15 zajímavých nápadů na projekty AI pro začátečníky

Kariéra v oblasti umělé inteligence (UI) se s ohledem na současný rozvoj této technologie jeví jako velmi perspektivní.

Téměř každé odvětví, od IT přes průmysl a automobilový sektor až po obranu, finance a tvorbu obsahu, využívá UI k dosažení svých cílů.

Proto, pokud uvažujete o kariéře v UI, není lepší čas začít než právě teď. Praktické zkušenosti jsou klíčové pro osvojení potřebných dovedností. Můžete pracovat na různých projektech, které vám pomohou naučit se UI a související dovednosti, jako je programování a práce s nástroji a technologiemi.

Dozvíte se, jak může UI v reálném čase pomáhat lidem a firmám, a získáte v tomto oboru potřebné znalosti, abyste se mohli posunout ve své kariéře. K tomu by bylo užitečné, abyste disponovali znalostmi v následujících oblastech:

• Programovací jazyky jako Python, R, Java, MATLAB a Perl
• Algoritmy strojového učení, například lineární regrese, logistická regrese, naivní Bayes, K-means, KNN, SVM a rozhodovací stromy
• Základy analýzy dat a nástroje jako Apache Spark
• Umělé neuronové sítě (ANN), které napodobují funkce lidského mozku a řeší problémy v aplikacích pro rozpoznávání rukopisu, obličeje a vzorů
• Základy konvolučních neuronových sítí (CNN)
• Unixové nástroje jako Sort, AWK a regulární výrazy.

Nyní se podívejme na několik zajímavých projektů v oblasti umělé inteligence.

Základní projekty UI

Rozpoznávání ručně psaných číslic

Cíl: Vytvořit systém, který pomocí umělých neuronových sítí dokáže rozpoznávat ručně psané číslice.

Problém: Číslice a znaky psané lidmi se liší tvarem, velikostí, zakřivením a stylem. Pro dva různé lidi nejsou nikdy zcela totožné. Proto byl převod psaných znaků a číslic do digitální podoby pro počítače v minulosti velmi náročný. Potíže měly také s interpretací textu v tištěných dokumentech.

Ačkoli digitalizace postupuje rychle v téměř všech odvětvích, některé oblasti stále vyžadují papírovou dokumentaci. Z toho důvodu je nezbytná technologie, která počítačům usnadní tento proces a umožní jim rozpoznávat lidský text na papíře.

Řešení: Použití umělých neuronových sítí umožňuje vytvořit systém pro rozpoznávání ručně psaných číslic, který dokáže přesně interpretovat číslice, které člověk nakreslí. Pro tento účel se používá konvoluční neuronová síť (CNN), která rozpoznává číslice na papíře. Tato síť využívá datovou sadu HASYv2, která obsahuje 168 000 obrázků z 369 různých klasifikací.

Použití: Kromě papírových dokumentů dokáže systém pro rozpoznávání ručně psaných číslic číst matematické symboly a styly psaní z fotografií, zařízení s dotykovou obrazovkou a dalších zdrojů. Tento software má různé aplikace, například ověřování bankovních šeků, čtení vyplněných formulářů a psaní rychlých poznámek.

Detekce jízdních pruhů

Cíl: Vyvinout systém, který bude schopen komunikovat se samořízenými vozidly a roboty sledujícími čáru a pomáhat jim při detekci jízdních pruhů na silnici v reálném čase.

Problém: Autonomní vozidla představují nepochybně inovativní technologii, která využívá hluboké učení a algoritmy. Vytvořila nové příležitosti v automobilovém průmyslu a snížila potřebu lidského řidiče.

Nicméně pokud řídicí systém autonomního vozidla není dostatečně trénovaný, může na silnici způsobit nebezpečné situace a nehody. Jedním z kroků tréninku je naučit systém detekovat jízdní pruhy na vozovce, aby se vozidlo nedostalo do jiného pruhu nebo nesrazilo s jinými vozidly.

Řešení: Pro řešení tohoto problému vytvořte systém, který využívá principy počítačového vidění v Pythonu. Pomůže autonomním vozidlům správně detekovat jízdní pruhy a zajistí, že budou jezdit po správné části vozovky, aniž by ohrožovala ostatní.

Můžete použít knihovnu OpenCV, která je optimalizovaná pro využití v reálném čase, jako je detekce jízdních pruhů. Tato knihovna nabízí rozhraní v jazycích Java, Python a C++ a podporuje platformy Windows, macOS, Linux, Android a iOS.

Kromě toho je nutné najít označení na obou stranách jízdního pruhu. K nalezení jízdních pruhů, po kterých by se měla samořízená vozidla pohybovat, můžete použít techniky počítačového vidění v Pythonu. Musíte také najít bílé značení na vozovce a zamaskovat zbývající objekty pomocí rámcování a polí NumPy. Následně se k finální detekci jízdních pruhů používá Houghova transformace čáry. Pro identifikaci jízdních pruhů můžete využít i další metody počítačového vidění, například barevné prahování.

Použití: Detekce jízdních pruhů se v reálném čase využívá u autonomních vozidel, jako jsou automobily a roboti sledující čáru. Je také užitečná v herním průmyslu pro závodní hry.

Detekce zápalu plic

Cíl: Vytvořit systém umělé inteligence, který využívá konvoluční neuronové sítě (CNN) a Python k detekci zápalu plic na rentgenových snímcích pacienta.

Problém: Zápal plic je stále nebezpečnou nemocí, která si v mnoha zemích vyžádala mnoho životů. Problém spočívá v tom, že rentgenové snímky se používají k detekci různých onemocnění, jako je zápal plic, rakovina, nádory atd. Obecně však mohou poskytovat nízkou viditelnost a hodnocení bývá neefektivní. Pokud se však dodržuje správná léčba, úmrtnost se může výrazně snížit.

Poloha, tvar a velikost zápalu plic se navíc mohou výrazně lišit, což značně ztěžuje detekci a snižuje přesnost. To vede k potřebě vyvinout technologii, která dokáže včas identifikovat zápal plic s optimální přesností, aby bylo možné zahájit správnou léčbu a zachránit životy.

Řešení: Softwarové řešení se trénuje pomocí rozsáhlých dat o zápalu plic a dalších onemocněních. Když uživatelé sdílejí své zdravotní problémy a příznaky, software může tyto informace zpracovat a porovnat je se svou databází, aby nalezl možnosti odpovídající zadaným informacím. Může použít dolování dat k určení nejpřesnějšího onemocnění, které odpovídá pacientovým údajům.

Tímto způsobem lze onemocnění pacienta odhalit a zahájit správnou léčbu. Pro návrh softwaru je třeba analyticky a srovnávací metodou vybrat nejúčinnější model CNN, který umožní detekci zápalu plic na rentgenových snímcích pomocí extrakce příznaků. Následně se představí různé modely s jejich klasifikátory, aby se určil nejvhodnější klasifikátor, a vyhodnotí se nejlepší model CNN pro kontrolu jeho výkonu.

Aplikace: Tento projekt umělé inteligence je užitečný ve zdravotnictví k detekci nemocí, jako je zápal plic, srdeční onemocnění atd., a poskytuje lékařské konzultace pacientům.

Chatboti

Cíl: Vytvořit chatbota pomocí Pythonu a integrovat ho do webové stránky nebo aplikace.

Problém: Zákazníci očekávají kvalitní služby, když používají aplikaci nebo webové stránky. Pokud mají dotaz, na který nemohou najít odpověď, mohou o aplikaci ztratit zájem. Pokud vytváříte webové stránky nebo aplikaci, musíte uživatelům nabízet kvalitní služby, abyste o ně nepřišli a neohrozili tak svůj úspěch.

Řešení: Chatbot je aplikace, která umožňuje automatickou konverzaci mezi roboty (UI) a člověkem prostřednictvím textu nebo řeči, jako je tomu u asistentky Alexy. Je dostupný 24 hodin denně, 7 dní v týdnu a pomáhá uživatelům s jejich dotazy, navigací, přizpůsobením uživatelského prostředí, zvyšuje prodeje a poskytuje hlubší vhled do chování a potřeb zákazníků. To vám může pomoci při tvorbě vašich produktů a služeb.

Pro tento projekt UI můžete použít jednoduchou verzi chatbota, kterou najdete na mnoha webech. Analyzujte jeho základní strukturu a začněte vytvářet podobný systém. Po dokončení jednoduchého chatbota můžete přejít k pokročilejším verzím.

Při vytváření chatbotů se používají koncepty umělé inteligence, jako je zpracování přirozeného jazyka (NLP), které umožňuje algoritmům a počítačům porozumět lidské komunikaci v různých jazycích a zpracovávat tato data. Rozkládá zvukové signály a lidský text a následně analyzuje a převádí data do strojově srozumitelného jazyka. K vytvoření inteligentního a citlivého chatbota budete také potřebovat různé předtrénované nástroje, balíčky a nástroje pro rozpoznávání řeči.

Použití: Chatboti jsou velmi užiteční v obchodním sektoru pro zákaznický servis, IT helpdesky, prodej, marketing a HR. Chatboty se využívají v různých odvětvích, od elektronického obchodu, vzdělávání a realit až po finance a cestovní ruch. Nejvýznamnější značky, jako je Amazon (Alexa), Spotify, Marriott International, Pizza Hut, Mastercard a další, používají chatbota.

Doporučovací systémy

Cíl: Vytvořit doporučovací systém pro zákazníky, který bude doporučovat produkty, videa, streamovanou hudbu a další obsah pomocí ANN, dolování dat, strojového učení a programování.

Problém: Konkurence je vysoká ve všech oblastech, ať už se jedná o elektronický obchod nebo zábavu. Pokud chcete vyniknout, musíte se hodně snažit. Pokud nabízíte něco, co váš cílový zákazník hledá, ale nemáte žádná opatření, která by ho navedla do vašeho obchodu nebo mu doporučila vaši nabídku, přicházíte o značné množství potenciálních výdělků.

Řešení: Použití doporučovacího systému může účinně přilákat více návštěvníků na váš web nebo do aplikace. Možná jste si všimli, že platformy elektronického obchodu, jako je Amazon, nabízejí doporučení produktů, které jste hledali na internetu. Podobně i když otevřete Facebook nebo Instagram, uvidíte doporučení produktů. Takto funguje doporučovací systém.

K vytvoření tohoto systému je zapotřebí historie procházení, chování zákazníků a implicitní data. Dovednosti v oblasti dolování dat a strojového učení jsou nezbytné pro vytváření nejrelevantnějších doporučení produktů na základě zájmů zákazníků. Kromě toho budete muset programovat v jazycích R, Java nebo Python a využívat umělé neuronové sítě.

Použití: Doporučovací systémy mají široké uplatnění v obchodech elektronického obchodu, jako je Amazon nebo eBay, ve streamovacích službách, jako je Netflix a YouTube, ve streamovacích službách hudby, jako je Spotify, a dalších. Pomáhají zvýšit dosah produktů, počet potenciálních a stávajících zákazníků, viditelnost napříč různými kanály a celkovou ziskovost.

Projekty umělé inteligence pro středně pokročilé

Detekce požáru

Cíl: Vytvořit systém detekce požáru, který využívá CNN pro počítačové vidění a klasifikaci obrazu.

Problém: Požáry v obytných a komerčních budovách jsou nebezpečné. Pokud není požár včas detekován, může vést k velkým ztrátám na životech a majetku. Požáry jsou stále častější, proto je nutné je pravidelně monitorovat, abychom chránili volně žijící živočichy a přírodní zdroje.

Řešení: Vybudování systému, který dokáže detekovat požár v rané fázi uvnitř i venku a určit jeho přesnou polohu, může pomoci uhasit ho dříve, než způsobí škody. Systém detekce požáru je vylepšen pomocí bezpečnostní kamery.

K tomu se používají techniky UI, jako je CNN a počítačové vidění, a nástroje jako OpenCV. Vyžaduje sofistikované zpracování obrazu a cloud computing. Systém může být navržen tak, aby analyzoval obrazy z videokamer pro viditelné světlo i infračervené záření. Musí také rozpoznávat kouř, odlišovat ho od mlhy a rychle varovat lidi.

Použití: Detekce požárů pomocí umělé inteligence se využívá pro detekci lesních požárů k ochraně přírodních zdrojů, flóry a fauny, a také v domácnostech a komerčních budovách.

Hlasový virtuální asistent

Cíl: Vytvořit aplikaci s hlasovými funkcemi, která bude uživatelům poskytovat pomoc.

Problém: Web je rozsáhlý a nabízí velké množství produktů a služeb, které mohou zákazníky zahltit. Navíc jsou lidé zaneprázdněni a potřebují pomoc v různých oblastech i s každodenními úkoly.

Řešení: V současné době jsou stále více vyhledáváni hlasoví virtuální asistenti, kteří uživatelům usnadňují život. Lidé mohou tyto aplikace, jako je Alexa a Siri, používat k zábavním účelům, vyhledávání produktů a služeb online a k plnění každodenních úkolů pro dosažení vyšší produktivity.

Pro vybudování tohoto systému se používá NLP pro porozumění lidské řeči. Systém uslyší hlas, převede ho do strojového jazyka a uloží příkazy do své databáze. Identifikuje také záměry uživatelů, aby mohl příslušný úkol provést. Může využívat nástroje pro převod textu na řeč nebo řeči na text.

Aplikace: Hlasoví virtuální asistenti se používají k vyhledávání relevantních informací na internetu, přehrávání hudby, filmů a videí pro zábavu, nastavování připomenutí, psaní rychlých poznámek, aktivaci a deaktivaci domácích spotřebičů a k dalším účelům.

Kontrola plagiátorství

Cíl: Vytvořit systém, který pomocí UI dokáže zkontrolovat dokument na plagiátorství nebo duplikaci.

Problém: Duplikování obsahu je problém, který je třeba sledovat a eliminovat. Firmám způsobuje poškození reputace a špatné pozice ve vyhledávačích. Navíc mohou být lidé trestáni za plagiátorství z důvodu autorských práv. Proto je potřeba identifikovat plagiátorství pro firmy i vzdělávací instituce.

Řešení: Koncepty umělé inteligence se používají k vytváření nástrojů pro kontrolu plagiátů, které dokážou odhalit duplikaci v dokumentu. V tomto projektu lze použít Python Flask nebo dolování textu k detekci plagiátů pomocí vektorové databáze s názvem Pinecone. Systém může také zobrazovat procento plagiátorství.

Aplikace: Kontrola plagiátorství má mnoho výhod pro tvůrce obsahu, blogery, redaktory, vydavatele, spisovatele, nezávislé pracovníky a pedagogy. Mohou jej používat ke kontrole, zda někdo neukradl jejich práci a nepoužil ji, zatímco redaktoři mohou analyzovat text předložený autorem a zjistit, zda je originální nebo zkopírovaný z jiného zdroje.

Detekce emocí v obličeji

Cíl: Vytvořit aplikaci, která pomocí umělé inteligence dokáže předvídat nebo identifikovat lidské emoce na základě rysů obličeje.

Problém: Porozumění lidským emocím je náročné. Po celá desetiletí probíhal rozsáhlý výzkum s cílem porozumět emocím v obličeji. Před nástupem UI byly výsledky různorodé.

Řešení: Umělá inteligence může pomoci analyzovat lidské emoce na základě obličeje pomocí konceptů, jako je hluboké učení a CNN. Hluboké učení lze použít k vytvoření softwaru, který dokáže identifikovat výrazy obličeje a interpretovat je, detekovat základní emoce v reálném čase, jako je štěstí, smutek, strach, hněv, překvapení, znechucení, neutrální výraz atd.

Systém bude schopen extrahovat rysy obličeje a klasifikovat výrazy. CNN to dokáže a také rozliší mezi negativními a pozitivními emocemi, aby mohla odhalit chování a myšlenkové vzorce jednotlivce.

Použití: Systémy detekce emocí v obličeji mohou být využity roboty k zlepšení lidské interakce a poskytování vhodné pomoci uživatelům. Mohou také pomáhat dětem s autismem, nevidomým, sledovat projevy pozornosti pro zajištění bezpečnosti řidiče a k dalším účelům.

Překladatelská aplikace

Cíl: Vytvořit překladatelskou aplikaci s využitím umělé inteligence.

Problém: Na světě se mluví tisíci jazyků. I když je angličtina celosvětovým jazykem, ne každý jí rozumí ve všech koutech světa. Pokud chcete obchodovat s někým z jiné země, kdo hovoří jazykem, kterému nerozumíte, může to být problematické. Stejné problémy můžete mít i při cestování do cizích zemí.

Řešení: Pokud dokážete překládat to, co ostatní říkají nebo píší, může vám to pomoci navázat s nimi hlubší kontakt. K tomu můžete použít překladač, jako je Google Translate. Nicméně, s využitím UI si můžete vytvořit vlastní překladatelskou aplikaci.

K tomu můžete využít NLP a transformátorové modely. Transformátor extrahuje vlastnosti z věty a určí každé slovo a jeho význam, aby byl význam věty kompletní. Bude kódovat a dekódovat slova od začátku do konce. Pomůže vám s tím načtení předtrénovaného modelu transformátoru založeného na Pythonu. Můžete také použít knihovnu GluonNLP a následně načíst a testovat datové sady.

Aplikace: Překladatelské aplikace se používají pro překlady různých jazyků pro účely, jako je obchod, cestování, blogování a další.

Pokročilé projekty UI

Analyzátor životopisů

Cíl: Vytvořit software s využitím umělé inteligence, který dokáže analyzovat velké množství životopisů a pomůže uživatelům vybrat ty nejvhodnější.

Problém: Při náboru tráví personalisté spoustu času procházením životopisů jeden po druhém, aby našli vhodné kandidáty na pracovní pozici. Je to časově náročné a neefektivní. I když lze tento proces automatizovat pomocí porovnávání klíčových slov, má mnoho nevýhod. Kandidáti, kteří tento postup znají, do životopisu přidávají mnoho klíčových slov, aby se dostali do užšího výběru, zatímco ostatní, i když mají požadované dovednosti, jsou odmítnuti.

Řešení: Procházení velkého počtu životopisů a hledání toho správného pro pracovní pozici lze automatizovat pomocí analyzátoru životopisů. Pomůže vám to efektivněji pracovat, ušetří vám čas a úsilí a umožní vám vybrat kandidáty s požadovanými dovednostmi.

Umělá inteligence a strojové učení vám mohou pomoci vytvořit aplikaci, která vybere vhodného kandidáta a ostatní odfiltruje. K tomuto účelu můžete použít datovou sadu Resume na Kaggle, která obsahuje dva sloupce - informace o životopisu a název pozice. Můžete také použít NLTK, knihovnu založenou na Pythonu, k vytvoření shlukovacích algoritmů, které odpovídají dovednostem.

Použití: Analyzátor životopisů se používá pro náborové procesy a mohou jej využívat firmy a vzdělávací instituce.

Aplikace pro rozpoznávání obličeje

Cíl: Vytvořit aplikaci s funkcí rozpoznávání obličeje pomocí ANN, CNN, ML a hlubokého učení.

Problém: Problémy s krádeží identity jsou závažné, protože narůstá počet rizik souvisejících s kybernetickou bezpečností, která mohou infiltrovat systémy a data. To může vést k problémům s ochranou soukromí, únikům dat a poškození pověsti lidí a firem.

Řešení: Biometrické údaje, jako jsou rysy obličeje, jsou jedinečné, proto je mohou organizace i jednotlivci používat k ochraně svých systémů a dat. Systémy rozpoznávání obličeje mohou pomoci ověřit uživatele a zajistit, že k systému, síti, zařízení nebo datům budou mít přístup pouze oprávnění a ověření uživatelé.

K vytvoření tohoto řešení budete potřebovat pokročilé algoritmy ML, matematické funkce a techniky zpracování a rozpoznávání 3D obrazu.

Použití: Používá se v chytrých telefonech a dalších zařízeních jako bezpečnostní zámek a pro organizační systémy zajišťující soukromí a bezpečnost dat. Využívají ho také poskytovatelé správy identit a přístupu (IAM), obranný sektor a další.

Hry

Cíl: Vytvářet videohry pomocí konceptů UI.

Problém: Odvětví videoher se rozvíjí a hráči jsou stále náročnější. Proto je potřeba neustále se vyvíjet a nabízet zajímavé hry, které vyniknou a zároveň zvýší prodej.

Řešení: Koncepty UI se používají k vytváření různých herních aplikací, jako jsou šachy, hadí hry, závodní hry, procedurální hry a další. K vytvoření realistické videohry lze využít mnoho dovedností, například chatboty, rozpoznávání řeči, NLP, zpracování obrazu, dolování dat, CNN, strojové učení a mnoho dalších.

Aplikace: UI se využívá k vytváření různých videoher, například AlphaGo, Deep Blue, FEAR, Halo a dalších.

Prediktor prodeje

Cíl: Vytvořit software, který dokáže předvídat prodeje pro firmy.

Problém: Firmy, které nabízejí mnoho produktů, mají potíže se správou a sledováním prodeje každého produktu. Mají také problémy se sledováním zásob a opětovným zpřístupněním vyprodaných produktů. V důsledku toho mohou mít problémy s včasným dodáním produktů koncovým uživatelům, což má negativní vliv na zákaznickou zkušenost.

Řešení: Vytvoření nástroje pro predikci prodeje vám může pomoci předpovídat průměrnou hodnotu prodeje denně, týdně nebo měsíčně. Získáte tak přehled o výkonnosti vašich produktů a můžete včas naskladnit více položek, abyste uspokojili požadavky zákazníků.

K tomu můžete využít dovednosti, jako jsou algoritmy strojového učení, analýza dat, velká data a další, a umožnit tak softwaru přesně předpovídat prodeje.

Použití: Využívají ho obchody elektronického obchodu, maloobchodníci, distributoři a další firmy, které pracují s velkým množstvím produktů.

Automatizační systémy

Cíl: Vytvořit softwarové řešení, které dokáže automatizovat určité úkoly pro zvýšení produktivity.

Problém: Opakovaná manuální práce je časově náročná. Nejenže je únavná, ale také snižuje produktivitu. Proto je potřeba vybudovat systém, který dokáže automatizovat různé úkoly, jako je plánování hovorů, přijímání docházky, automatické opravy, zpracování transakcí a další.

Řešení: Používání umělé inteligence vám umožňuje vytvářet software, který dokáže automatizovat takové úkoly a pomáhá tak zvyšovat produktivitu uživatelů, kteří se mohou věnovat důležitějším úkolům. Můžete také nastavit zasílání včasných upozornění, abyste mohli úkoly plnit včas. Vytvoření takového systému vyžaduje dovednosti v oblasti NLP, rozpoznávání obličeje, počítačového vidění a další.

Aplikace: Automatizace pomocí UI se široce používá k vytváření nástrojů pro zvýšení produktivity pro firmy všech velikostí a v různých odvětvích, jako je bankovnictví, finance, zdravotnictví, vzdělávání a výroba.

Závěr

Doufám, že pro vás bude práce s těmito projekty umělé inteligence zajímavá a že si rozšíříte své znalosti v oblasti UI a dalších souvisejících konceptů, jako je datová věda, strojové učení, NLP atd. Pomůže vám to také zdokonalit vaše dovednosti v programování a používání nástrojů a technologií při práci na projektech.

Zde jsou některé z nejlepších online kurzů UI a požadované dovednosti pro profesionály v oblasti UI.