösning som kan automatisera vissa uppgifter för produktivitet
Problem: Upprepat, manuellt arbete är tidskrävande. Dessa är inte bara tråkiga utan tar också bort produktiviteten. Därför måste ett system byggas som kan automatisera olika uppgifter som att schemalägga samtal, ta emot närvaro, autokorrigering, bearbeta transaktioner och mer.
Lösning: Genom att använda AI kan du bygga programvara som kan automatisera sådana uppgifter för att förbättra användarnas produktivitet och ägna tid åt mer kritiska uppgifter. Det kan också göras för att leverera aviseringar i tid så att du kan utföra uppgifter i tid. Och att bygga detta system kräver färdigheter som NLP, ansiktsigenkänning, datorseende och mer.
Användning: Automatisering med AI används i stor utsträckning för att bygga produktivitetsverktyg för företag av alla storlekar och inom olika sektorer från bank, finans, hälsovård, utbildning och tillverkning.
Slutsats
Jag hoppas att du tycker att dessa AI-projekt är intressanta att arbeta med och utöka dina kunskaper inom artificiell intelligens och andra relaterade begrepp som datavetenskap, maskininlärning, NLP, etc. Det kommer också att hjälpa dig att vässa dina färdigheter i programmering och använda verktyg och teknologier inom projekt.
Här är några av de bästa online AI-kurserna och efterfrågade färdigheter för AI-proffs.