15 ideias interessantes de projetos de IA para iniciantes

Uma carreira em Inteligência Artificial (IA) parece brilhante com os desenvolvimentos recentes neste campo.

Quase todos os setores estão aproveitando a IA para seu próprio benefício, desde TI, manufatura e automóveis até defesa, finanças e criação de conteúdo,

Portanto, se você deseja construir uma carreira em IA, nunca haverá um momento melhor para começar do que agora. Como a experiência prática é a melhor maneira de aprender uma habilidade, você pode fazer diferentes projetos para aprender IA e habilidades relacionadas, como programação e uso de ferramentas e tecnologias.

Ele ensinará como a IA pode ajudar pessoas e empresas em tempo real e ajudá-lo a obter conhecimento neste setor para avançar em sua carreira em IA. E para isso, seria altamente benéfico se você tivesse conhecimento de habilidades como:

• Linguagens de programação como Phyton R, Java, MATLAB e Perl
• Algoritmos de aprendizado de máquina como regressão linear, regressão logística, Naïve Bayes, K-means, KNN, SVM e árvores de decisão
• Noções básicas de análise de dados e ferramentas como Apache SparkGenericName
• Redes neurais artificiais (ANN) que podem imitar as funções cerebrais de humanos para resolver problemas em aplicativos para reconhecimento de escrita, rosto e padrões
• Noções básicas de rede neural de convulsão (CNN)
• Ferramentas baseadas em Unix como Sort, AWK e expressões regulares.

Agora, vamos descobrir rapidamente alguns dos projetos interessantes de IA.

Projetos Básicos de IA

Reconhecimento de dígitos manuscritos

Mirar : Construir um sistema capaz de reconhecer dígitos manuscritos com a ajuda de redes neurais artificiais

Problema : Dígitos e caracteres escritos por humanos consistem em várias formas, tamanhos, curvas e estilos, não exatamente iguais para duas pessoas. Portanto, converter caracteres ou dígitos escritos em um formato digital era um desafio no passado para os computadores. Eles também costumavam ter dificuldade em interpretar textos em documentos em papel.

Embora a digitalização esteja sendo adotada rapidamente em quase todos os setores, certas áreas ainda exigem burocracia. É por isso que precisamos de tecnologia para facilitar esse processo para os computadores, para que eles possam reconhecer a escrita humana no papel.

Solução : O uso de redes neurais artificiais possibilita a construção de um sistema de reconhecimento de dígitos manuscritos para interpretar com precisão os dígitos que uma pessoa desenha. Para isso, uma rede neural de convolução (CNN) é utilizada para reconhecer dígitos em um papel. Esta rede possui um conjunto de dados HASYv2 composto por 168.000 imagens de 369 classificações diferentes.

Aplicativo : além de papéis, um sistema de reconhecimento de dígitos manuscritos pode ler símbolos matemáticos e estilos de caligrafia de fotos, dispositivos de tela sensível ao toque e outras fontes. Este software possui vários aplicativos, como autenticação de cheques bancários, leitura de formulários preenchidos e anotações rápidas.

Detecção de linha de faixa

Mirar : Para criar um sistema que pode se conectar com veículos autônomos e robôs de seguimento de linha para ajudá-los a detectar linhas de pista em uma estrada em tempo real.

Problema : Sem dúvida, veículos autônomos são tecnologias inovadoras que utilizam técnicas e algoritmos de Deep Learning. Eles criaram novas oportunidades no setor automobilístico e reduziram a necessidade de um motorista humano.

No entanto, se a máquina que dirige um carro autônomo não for devidamente treinada, pode causar riscos e acidentes na estrada. Durante o treinamento da máquina, uma das etapas é fazer com que o sistema aprenda a detectar faixas na via para não entrar em outra faixa ou colidir com outros veículos.

Solução : Para resolver este problema, construa um sistema utilizando os conceitos de Visão Computacional em Python. Isso ajudará os veículos autônomos a detectar corretamente as linhas de faixa e garantir que ele funcione na estrada onde deveria estar, sem arriscar outras pessoas.

Você pode usar o OpenCV biblioteca – uma biblioteca otimizada que se concentra no uso em tempo real como esta para detectar linhas de pista. A biblioteca inclui interfaces Java, Python e C++ que suportam Windowsmac OS, Linux, Androide plataformas iOS.

Além disso, é imperativo encontrar as marcações em ambos os lados de uma pista. Você pode usar técnicas de visão computacional em Python para encontrar as faixas de rodagem onde os carros autônomos devem circular. Você também deve encontrar a marcação branca em uma pista e mascarar o restante dos objetos com máscara de quadro e matrizes NumPy. Nest, a transformação da linha Hough é aplicada para finalmente detectar as linhas da pista. Além disso, você pode usar outros métodos de visão computacional, como limite de cores, para identificar as linhas da pista.

Aplicativo : a detecção de linhas de faixa é usada em tempo real por veículos autônomos, como carros e robôs que seguem linhas. Também é útil na indústria de jogos para carros de corrida.

Detecção de Pneumonia

Mirar : Construir um sistema de IA usando redes neurais de convolução (CNNs) e Python que pode detectar pneumonia a partir de imagens de raio-X de um paciente

Problema : A pneumonia ainda é uma ameaça, ceifando vidas em muitos países. A questão é que as radiografias são feitas para detectar doenças como pneumonia, câncer, tumor etc., em geral, o que pode dar pouca visibilidade e tornar a avaliação ineficiente. Mas se o tratamento adequado for seguido, a mortalidade pode ser significativamente reduzida.

Além disso, a posição, a forma e o tamanho da pneumonia podem diferir em um nível significativo, com o contorno do alvo tornando-se bastante vago. Aumenta os problemas de detecção e precisão. Isso nos leva a desenvolver uma tecnologia que pode identificar pneumonia precocemente com precisão ideal para dar tratamento adequado e salvar vidas.

Solução : A solução de software será treinada com detalhes massivos sobre pneumonia ou outras doenças. Quando os usuários compartilham seus problemas e sintomas relacionados à saúde, o software pode processar as informações e verificá-las em seu banco de dados para possibilidades relacionadas a esses detalhes. ele pode usar mineração de dados para fornecer a doença mais precisa correspondente aos detalhes do paciente.

Dessa forma, a doença de um paciente pode ser detectada e eles podem receber tratamento adequado. E para projetar o software, você deve determinar o modelo CNN mais eficiente de forma analítica e comparativa para obter a detecção de pneumonia a partir de imagens de raios X usando a extração de recursos. Em seguida, apresenta os diferentes modelos com seus classificadores para propor o classificador mais adequado e avalia o melhor modelo de CNN para verificar seu desempenho.

Aplicativo : Este projeto de IA é benéfico para o domínio da saúde para detectar doenças como pneumonia, doenças cardíacas, etc., e fornecer consulta médica aos pacientes.

Chatbots

Mirar : Para construir um chatbot usando Python para incorporá-lo em um site ou aplicativo

Problema : os consumidores precisam de um serviço excelente quando usam um aplicativo ou site. Se eles tiverem uma dúvida para a qual não conseguem encontrar a resposta, podem perder o interesse no aplicativo. Portanto, se você está construindo um site ou aplicativo, deve oferecer o serviço da melhor qualidade aos seus usuários para não perdê-los e impactar seus resultados.

Solução : um chatbot é um aplicativo que permite a conversa automática entre bots (IA) e um ser humano por meio de texto ou fala como Alexa. Está disponível 24 horas por dia, 7 dias por semana, para ajudar os usuários com suas dúvidas, navegá-los, personalizar a experiência do usuário, aumentar as vendas e fornecer informações mais profundas sobre o comportamento e as necessidades do cliente para ajudá-lo a moldar seus produtos e serviços.

Para este projeto de IA, você pode usar uma versão simples de um chatbot que pode ser encontrado em muitos sites. Identifique sua estrutura básica para começar a construir uma similar. Depois de terminar um chatbot simples, você pode passar para os avançados.

Para criar um chatbot, conceitos de IA como Processamento de Linguagem Natural (NLP) são usados ​​para permitir que algoritmos e computadores compreendam as interações humanas por meio de vários idiomas e processem esses dados. Ele decompõe sinais de áudio e texto humano e, em seguida, analisa e converte os dados em uma linguagem compreensível por máquina. Você também precisará de diferentes ferramentas, pacotes e ferramentas de reconhecimento de fala pré-treinados para criar um chatbot inteligente e responsivo.

Aplicativo : Chatbots são altamente úteis no setor corporativo para atendimento ao cliente, helpdesk de TI , vendas, marketing e RH. Indústrias de comércio eletrônico, Edtech e imóveis para finanças e turismo usam chatbots. Principais marcas como Amazon (Alexa), Spotify, Marriott International, Pizza Hut, Mastercard e mais utilizam chatbots.

Sistema de recomendação

Mirar : Construir um sistema de recomendação para clientes de produtos, streaming de vídeos e músicas e muito mais, com a ajuda de ANN, mineração de dados, aprendizado de máquina e programação.

Problema : a concorrência é alta em todos os domínios, seja comércio eletrônico ou entretenimento. E para se destacar, você deve percorrer milhas extras. Se você oferece algo que seu cliente-alvo está procurando, mas não tem as medidas para orientá-lo até sua loja ou recomendar suas ofertas, você deixa muito dinheiro na mesa.

Solução : usar um sistema de recomendação pode atrair mais visitantes para seu site ou aplicativo de maneira eficaz. Você deve ter observado que plataformas de comércio eletrônico como Amazon oferecer recomendações de produtos que você pesquisou em algum lugar na internet. Quando você abre seu Facebook ou Instagram, você vê produtos semelhantes. É assim que funciona um sistema de recomendação.

Para construir este sistema, você precisa de histórico de navegação, comportamento do cliente e dados implícitos. As habilidades de mineração de dados e aprendizado de máquina são necessárias para produzir as recomendações de produtos mais adequadas com base nos interesses dos clientes. E você também precisará programar em R, Java ou Python e aproveitar redes neurais artificiais.

Aplicativo : Os sistemas de recomendação encontram grandes aplicações em lojas de comércio eletrônico como AmazoneBay, serviços de streaming de vídeo como Netflix e YouTube, serviços de streaming de música como Spotify e muito mais. Isso ajuda a aumentar o alcance do produto, o número de leads e clientes, a visibilidade em vários canais e a lucratividade geral.

Projetos intermediários de IA

Detecção de fogo

Mirar : Construir um sistema de detecção de incêndio usando CNN para tarefas relacionadas à visão computacional e classificação de imagens

Problema : Incêndios em edifícios residenciais e comerciais são perigosos. Se o incêndio não for detectado a tempo, pode levar a perdas massivas de vidas e propriedades. Os incêndios florestais estão se tornando mais frequentes; portanto, o monitoramento regular é necessário para preservar a vida selvagem e os recursos naturais.

Solução : Construir um sistema capaz de detectar incêndios internos e externos em um estágio inicial e com sua localização exata pode ajudar a extingui-los antes que causem danos. O sistema de detecção de incêndio é aprimorado por meio de uma câmera de vigilância.

Para isso, são utilizadas técnicas de IA como CNN e visão computacional e ferramentas como OpenCV. Ele precisa de processamento de imagem sofisticado e computação em nuvem. O sistema pode ser feito para analisar imagens de câmeras de vídeo para luz visível e infravermelho. Ele também deve identificar a fumaça, diferenciá-la da névoa e alertar as pessoas rapidamente.

Aplicativo : A detecção de incêndio com IA pode ser usada para detectar incêndios florestais para preservar recursos naturais, flora e fauna e em residências e edifícios corporativos.

Assistente virtual baseado em voz

Mirar : Construir um aplicativo com recursos de voz para auxiliar os usuários

Problema : a web é vasta com muitos produtos e serviços que podem deixar os clientes sobrecarregados. Além disso, as pessoas estão ocupadas e precisam de ajuda em diversas áreas, até mesmo para as tarefas do dia a dia.

Solução : Hoje, baseado em voz assistentes virtuais estão em demanda para simplificar a vida dos usuários. As pessoas podem usar esses aplicativos como Alexa e Siri para fins de entretenimento, pesquisar produtos e serviços online e realizar tarefas diárias para obter melhor produtividade.

Para construir este sistema, a PNL é usada para entender a linguagem humana. O sistema irá ouvir a voz, convertê-la em linguagem de máquina e salvar os comandos em seu banco de dados. Ele também identificará a intenção dos usuários de executar a tarefa de acordo e pode usar conversão de texto em fala ou ferramentas de fala para texto .

Aplicativo : assistentes virtuais baseados em voz são usados ​​para encontrar itens relevantes na Internet, reproduzir músicas, filmes e vídeos para entretenimento, definir lembretes, escrever notas rápidas, ativar e desativar eletrodomésticos e muito mais.

verificador de plágio

Mirar : Para criar um sistema que pode verificar se há plágio ou duplicação de um documento usando IA

Problema : A duplicação de conteúdo é uma doença, que deve ser monitorada e erradicada. Para as empresas, isso causa danos à reputação e classificações ruins nos mecanismos de pesquisa. Na verdade, as pessoas também podem ser penalizadas por plágio, devido aos direitos autorais. Portanto, há a necessidade de identificar conteúdos plagiados para empresas e instituições de ensino.

Solução : os conceitos de IA são usados ​​para criar uma ferramenta de verificação de plágio para detectar a duplicação em um documento. Neste projeto, o Python Flask ou a mineração de texto podem ser usados ​​para detectar plágio usando um banco de dados vetorial chamado Pinecone. Também pode mostrar a porcentagem de plágio.

Aplicativo : O verificador de plágio tem muitos benefícios para criadores de conteúdo, blogueiros, editores, publicadores, escritores, freelancers, e educadores. Eles podem usá-lo para verificar se alguém roubou seu trabalho e o está usando, enquanto os editores podem analisar um artigo enviado por um escritor e identificar se é único ou copiado de algum lugar.

Detecção de Emoção Facial

Mirar: Construir um aplicativo que possa prever ou identificar emoções humanas por meio de recursos faciais usando IA

Problema : Compreender as emoções humanas é um desafio. Há muitas pesquisas há décadas para compreender a emoção facial. Antes do advento da IA, os resultados estavam em todo lugar.

Solução : A IA pode ajudar a analisar a emoção humana através do rosto usando conceitos como Deep Learning e CNN. O aprendizado profundo pode ser usado para construir o software para identificar expressões faciais e interpretá-las, detectando emoções centrais em humanos em tempo real, como felicidade, tristeza, medo, raiva, surpresa, nojo, neutralidade, etc.

O sistema será capaz de extrair características faciais e classificar expressões. A CNN pode fazer isso e também discriminará entre emoções boas e ruins para detectar o comportamento e os padrões de pensamento de um indivíduo.

Aplicativo : Os sistemas de detecção de emoções faciais podem ser usados ​​por bots para melhorar a interação humana e fornecer ajuda adequada aos usuários. Eles também podem ajudar crianças com autismo, pessoas com cegueira, monitorar sinais de atenção para a segurança do motorista e muito mais.

Aplicativo Tradutor

Mirar : Para construir um aplicativo tradutor usando inteligência artificial

Problema : Existem milhares de idiomas falados no mundo. Embora o inglês seja um idioma global, nem todos o entendem em todas as partes do mundo. E se você quiser fazer negócios com alguém de outros países que fala um idioma que você não entende, é problemático. Da mesma forma, se você viajar para outros países, poderá enfrentar problemas semelhantes.

Solução : Se você puder traduzir o que os outros estão dizendo ou escreveram, isso o ajudará a se conectar com eles profundamente. Para isso, você pode usar um tradutor como o Google Tradutor. No entanto, você pode criar seu próprio aplicativo a partir do amido usando IA.

Para isso, você pode utilizar modelos NLP e transformadores. Um transformador extrairá recursos de uma frase para determinar cada palavra e seu significado que pode fazer o sentido completo de uma frase. Ele irá codificar e decodificar palavras de ponta a ponta. Para fazer isso, carregar um modelo de transformador baseado em Python pré-treinado ajudará você. Você também pode usar a biblioteca GluonNLP e carregar e testar os conjuntos de dados.

Aplicativo : o aplicativo tradutor é usado para traduzir diferentes idiomas para fins como negócios, viagens, blogs e muito mais.

Projetos avançados de IA

Retomar analisador

Mirar : Construir um software usando IA que possa examinar vários currículos e ajudar os usuários a escolher o ideal

Problema : Nos recrutamentos, os profissionais gastam muito tempo revisando manualmente vários currículos, um a um, para encontrar candidatos adequados para uma vaga de emprego. É demorado e ineficiente. Embora possa ser automatizado por meio da correspondência de palavras-chave, tem muitas desvantagens. Os candidatos que conhecem esse procedimento adicionarão muito mais palavras-chave para serem selecionados, enquanto outras serão rejeitadas, mesmo que tenham as habilidades necessárias.

Solução : Percorrer um grande número de currículos e encontrar o ajuste certo para uma função de trabalho pode ser automatizado usando um analisador de currículos. Isso ajudará você a fazer isso com eficiência, economizando tempo e esforço, permitindo que você escolha candidatos com as habilidades necessárias.

AI e ML podem ajudá-lo a criar o aplicativo para escolher um candidato adequado enquanto filtra o resto. Para fazer isso, você pode utilizar o conjunto de dados de currículo no Kaggle com duas colunas – informações de currículo e cargo. Você também pode usar o NLTK – uma biblioteca baseada em Python – para criar algoritmos de agrupamento para corresponder às habilidades.

Aplicativo: Um analisador de currículo é usado para o processo de recrutamento e pode ser usado por empresas e instituições de ensino.

Aplicativo de reconhecimento facial

Mirar : Para criar um aplicativo com capacidade de reconhecimento facial usando ANN, CNN, ML e aprendizagem profunda

Problema : os problemas de roubo de identidade são graves com os crescentes riscos de segurança cibernética que podem se infiltrar em sistemas e dados. Pode causar problemas de privacidade, vazamentos de dados e danos à reputação de pessoas e empresas.

Solução : a biometria, como recursos faciais, é única, portanto, organizações e indivíduos podem usá-los para proteger seus sistemas e dados. Os sistemas de reconhecimento facial podem ajudar a verificar um usuário, garantindo que apenas os usuários autorizados e autenticados possam acessar um sistema, rede, instalação ou dados.

Você precisa de algoritmos avançados de ML, funções matemáticas e processamento de imagem 3D e técnicas de reconhecimento para criar essa solução.

Aplicativo : é usado em smartphones e outros dispositivos como trava de segurança e instalações e sistemas organizacionais para garantir a privacidade e segurança dos dados. Também é usado por provedores de gerenciamento de identidade e acesso (IAM), setor de defesa e muito mais.

jogos

Mirar : Para criar videogames usando conceitos de IA

Problema : a indústria de videogames está se expandindo e os jogadores estão se tornando mais avançados. Portanto, há uma necessidade constante de evoluir e fornecer jogos interessantes que se destaquem enquanto você continua impulsionando suas vendas.

Solução : os conceitos de IA são usados ​​para criar vários aplicativos de jogos, como xadrez, jogos de cobra, carros de corrida, jogos processuais e muito mais. Ele pode usar muitas habilidades como chatbots, reconhecimento de fala, NLP, processamento de imagem, mineração de dados, CNN, aprendizado de máquina e muito mais para criar um videogame realista.

Aplicativo: A IA é usada para criar vários videogames como AlphaGo, Deep Blue, FEAR, Halo e muito mais.

Previsor de vendas

Mirar : Para criar software que possa prever vendas para empresas

Problema : as empresas que lidam com muitos produtos enfrentam dificuldades para gerenciar e acompanhar o valor das vendas de cada produto. Eles também encontram problemas para rastrear os estoques e disponibilizar novamente os produtos esgotados. Como resultado, eles podem falhar no fornecimento de produtos de acordo com o direito dos usuários, o que prejudica a experiência do cliente.

Solução : a criação de uma ferramenta de previsão de vendas pode ajudá-lo a prever o valor médio das vendas diariamente, semanalmente ou mensalmente. Dessa forma, você pode entender o desempenho de seus produtos e estocar mais itens no prazo para atender às demandas dos clientes.

Para fazer isso, você pode utilizar habilidades como algoritmos de aprendizado de máquina, análise de dados, Big Data e muito mais para permitir que o software preveja as vendas com precisão.

Aplicativo : é usado por lojas de comércio eletrônico, varejistas, distribuidores e outras empresas que lidam com produtos massivos.

Sistema de Automação

Mirar : Para criar uma solução de software que pode automatizar determinadas tarefas para produtividade

Problema : O trabalho manual repetido é demorado. Estes não são apenas tediosos, mas também tiram a produtividade. Portanto, é necessário construir um sistema que possa automatizar diferentes tarefas, como agendamento de chamadas, atendimento, autocorreção, processamento de transações e muito mais.

Solução : O uso de IA permite criar software que pode automatizar essas tarefas para ajudar a melhorar o desempenho do usuário produtividade e dedicar tempo a tarefas mais críticas. Também pode ser feito para fornecer notificações no tempo para que você possa realizar as tarefas no prazo. E construir esse sistema requer habilidades como PNL, reconhecimento facial visão computacional e muito mais.

Aplicativo: A automação usando IA é amplamente usada para criar ferramentas de produtividade para empresas de todos os tamanhos e em vários setores, como bancos, finanças, saúde, educação e manufatura.

Conclusão

Espero que você ache esses projetos de IA interessantes para trabalhar e expandir seus conhecimentos em inteligência artificial e outros conceitos relacionados, como ciência de dados, aprendizado de máquina, PNL etc. projetos.

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