Μια καριέρα στην Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) φαίνεται λαμπρή με τις πρόσφατες εξελίξεις στον τομέα αυτό.
Σχεδόν όλοι οι τομείς αξιοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη προς όφελός τους, από την πληροφορική, την κατασκευή και τα αυτοκίνητα μέχρι την άμυνα, τη χρηματοδότηση και τη δημιουργία περιεχομένου,
Έτσι, αν θέλετε να χτίσετε μια καριέρα στην τεχνητή νοημοσύνη, δεν μπορεί ποτέ να υπάρξει καλύτερη στιγμή για να ξεκινήσετε από τώρα. Δεδομένου ότι η πρακτική εμπειρία είναι ο καλύτερος τρόπος για να μάθετε μια δεξιότητα, μπορείτε να κάνετε διαφορετικά έργα για να μάθετε τεχνητή νοημοσύνη και συναφείς δεξιότητες όπως προγραμματισμός και χρήση εργαλείων και τεχνολογιών.
Θα σας διδάξει πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει ανθρώπους και επιχειρήσεις σε πραγματικό χρόνο και θα σας βοηθήσει να αποκτήσετε γνώσεις σε αυτόν τον τομέα για να προωθήσετε την καριέρα σας στην τεχνητή νοημοσύνη. Και για αυτό, θα ήταν πολύ ωφέλιμο εάν έχετε γνώσεις δεξιοτήτων όπως:
- Γλώσσες προγραμματισμού όπως Python, R, Java, MATLAB και Perl
- Αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης όπως γραμμική παλινδρόμηση, λογιστική παλινδρόμηση, Naïve Bayes, K-means, KNN, SVM και δέντρα αποφάσεων
- Βασικά στοιχεία ανάλυσης δεδομένων και εργαλεία όπως το Apache Spark
- Τεχνητά νευρωνικά δίκτυα (ANN) που μπορούν να μιμηθούν τις λειτουργίες του εγκεφάλου των ανθρώπων για την επίλυση προβλημάτων σε εφαρμογές για αναγνώριση χειρογράφου, προσώπου και προτύπων
- Βασικά στοιχεία του νευρικού δικτύου σπασμών (CNN).
- Εργαλεία που βασίζονται σε Unix όπως Ταξινόμηση, AWK και κανονικές εκφράσεις.
Τώρα, ας ανακαλύψουμε γρήγορα μερικά από τα ενδιαφέροντα έργα AI.
Πίνακας περιεχομένων
Βασικά έργα AI
Χειρόγραφη Αναγνώριση Ψηφίων
Σκοπός: Η κατασκευή ενός συστήματος που μπορεί να αναγνωρίζει χειρόγραφα ψηφία με τη βοήθεια τεχνητών νευρωνικών δικτύων
Πρόβλημα: Τα ψηφία και οι χαρακτήρες που γράφτηκαν από ανθρώπους αποτελούνται από διάφορα σχήματα, μεγέθη, καμπύλες και στυλ, όχι ακριβώς τα ίδια για δύο άτομα. Έτσι, η μετατροπή γραπτών χαρακτήρων ή ψηφίων σε ψηφιακή μορφή ήταν πρόκληση στο παρελθόν για τους υπολογιστές. Επίσης συνήθιζαν να δυσκολεύονται να ερμηνεύσουν κείμενο σε έγγραφα που βασίζονταν σε χαρτί.
Αν και η ψηφιοποίηση υιοθετείται ταχέως σχεδόν σε κάθε τομέα, ορισμένοι τομείς εξακολουθούν να απαιτούν γραφειοκρατία. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο χρειαζόμαστε τεχνολογία για να διευκολύνει αυτή τη διαδικασία στους υπολογιστές, ώστε να μπορούν να αναγνωρίζουν ανθρώπινα γραπτά σε χαρτί.
Λύση: Η χρήση τεχνητών νευρωνικών δικτύων καθιστά δυνατή τη δημιουργία ενός χειρόγραφου συστήματος αναγνώρισης ψηφίων για την ακριβή ερμηνεία των ψηφίων που σχεδιάζει ένα άτομο. Για αυτό, χρησιμοποιείται ένα νευρωνικό δίκτυο συνέλιξης (CNN) για την αναγνώριση ψηφίων σε ένα χαρτί. Αυτό το δίκτυο έχει ένα σύνολο δεδομένων HASYv2 που περιλαμβάνει 168.000 εικόνες από 369 διαφορετικές ταξινομήσεις.
Εφαρμογή: Εκτός από χαρτιά, ένα χειρόγραφο σύστημα αναγνώρισης ψηφίων μπορεί να διαβάσει μαθηματικά σύμβολα και στυλ γραφής από φωτογραφίες, συσκευές με οθόνη αφής και άλλες πηγές. Αυτό το λογισμικό έχει διάφορες εφαρμογές όπως έλεγχο ταυτότητας τραπεζικών επιταγών, ανάγνωση συμπληρωμένων εντύπων και λήψη γρήγορων σημειώσεων.
Ανίχνευση γραμμής λωρίδας
Σκοπός: Η δημιουργία ενός συστήματος που μπορεί να συνδεθεί με αυτοοδηγούμενα οχήματα και ρομπότ που ακολουθούν γραμμή για να τους βοηθήσει να ανιχνεύσουν γραμμές λωρίδων σε έναν δρόμο σε πραγματικό χρόνο.
Πρόβλημα: Αναμφίβολα, τα αυτόνομα οχήματα είναι καινοτόμες τεχνολογίες που χρησιμοποιούν τεχνικές και αλγόριθμους Deep Learning. Δημιούργησαν νέες ευκαιρίες στον τομέα της αυτοκινητοβιομηχανίας και μείωσαν την ανάγκη για ανθρώπινο οδηγό.
Ωστόσο, εάν το μηχάνημα που οδηγεί ένα αυτοοδηγούμενο αυτοκίνητο δεν είναι κατάλληλα εκπαιδευμένο, μπορεί να προκαλέσει κινδύνους και ατυχήματα στο δρόμο. Κατά την εκπαίδευση του μηχανήματος, ένα από τα βήματα είναι να κάνετε το σύστημα να μάθει πώς να ανιχνεύει λωρίδες στο δρόμο, ώστε να μην μπαίνει σε άλλη λωρίδα ή να μην συγκρούεται με άλλα οχήματα.
Λύση: Για να λύσετε αυτό το πρόβλημα, δημιουργήστε ένα σύστημα χρησιμοποιώντας τις έννοιες του Computer Vision στην Python. Θα βοηθήσει τα αυτόνομα οχήματα να ανιχνεύουν σωστά τις γραμμές λωρίδων κυκλοφορίας και να διασφαλίζουν ότι κινούνται στο δρόμο όπου πρέπει, χωρίς να διακινδυνεύουν άλλους.
Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το OpenCV βιβλιοθήκη – μια βελτιστοποιημένη βιβλιοθήκη που εστιάζει στη χρήση σε πραγματικό χρόνο όπως αυτή για τον εντοπισμό γραμμών λωρίδας. Η βιβλιοθήκη περιλαμβάνει διεπαφές Java, Python και C++ που υποστηρίζουν πλατφόρμες Windows, macOS, Linux, Android και iOS.
Επιπλέον, είναι επιτακτική ανάγκη να βρείτε τα σημάδια και στις δύο πλευρές μιας λωρίδας. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τεχνικές όρασης υπολογιστή στην Python για να βρείτε τις λωρίδες δρόμου όπου θα πρέπει να κινούνται τα αυτόνομα αυτοκίνητα. Πρέπει επίσης να βρείτε τη λευκή σήμανση σε μια λωρίδα και να καλύψετε τα υπόλοιπα αντικείμενα με κάλυψη πλαισίου και πίνακες NumPy. Nest, ο μετασχηματισμός γραμμής Hough εφαρμόζεται για να ανιχνεύσει τελικά τις γραμμές λωρίδας. Επιπλέον, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε άλλες μεθόδους όρασης υπολογιστή, όπως το κατώφλι χρώματος για να προσδιορίσετε τις γραμμές λωρίδας.
Εφαρμογή: Η ανίχνευση γραμμής λωρίδας χρησιμοποιείται σε πραγματικό χρόνο από αυτόνομα οχήματα όπως αυτοκίνητα και ρομπότ που ακολουθούν τη γραμμή. Είναι επίσης χρήσιμο στη βιομηχανία τυχερών παιχνιδιών για αγωνιστικά αυτοκίνητα.
Ανίχνευση πνευμονίας
Στόχος: Η κατασκευή ενός συστήματος AI χρησιμοποιώντας νευρωνικά δίκτυα συνέλιξης (CNN) και Python που μπορεί να ανιχνεύσει πνευμονία από τις εικόνες ακτίνων Χ ενός ασθενούς
Πρόβλημα: Η πνευμονία εξακολουθεί να αποτελεί απειλή, που στοιχίζει ζωές σε πολλές χώρες. Το θέμα είναι ότι λαμβάνονται εικόνες ακτίνων Χ για την ανίχνευση ασθενειών όπως η πνευμονία, ο καρκίνος, ο όγκος κ.λπ., γενικά, οι οποίες μπορούν να παρέχουν χαμηλή ορατότητα και να κάνουν την αξιολόγηση αναποτελεσματική. Εάν όμως ακολουθηθεί η κατάλληλη θεραπεία, η θνησιμότητα μπορεί να μειωθεί σημαντικά.
Επιπλέον, η θέση, το σχήμα και το μέγεθος της πνευμονίας μπορεί να διαφέρουν σε σημαντικό επίπεδο, με το περίγραμμα στόχο της να γίνεται σε μεγάλο βαθμό ασαφές. Αυξάνει τα προβλήματα ανίχνευσης και ακρίβειας. Αυτό μας φέρνει να αναπτύξουμε μια τεχνολογία που μπορεί να εντοπίσει έγκαιρα την πνευμονία με τη βέλτιστη ακρίβεια για να δώσει την κατάλληλη θεραπεία και να σώσει ζωές.
Λύση: Η λύση λογισμικού θα εκπαιδευτεί με τεράστιες λεπτομέρειες σχετικά με την πνευμονία ή άλλες ασθένειες. Όταν οι χρήστες μοιράζονται τα προβλήματα και τα συμπτώματά τους που σχετίζονται με την υγεία, το λογισμικό μπορεί να επεξεργαστεί τις πληροφορίες και να τις ελέγξει στη βάση δεδομένων του για πιθανότητες που σχετίζονται με αυτές τις λεπτομέρειες. Μπορεί να χρησιμοποιήσει εξόρυξη δεδομένων για να παρέχει την πιο ακριβή ασθένεια που αντιστοιχεί στα στοιχεία του ασθενούς.
Με αυτόν τον τρόπο, η ασθένεια ενός ασθενούς μπορεί να ανιχνευθεί και να λάβει την κατάλληλη θεραπεία. Και για να σχεδιάσετε το λογισμικό, πρέπει να προσδιορίσετε αναλυτικά και συγκριτικά το πιο αποτελεσματικό μοντέλο CNN για να επιτύχετε ανίχνευση πνευμονίας από εικόνες ακτίνων Χ χρησιμοποιώντας εξαγωγή χαρακτηριστικών. Στη συνέχεια ακολουθεί η παρουσίαση των διαφορετικών μοντέλων με τους ταξινομητές τους για να προτείνεται ο καταλληλότερος ταξινομητής και η αξιολόγηση του καλύτερου μοντέλου CNN για να ελεγχθεί η απόδοσή του.
Εφαρμογή: Αυτό το έργο τεχνητής νοημοσύνης είναι επωφελές για τον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης για τον εντοπισμό ασθενειών όπως η πνευμονία, οι καρδιακές παθήσεις κ.λπ., και η παροχή ιατρικής συμβουλής στους ασθενείς.
Chatbots
Στόχος: Η δημιουργία ενός chatbot χρησιμοποιώντας Python για την ενσωμάτωσή του σε έναν ιστότοπο ή μια εφαρμογή
Πρόβλημα: Οι καταναλωτές χρειάζονται εξαιρετική εξυπηρέτηση όταν χρησιμοποιούν μια εφαρμογή ή ιστότοπο. Εάν έχουν ένα ερώτημα στο οποίο δεν μπορούν να βρουν την απάντηση, μπορεί να χάσουν το ενδιαφέρον τους για την εφαρμογή. Επομένως, εάν φτιάχνετε έναν ιστότοπο ή μια εφαρμογή, πρέπει να προσφέρετε την καλύτερη ποιότητα υπηρεσιών στους χρήστες σας, ώστε να μην τους χάσετε και να επηρεάσετε τα αποτελέσματά σας.
Λύση: Το chatbot είναι μια εφαρμογή που μπορεί να ενεργοποιήσει την αυτόματη συνομιλία μεταξύ bots (AI) και ανθρώπου μέσω κειμένου ή ομιλίας όπως η Alexa. Είναι διαθέσιμο 24/7 για να βοηθά τους χρήστες με τα ερωτήματά τους, να πλοηγούνται σε αυτά, να εξατομικεύουν την εμπειρία χρήστη, να ενισχύουν τις πωλήσεις και να παρέχουν βαθύτερες πληροφορίες για τη συμπεριφορά και τις ανάγκες των πελατών που θα σας βοηθήσουν να διαμορφώσετε τα προϊόντα και τις υπηρεσίες σας.
Για αυτό το έργο AI, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε μια απλή έκδοση ενός chatbot που μπορείτε να βρείτε σε πολλούς ιστότοπους. Προσδιορίστε τη βασική τους δομή για να ξεκινήσετε την κατασκευή μιας παρόμοιας. Αφού ολοκληρώσετε ένα απλό chatbot, μπορείτε να μεταβείτε σε προηγμένα.
Για τη δημιουργία ενός chatbot, χρησιμοποιούνται έννοιες AI, όπως η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP) για να επιτρέψουν σε αλγόριθμους και υπολογιστές να κατανοήσουν τις ανθρώπινες αλληλεπιδράσεις μέσω διαφόρων γλωσσών και να επεξεργάζονται αυτά τα δεδομένα. Διασπά τα ηχητικά σήματα και το ανθρώπινο κείμενο και στη συνέχεια αναλύει και μετατρέπει τα δεδομένα σε μια γλώσσα κατανοητή από μηχανή. Θα χρειαστείτε επίσης διαφορετικά προεκπαιδευμένα εργαλεία, πακέτα και εργαλεία αναγνώρισης ομιλίας για να δημιουργήσετε ένα έξυπνο και ανταποκρινόμενο chatbot.
Εφαρμογή: Τα Chatbots είναι πολύ χρήσιμα στον εταιρικό τομέα για εξυπηρέτηση πελατών, γραφείο υποστήριξης πληροφορικής, πωλήσεις, μάρκετινγκ και ανθρώπινο δυναμικό. Βιομηχανίες από το ηλεκτρονικό εμπόριο, την Edtech και τα ακίνητα μέχρι τη χρηματοδότηση και τον τουρισμό χρησιμοποιούν chatbots. Κορυφαίες μάρκες όπως η Amazon (Alexa), η Spotify, η Marriott International, η Pizza Hut, η Mastercard και άλλα chatbots.
Σύστημα Συστάσεων
Στόχος: Η δημιουργία ενός συστήματος συστάσεων για πελάτες για προϊόντα, βίντεο και ροή μουσικής και πολλά άλλα, με τη βοήθεια ANN, εξόρυξης δεδομένων, μηχανικής εκμάθησης και προγραμματισμού.
Πρόβλημα: Ο ανταγωνισμός είναι υψηλός σε όλους τους τομείς, είτε πρόκειται για ηλεκτρονικό εμπόριο είτε για ψυχαγωγία. Και για να ξεχωρίσεις, πρέπει να διανύσεις επιπλέον χιλιόμετρα. Εάν προσφέρετε κάτι που αναζητά ο πελάτης-στόχος σας, αλλά δεν έχετε τα μέτρα για να τον καθοδηγήσετε στο κατάστημά σας ή να προτείνετε τις προσφορές σας, αφήνετε πολλά μετρητά στο τραπέζι.
Λύση: Η χρήση ενός συστήματος συστάσεων μπορεί να προσελκύσει αποτελεσματικά περισσότερους επισκέπτες στον ιστότοπο ή την εφαρμογή σας. Ίσως έχετε παρατηρήσει ότι πλατφόρμες ηλεκτρονικού εμπορίου όπως το Amazon προσφέρουν συστάσεις προϊόντων που έχετε αναζητήσει κάπου στο διαδίκτυο. Όταν ανοίγετε το Facebook ή το Instagram, βλέπετε παρόμοια προϊόντα. Έτσι λειτουργεί ένα σύστημα συστάσεων.
Για να δημιουργήσετε αυτό το σύστημα, χρειάζεστε ιστορικό περιήγησης, συμπεριφορά πελατών και έμμεσα δεδομένα. Οι δεξιότητες εξόρυξης δεδομένων και μηχανικής μάθησης είναι απαραίτητες για την παραγωγή των καταλληλότερων συστάσεων προϊόντων με βάση τα ενδιαφέροντα των πελατών. Και θα χρειαστεί επίσης να προγραμματίσετε σε R, Java ή Python και να αξιοποιήσετε τεχνητά νευρωνικά δίκτυα.
Εφαρμογή: Τα συστήματα συστάσεων βρίσκουν τεράστιες εφαρμογές σε καταστήματα ηλεκτρονικού εμπορίου όπως το Amazon, το eBay, υπηρεσίες ροής βίντεο όπως το Netflix και το YouTube, υπηρεσίες ροής μουσικής όπως το Spotify και άλλα. Βοηθά στην αύξηση της απήχησης των προϊόντων, του αριθμού δυνητικών πελατών και πελατών, της προβολής σε διάφορα κανάλια και της συνολικής κερδοφορίας.
Έργα ενδιάμεσης τεχνητής νοημοσύνης
Πυρανίχνευση
Στόχος: Η κατασκευή ενός συστήματος πυρανίχνευσης χρησιμοποιώντας CNN για εργασίες που σχετίζονται με την όραση υπολογιστή και την ταξινόμηση εικόνων
Πρόβλημα: Οι πυρκαγιές σε κατοικίες και εμπορικά κτίρια είναι επικίνδυνες. Εάν η πυρκαγιά δεν εντοπιστεί έγκαιρα, μπορεί να οδηγήσει σε τεράστιες απώλειες ζωών και περιουσιακών στοιχείων. Οι πυρκαγιές γίνονται όλο και πιο συχνές. Ως εκ τούτου, απαιτείται τακτική παρακολούθηση για τη διατήρηση της άγριας ζωής και των φυσικών πόρων.
Λύση: Η κατασκευή ενός συστήματος που μπορεί να ανιχνεύει πυρκαγιά σε εσωτερικούς και εξωτερικούς χώρους σε πρώιμο στάδιο και με την ακριβή θέση της μπορεί να βοηθήσει στην κατάσβεσή της προτού προκαλέσει οποιαδήποτε βλάβη. Το σύστημα πυρανίχνευσης βελτιώνεται μέσω κάμερας παρακολούθησης.
Για αυτό, χρησιμοποιούνται τεχνικές AI όπως το CNN και η όραση υπολογιστή και εργαλεία όπως το OpenCV. Χρειάζεται εξελιγμένη επεξεργασία εικόνας και cloud computing. Το σύστημα μπορεί να κατασκευαστεί για να αναλύει εικόνες από βιντεοκάμερες για ορατό φως και υπέρυθρο. Πρέπει επίσης να αναγνωρίζει τον καπνό, να τον διαφοροποιεί από την ομίχλη και να ειδοποιεί τους ανθρώπους γρήγορα.
Εφαρμογή: Η ανίχνευση πυρκαγιάς με τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ανίχνευση δασικών πυρκαγιών για τη διατήρηση των φυσικών πόρων, της χλωρίδας και της πανίδας και σε σπίτια και εταιρικά κτίρια.
Φωνητικός εικονικός βοηθός
Στόχος: Η κατασκευή μιας εφαρμογής με δυνατότητες φωνής για να βοηθήσει τους χρήστες
Πρόβλημα: Ο ιστός είναι απέραντος με πολλά προϊόντα και υπηρεσίες που οι πελάτες μπορεί να αισθάνονται καταβεβλημένοι. Επιπλέον, οι άνθρωποι είναι απασχολημένοι και χρειάζονται βοήθεια σε διάφορους τομείς, ακόμη και για τις καθημερινές τους εργασίες.
Λύση: Σήμερα, οι εικονικοί βοηθοί που βασίζονται στη φωνή είναι περιζήτητοι για να απλοποιήσουν τη ζωή των χρηστών. Οι χρήστες μπορούν να χρησιμοποιούν αυτές τις εφαρμογές όπως η Alexa και το Siri για ψυχαγωγικούς σκοπούς, να αναζητούν προϊόντα και υπηρεσίες στο διαδίκτυο και να εκτελούν καθημερινές εργασίες για καλύτερη παραγωγικότητα.
Για τη δημιουργία αυτού του συστήματος, το NLP χρησιμοποιείται για την κατανόηση της ανθρώπινης γλώσσας. Το σύστημα θα ακούσει τη φωνή, θα τη μετατρέψει σε γλώσσα μηχανής και θα αποθηκεύσει τις εντολές στη βάση δεδομένων του. Θα προσδιορίζει επίσης την πρόθεση των χρηστών να εκτελέσουν την εργασία ανάλογα και μπορεί να χρησιμοποιήσει εργαλεία μετατροπής κειμένου σε ομιλία ή ομιλίας σε κείμενο.
Εφαρμογή: Οι εικονικοί βοηθοί που βασίζονται στη φωνή χρησιμοποιούνται για την εύρεση σχετικών αντικειμένων στο διαδίκτυο, την αναπαραγωγή μουσικής, ταινιών και βίντεο για ψυχαγωγία, τη ρύθμιση υπενθυμίσεων, τη σύνταξη γρήγορων σημειώσεων, την ενεργοποίηση και απενεργοποίηση οικιακών συσκευών και πολλά άλλα.
Έλεγχος λογοκλοπής
Στόχος: Δημιουργία συστήματος που μπορεί να ελέγξει ένα έγγραφο για λογοκλοπή ή αντιγραφή χρησιμοποιώντας AI
Πρόβλημα: Η αντιγραφή περιεχομένου είναι μια ασθένεια, η οποία πρέπει να παρακολουθείται και να εξαλειφθεί. Για τις επιχειρήσεις, οδηγεί σε ζημιά στη φήμη και σε κακές ταξινομήσεις στις μηχανές αναζήτησης. Στην πραγματικότητα, οι άνθρωποι μπορεί επίσης να τιμωρηθούν για λογοκλοπή, λόγω των πνευματικών δικαιωμάτων. Ως εκ τούτου, υπάρχει ανάγκη εντοπισμού λογοκλοπής περιεχομένου για επιχειρήσεις και εκπαιδευτικά ιδρύματα.
Λύση: Οι έννοιες της τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιούνται για τη δημιουργία ενός εργαλείου ελέγχου λογοκλοπής για τον εντοπισμό αντιγραφής σε ένα έγγραφο. Σε αυτό το έργο, το Python Flask ή η εξόρυξη κειμένου μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τον εντοπισμό λογοκλοπής χρησιμοποιώντας μια διανυσματική βάση δεδομένων που ονομάζεται Pinecone. Μπορεί επίσης να δείξει το ποσοστό λογοκλοπής.
Εφαρμογή: Ο έλεγχος λογοκλοπής έχει πολλά οφέλη για δημιουργούς περιεχομένου, bloggers, εκδότες, εκδότες, συγγραφείς, ελεύθερους επαγγελματίες και εκπαιδευτικούς. Μπορούν να το χρησιμοποιήσουν για να ελέγξουν αν κάποιος έχει κλέψει το έργο του και το χρησιμοποιεί, ενώ οι συντάκτες μπορούν να αναλύσουν ένα κείμενο που υποβάλλεται από έναν συγγραφέα και να προσδιορίσουν αν είναι μοναδικό ή αν έχει αντιγραφεί από κάπου.
Ανίχνευση συναισθημάτων προσώπου
Στόχος: Η δημιουργία μιας εφαρμογής που μπορεί να προβλέψει ή να αναγνωρίσει τα ανθρώπινα συναισθήματα μέσω των χαρακτηριστικών του προσώπου χρησιμοποιώντας AI
Πρόβλημα: Η κατανόηση των ανθρώπινων συναισθημάτων είναι πρόκληση. Έχει γίνει πολλή έρευνα εδώ και δεκαετίες για την κατανόηση των συναισθημάτων του προσώπου. Πριν από την εμφάνιση της AI, τα αποτελέσματα ήταν παντού.
Λύση: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στην ανάλυση των ανθρώπινων συναισθημάτων μέσω του προσώπου χρησιμοποιώντας έννοιες όπως το Deep Learning και το CNN. Η βαθιά μάθηση μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την κατασκευή του λογισμικού για την αναγνώριση των εκφράσεων του προσώπου και την ερμηνεία τους, ανιχνεύοντας τα βασικά συναισθήματα στους ανθρώπους σε πραγματικό χρόνο, όπως ευτυχία, λύπη, φόβος, θυμός, έκπληξη, αηδία, ουδέτερη κ.λπ.
Το σύστημα θα είναι ικανό να εξάγει χαρακτηριστικά του προσώπου και να ταξινομεί τις εκφράσεις. Το CNN μπορεί να το κάνει αυτό και επίσης θα κάνει διάκριση μεταξύ κακών και καλών συναισθημάτων για να εντοπίσει τη συμπεριφορά και τα πρότυπα σκέψης ενός ατόμου.
Εφαρμογή: Τα συστήματα ανίχνευσης συναισθημάτων προσώπου μπορούν να χρησιμοποιηθούν από bot για τη βελτίωση της ανθρώπινης αλληλεπίδρασης και την παροχή κατάλληλης βοήθειας στους χρήστες. Μπορούν επίσης να βοηθήσουν παιδιά με αυτισμό, άτομα με τύφλωση, να παρακολουθούν τα σήματα προσοχής για την ασφάλεια του οδηγού και πολλά άλλα.
Εφαρμογή μεταφραστή
Στόχος: Η δημιουργία μιας εφαρμογής μεταφραστή με χρήση τεχνητής νοημοσύνης
Πρόβλημα: Υπάρχουν χιλιάδες γλώσσες που ομιλούνται στον κόσμο. Αν και τα αγγλικά είναι μια παγκόσμια γλώσσα, δεν τα καταλαβαίνουν όλοι σε κάθε μέρος του κόσμου. Και αν θέλετε να συναλλάσσεστε με κάποιον από άλλες χώρες που μιλάει μια γλώσσα που δεν καταλαβαίνετε, είναι προβληματικό. Αντίστοιχα, αν ταξιδεύετε σε άλλες χώρες, μπορείτε να αντιμετωπίσετε παρόμοια προβλήματα.
Λύση: Εάν μπορείτε να μεταφράσετε αυτά που λένε ή έγραψαν οι άλλοι, θα σας βοηθήσει να συνδεθείτε βαθιά μαζί τους. Για αυτό, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε έναν μεταφραστή όπως το Google Translate. Ωστόσο, μπορείτε να δημιουργήσετε τη δική σας εφαρμογή από άμυλο χρησιμοποιώντας AI.
Για αυτό, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε μοντέλα NLP και μετασχηματιστών. Ένας μετασχηματιστής θα εξάγει χαρακτηριστικά από μια πρόταση για να καθορίσει κάθε λέξη και τη σημασία της που μπορεί να δώσει την πλήρη έννοια μιας πρότασης. Θα κωδικοποιεί και θα αποκωδικοποιεί λέξεις από άκρη σε άκρη. Για να το κάνετε αυτό, θα σας βοηθήσει η φόρτωση ενός προεκπαιδευμένου μοντέλου μετασχηματιστή που βασίζεται σε Python. Μπορείτε επίσης να χρησιμοποιήσετε τη βιβλιοθήκη GluonNLP και στη συνέχεια να φορτώσετε και να δοκιμάσετε τα σύνολα δεδομένων.
Εφαρμογή: Η εφαρμογή μεταφραστής χρησιμοποιείται για τη μετάφραση διαφορετικών γλωσσών για σκοπούς όπως επαγγελματικούς λόγους, ταξίδια, blogging και άλλα.
Προηγμένα έργα AI
Resume Parser
Στόχος: Δημιουργία λογισμικού με χρήση τεχνητής νοημοσύνης που μπορεί να περιηγηθεί σε πολλά βιογραφικά και να βοηθήσει τους χρήστες να επιλέξουν το ιδανικό
Πρόβλημα: Στις προσλήψεις, οι επαγγελματίες περνούν πολύ χρόνο εξετάζοντας πολλά βιογραφικά, ένα προς ένα, χειροκίνητα για να βρουν κατάλληλους υποψηφίους για μια θέση εργασίας. Είναι χρονοβόρο και αναποτελεσματικό. Αν και μπορεί να αυτοματοποιηθεί μέσω αντιστοίχισης λέξεων-κλειδιών, έχει πολλά μειονεκτήματα. Οι υποψήφιοι που γνωρίζουν αυτή τη διαδικασία θα προσθέσουν πολλές περισσότερες λέξεις-κλειδιά για να μπουν στη σύντομη λίστα, ενώ άλλες θα απορριφθούν ακόμη και αν διαθέτουν τις απαιτούμενες δεξιότητες.
Λύση: Η αναζήτηση ενός μεγάλου αριθμού βιογραφικών και η εύρεση της κατάλληλης θέσης εργασίας μπορεί να αυτοματοποιηθεί χρησιμοποιώντας έναν αναλυτή βιογραφικών. Θα σας βοηθήσει να το κάνετε αποτελεσματικά, εξοικονομώντας χρόνο και προσπάθεια ενώ θα σας επιτρέψει να επιλέξετε υποψηφίους με τις απαιτούμενες δεξιότητες.
Το AI και το ML μπορούν να σας βοηθήσουν να δημιουργήσετε την εφαρμογή για να επιλέξετε έναν κατάλληλο υποψήφιο ενώ φιλτράρετε τα υπόλοιπα. Για να το κάνετε αυτό, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το Resume Dataset στο Kaggle με δύο στήλες – πληροφορίες βιογραφικού και τίτλο εργασίας. Μπορείτε επίσης να χρησιμοποιήσετε το NLTK – μια βιβλιοθήκη που βασίζεται σε Python – για να δημιουργήσετε αλγόριθμους ομαδοποίησης που να ταιριάζουν με τις δεξιότητες.
Εφαρμογή: Ένας αναλυτής βιογραφικών χρησιμοποιείται για τη διαδικασία πρόσληψης και μπορεί να χρησιμοποιηθεί από επιχειρήσεις και εκπαιδευτικά ιδρύματα.
Εφαρμογή αναγνώρισης προσώπου
Στόχος: Δημιουργία εφαρμογής με δυνατότητα αναγνώρισης προσώπου χρησιμοποιώντας ANN, CNN, ML και βαθιά εκμάθηση
Πρόβλημα: Τα ζητήματα κλοπής ταυτότητας είναι σοβαρά με τους αυξανόμενους κινδύνους για την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο που μπορούν να διεισδύσουν σε συστήματα και δεδομένα. Μπορεί να προκαλέσει προβλήματα απορρήτου, διαρροές δεδομένων και ζημιά στη φήμη σε άτομα και επιχειρήσεις.
Λύση: Τα βιομετρικά στοιχεία όπως τα χαρακτηριστικά του προσώπου είναι μοναδικά, επομένως οι οργανισμοί και τα άτομα μπορούν να τα χρησιμοποιήσουν για να προστατεύσουν τα συστήματα και τα δεδομένα τους. Τα συστήματα αναγνώρισης προσώπου μπορούν να βοηθήσουν στην επαλήθευση ενός χρήστη, διασφαλίζοντας ότι μόνο οι εξουσιοδοτημένοι και πιστοποιημένοι χρήστες μπορούν να έχουν πρόσβαση σε ένα σύστημα, δίκτυο, εγκατάσταση ή δεδομένα.
Χρειάζεστε προηγμένους αλγόριθμους ML, μαθηματικές συναρτήσεις και τεχνικές επεξεργασίας και αναγνώρισης τρισδιάστατων εικόνων για να δημιουργήσετε αυτήν τη λύση.
Εφαρμογή: Χρησιμοποιείται σε smartphone και άλλες συσκευές ως κλειδαριά ασφαλείας και οργανωτικές εγκαταστάσεις και συστήματα για τη διασφάλιση του απορρήτου και της ασφάλειας των δεδομένων. Χρησιμοποιείται επίσης από παρόχους διαχείρισης ταυτότητας και πρόσβασης (IAM), τον αμυντικό τομέα και πολλά άλλα.
Παιχνίδια
Στόχος: Δημιουργία βιντεοπαιχνιδιών χρησιμοποιώντας έννοιες AI
Πρόβλημα: Η βιομηχανία των βιντεοπαιχνιδιών επεκτείνεται και οι παίκτες γίνονται πιο προχωρημένοι. Ως εκ τούτου, υπάρχει μια συνεχής ανάγκη να εξελίσσεστε και να παρέχετε ενδιαφέροντα παιχνίδια που ξεχωρίζουν ενώ συνεχίζετε να αυξάνετε τις πωλήσεις σας.
Λύση: Οι έννοιες της τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιούνται για τη δημιουργία διαφόρων εφαρμογών τυχερών παιχνιδιών όπως σκάκι, παιχνίδια φιδιών, αγωνιστικά αυτοκίνητα, διαδικαστικά παιχνίδια και πολλά άλλα. Μπορεί να χρησιμοποιήσει πολλές δεξιότητες όπως chatbot, αναγνώριση ομιλίας, NLP, επεξεργασία εικόνας, εξόρυξη δεδομένων, CNN, μηχανική μάθηση και πολλές άλλες για να δημιουργήσει ένα ρεαλιστικό βιντεοπαιχνίδι.
Εφαρμογή: Το AI χρησιμοποιείται για τη δημιουργία διαφόρων βιντεοπαιχνιδιών όπως AlphaGo, Deep Blue, FEAR, Halo και άλλα.
Πρόβλεψη Πωλήσεων
Στόχος: Η δημιουργία λογισμικού που μπορεί να προβλέψει τις πωλήσεις για τις επιχειρήσεις
Πρόβλημα: Οι επιχειρήσεις που ασχολούνται με πολλά προϊόντα αντιμετωπίζουν δυσκολίες στη διαχείριση και την παρακολούθηση του αριθμού των πωλήσεων κάθε προϊόντος. Αντιμετωπίζουν επίσης προβλήματα με τον εντοπισμό των αποθεμάτων και την εκ νέου διάθεση των εξαντλημένων προϊόντων. Ως αποτέλεσμα, ενδέχεται να αποτύχουν να προμηθεύουν προϊόντα με δικαίωμα στους χρήστες, γεγονός που υποβαθμίζει την εμπειρία των πελατών.
Λύση: Η δημιουργία ενός εργαλείου πρόβλεψης πωλήσεων μπορεί να σας βοηθήσει να προβλέψετε τον μέσο όρο των πωλήσεων καθημερινά, εβδομαδιαία ή μηνιαία. Με αυτόν τον τρόπο, μπορείτε να κατανοήσετε πώς αποδίδουν τα προϊόντα σας και να αποθηκεύετε περισσότερα προϊόντα εγκαίρως για να ανταποκρίνονται στις απαιτήσεις των πελατών.
Για να το κάνετε αυτό, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε δεξιότητες όπως αλγόριθμους μηχανικής εκμάθησης, ανάλυση δεδομένων, Μεγάλα Δεδομένα και πολλά άλλα για να επιτρέψετε στο λογισμικό να προβλέψει τις πωλήσεις με ακρίβεια.
Εφαρμογή: Χρησιμοποιείται από καταστήματα ηλεκτρονικού εμπορίου, λιανοπωλητές, διανομείς και άλλες επιχειρήσεις που ασχολούνται με τεράστια προϊόντα.
Σύστημα Αυτοματισμού
Στόχος: Η δημιουργία μιας λύσης λογισμικού που μπορεί να αυτοματοποιήσει ορισμένες εργασίες για παραγωγικότητα
Πρόβλημα: Η επαναλαμβανόμενη, χειρωνακτική εργασία είναι χρονοβόρα. Αυτά δεν είναι μόνο κουραστικά αλλά αφαιρούν και την παραγωγικότητα. Ως εκ τούτου, πρέπει να κατασκευαστεί ένα σύστημα που να μπορεί να αυτοματοποιεί διάφορες εργασίες, όπως προγραμματισμό κλήσεων, λήψη παρουσιών, αυτόματη διόρθωση, επεξεργασία συναλλαγών και πολλά άλλα.
Λύση: Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης σάς επιτρέπει να δημιουργήσετε λογισμικό που μπορεί να αυτοματοποιήσει τέτοιες εργασίες για να βελτιώσει την παραγωγικότητα των χρηστών και να αφιερώσει χρόνο σε πιο κρίσιμες εργασίες. Μπορεί επίσης να γίνει για να παρέχει έγκαιρες ειδοποιήσεις, ώστε να μπορείτε να κάνετε τις εργασίες έγκαιρα. Και η κατασκευή αυτού του συστήματος απαιτεί δεξιότητες όπως NLP, αναγνώριση προσώπου, όραση υπολογιστή και πολλά άλλα.
Εφαρμογή: Ο αυτοματισμός με χρήση τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιείται ευρέως για τη δημιουργία εργαλείων παραγωγικότητας για επιχειρήσεις όλων των μεγεθών και σε διάφορους τομείς, από τον τραπεζικό τομέα, τη χρηματοδότηση, την υγειονομική περίθαλψη, την εκπαίδευση και τη μεταποίηση.
συμπέρασμα
Ελπίζω να βρείτε αυτά τα έργα τεχνητής νοημοσύνης ενδιαφέροντα για να εργαστείτε και να επεκτείνετε τις γνώσεις σας στην τεχνητή νοημοσύνη και άλλες συναφείς έννοιες όπως η επιστήμη δεδομένων, η μηχανική μάθηση, το NLP κ.λπ. Θα σας βοηθήσει επίσης να βελτιώσετε τις δεξιότητές σας στον προγραμματισμό και τη χρήση εργαλείων και τεχνολογιών στο έργα.
Εδώ είναι μερικά από τα καλύτερα διαδικτυακά μαθήματα τεχνητής νοημοσύνης και δεξιότητες σε ζήτηση για επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης.