Kariéra v umělé inteligenci (AI) se vzhledem k nedávnému vývoji v této oblasti zdá být jasná.
Téměř všechna odvětví využívají AI ve svůj prospěch, od IT, výroby a automobilového průmyslu až po obranu, finance a tvorbu obsahu,
Takže pokud si chcete vybudovat kariéru v AI, nikdy nemůže být lepší čas začít než teď. Vzhledem k tomu, že praktické zkušenosti jsou nejlepším způsobem, jak se naučit dovednosti, můžete dělat různé projekty, abyste se naučili AI a související dovednosti, jako je programování a používání nástrojů a technologií.
Naučí vás, jak může umělá inteligence pomáhat lidem a podnikům v reálném čase, a pomůže vám získat znalosti v tomto sektoru, abyste mohli posunout svou kariéru v AI. A za tímto účelem by bylo velmi užitečné, pokud máte znalosti dovedností jako:
- Programovací jazyky jako Python, R, Java, MATLAB a Perl
- Algoritmy strojového učení jako lineární regrese, logistická regrese, naivní Bayes, K-means, KNN, SVM a rozhodovací stromy
- Základy analýzy dat a nástroje, jako je Apache Spark
- Umělé neuronové sítě (ANN), které mohou napodobovat mozkové funkce lidí a řešit problémy v aplikacích pro rozpoznávání rukopisu, obličeje a vzorů
- Základy neuronové sítě (CNN).
- Unixové nástroje jako Sort, AWK a regulární výrazy.
Pojďme nyní rychle objevit některé zajímavé projekty umělé inteligence.
Table of Contents
Základní projekty AI
Rozpoznávání ručně psaných číslic
Cíl: Sestavit systém, který dokáže rozpoznat ručně psané číslice pomocí umělých neuronových sítí
Problém: Číslice a znaky napsané lidmi se skládají z různých tvarů, velikostí, křivek a stylů, které pro dva lidi nejsou úplně stejné. Převod psaných znaků nebo číslic do digitálního formátu byl tedy v minulosti pro počítače náročný. Dříve také bojovali s interpretací textu na papírových dokumentech.
Přestože digitalizace je rychle přijímána téměř ve všech odvětvích, určité oblasti stále vyžadují papírování. To je důvod, proč potřebujeme technologii, která počítačům usnadní tento proces, aby mohly rozpoznat lidské spisy na papíře.
Řešení: Použití umělých neuronových sítí umožňuje sestavit systém rozpoznávání ručně psaných číslic, který přesně interpretuje číslice, které člověk nakreslí. K tomu se využívá konvoluční neuronová síť (CNN) pro rozpoznávání číslic na papíře. Tato síť má datovou sadu HASYv2 obsahující 168 000 obrázků z 369 různých klasifikací.
Použití: Kromě papírů dokáže systém rozpoznávání ručně psaných číslic číst matematické symboly a styly rukopisu z fotografií, zařízení s dotykovou obrazovkou a dalších zdrojů. Tento software má různé aplikace, jako je ověřování bankovních šeků, čtení vyplněných formulářů a psaní rychlých poznámek.
Detekce čáry jízdního pruhu
Cíl: Vytvořit systém, který se dokáže spojit se samořízenými vozidly a roboty sledujícími čáru, aby jim pomohl detekovat pruhy na silnici v reálném čase.
Problém: Autonomní vozidla jsou bezpochyby inovativní technologie, které využívají techniky a algoritmy hlubokého učení. Vytvořili nové příležitosti v automobilovém sektoru a snížili potřebu lidského řidiče.
Pokud však stroj řídící samořídící vůz není náležitě vycvičen, může na silnici způsobovat rizika a nehody. Při výcviku stroje je jedním z kroků, aby se systém naučil, jak detekovat jízdní pruhy na silnici, aby se nedostal do jiného pruhu nebo se nesrazil s jinými vozidly.
Řešení: Chcete-li tento problém vyřešit, vytvořte systém využívající koncepty počítačového vidění v Pythonu. Pomůže autonomním vozidlům správně detekovat pruhy a zajistit, aby jezdily po silnici tam, kde by měly být, aniž by riskovaly ostatní.
Můžete použít OpenCV knihovna – optimalizovaná knihovna, která se zaměřuje na využití v reálném čase, jako je tato, k detekci pruhů. Knihovna obsahuje rozhraní Java, Python a C++, která podporují platformy Windows, macOS, Linux, Android a iOS.
Kromě toho je nutné najít značení na obou stranách jízdního pruhu. Techniky počítačového vidění v Pythonu můžete použít k nalezení jízdních pruhů, kde by měla jezdit samořídící auta. Musíte také najít bílé označení na dráze a zamaskovat zbytek objektů pomocí maskování rámců a polí NumPy. Nest, Houghova transformace čáry je použita ke konečné detekci čar jízdních pruhů. Kromě toho můžete k identifikaci čar jízdních pruhů použít další metody počítačového vidění, jako je barevné prahování.
Použití: Detekce čáry jízdního pruhu je využívána v reálném čase autonomními vozidly, jako jsou automobily a roboti sledující čáru. Je to také užitečné v herním průmyslu pro závodní auta.
Detekce pneumonie
Cíl: Sestavit systém umělé inteligence využívající konvoluční neuronové sítě (CNN) a Python, který dokáže detekovat zápal plic z rentgenových snímků pacienta
Problém: Pneumonie je stále hrozbou a v mnoha zemích si vyžádala životy. Problém je v tom, že rentgenové snímky jsou pořizovány k detekci onemocnění, jako je zápal plic, rakovina, nádor atd., obecně, což může poskytnout nízkou viditelnost a hodnocení je neúčinné. Ale pokud je dodržována správná léčba, úmrtnost může být výrazně snížena.
Kromě toho se poloha, tvar a velikost pneumonie mohou na významné úrovni lišit, přičemž její cílový obrys se stává do značné míry nejasným. Zvyšuje problémy s detekcí a přesností. To nás přivádí k vývoji technologie, která dokáže včas identifikovat zápal plic s optimální přesností, abychom mohli správně léčit a zachránit životy.
Řešení: Softwarové řešení bude trénováno s masivními detaily na zápal plic nebo jiné nemoci. Když uživatelé sdílejí své zdravotní problémy a symptomy, software může zpracovat informace a porovnat je se svou databází pro možnosti související s těmito podrobnostmi. Dokáže využít data mining k poskytnutí nejpřesnějšího onemocnění, které odpovídá detailům pacienta.
Tímto způsobem lze odhalit nemoc pacienta a získat správnou léčbu. A abyste mohli navrhnout software, musíte analyticky a komparativně určit nejúčinnější model CNN, abyste dosáhli detekce zápalu plic z rentgenových snímků pomocí extrakce příznaků. Následuje představení různých modelů s jejich klasifikátory, aby se navrhl nejvhodnější klasifikátor, a vyhodnocení nejlepšího modelu CNN pro kontrolu jeho výkonu.
Aplikace: Tento projekt umělé inteligence je prospěšný pro oblast zdravotnictví k detekci nemocí, jako je zápal plic, srdečních onemocnění atd., a poskytování lékařských konzultací pacientům.
Chatboti
Cíl: Sestavit chatbota pomocí Pythonu k jeho vložení do webové stránky nebo aplikace
Problém: Spotřebitelé potřebují vynikající služby, když používají aplikaci nebo web. Pokud mají dotaz, na který nemohou najít odpověď, mohou ztratit zájem o aplikaci. Pokud tedy vytváříte web nebo aplikaci, musíte svým uživatelům nabízet služby nejvyšší kvality, abyste o ně nepřišli a neovlivnili váš konečný výsledek.
Řešení: Chatbot je aplikace, která umožňuje automatickou konverzaci mezi roboty (AI) a člověkem prostřednictvím textu nebo řeči jako Alexa. Je k dispozici 24 hodin denně, 7 dní v týdnu a pomáhá uživatelům s jejich dotazy, orientuje se v nich, přizpůsobuje uživatelské prostředí, zvyšuje prodeje a poskytuje hlubší pohled na chování a potřeby zákazníků, které vám pomohou utvářet vaše produkty a služby.
Pro tento projekt AI můžete použít jednoduchou verzi chatbota, kterou najdete na mnoha webech. Identifikujte jejich základní strukturu a začněte budovat podobnou. Jakmile dokončíte jednoduchého chatbota, můžete přejít k pokročilým.
K vytvoření chatbota se používají koncepty umělé inteligence, jako je zpracování přirozeného jazyka (NLP), které umožňují algoritmům a počítačům porozumět lidským interakcím prostřednictvím různých jazyků a zpracovávat tato data. Rozkládá zvukové signály a lidský text a poté analyzuje a převádí data do strojově srozumitelného jazyka. K vytvoření inteligentního a citlivého chatbota budete také potřebovat různé předem vyškolené nástroje, balíčky a nástroje pro rozpoznávání řeči.
Použití: Chatboti jsou velmi užiteční ve firemním sektoru pro zákaznický servis, IT helpdesk, prodej, marketing a HR. Odvětví od eCommerce, Edtech a nemovitostí až po finance a cestovní ruch používají chatboty. Nejlepší značky jako Amazon (Alexa), Spotify, Marriott International, Pizza Hut, Mastercard a další využívají chatboty.
Systém doporučení
Cíl: Sestavit systém doporučení pro zákazníky pro produkty, videa, streamování hudby a další s pomocí ANN, data miningu, strojového učení a programování.
Problém: Konkurence je vysoká ve všech doménách, ať už jde o elektronický obchod nebo zábavu. A abyste vynikli, musíte ujet kilometry navíc. Pokud nabízíte něco, co váš cílový zákazník hledá, ale nemáte opatření, která by ho navedla do vašeho obchodu nebo doporučili vaši nabídku, necháte na stole spoustu peněz.
Řešení: Použití systému doporučení může efektivně přilákat více návštěvníků na váš web nebo aplikaci. Možná jste si všimli, že platformy elektronického obchodu, jako je Amazon, nabízejí doporučení produktů, které jste hledali někde na internetu. Když otevřete svůj Facebook nebo Instagram, uvidíte podobné produkty. Takto funguje systém doporučení.
K vybudování tohoto systému potřebujete historii procházení, chování zákazníků a implicitní data. Dovednosti dolování dat a strojového učení jsou nezbytné k vytvoření nejvhodnějších doporučení produktů na základě zájmů zákazníků. A také budete muset programovat v R, Javě nebo Pythonu a využívat umělé neuronové sítě.
Použití: Systémy doporučení nacházejí obrovské uplatnění v obchodech elektronického obchodu, jako je Amazon, eBay, ve službách pro streamování videa jako Netflix a YouTube, ve službách pro streamování hudby jako Spotify a dalších. Pomáhá zvýšit dosah produktů, počet potenciálních zákazníků a zákazníků, viditelnost napříč různými kanály a celkovou ziskovost.
Projekty umělé inteligence pro středně pokročilé
Detekce požáru
Cíl: Sestavit systém detekce požáru využívající CNN pro úkoly související s počítačovým viděním a klasifikací obrazu
Problém: Požáry v obytných a komerčních budovách jsou nebezpečné. Není-li požár odhalen včas, může vést k masivním ztrátám na životech a majetku. Požáry jsou stále častější; proto je nutné pravidelné monitorování pro zachování volně žijících živočichů a přírodních zdrojů.
Řešení: Vybudování systému, který dokáže detekovat požár uvnitř i venku v rané fázi a s jeho přesnou lokalizací, může pomoci jej uhasit dříve, než může způsobit škodu. Systém detekce požáru je vylepšen pomocí bezpečnostní kamery.
K tomu se používají techniky AI jako 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 a infračervené záření. Musí také identifikovat kouř, odlišit ho od mlhy a rychle varovat lidi.
Použití: Detekce požáru s umělou inteligencí lze použít k detekci lesních požárů k ochraně přírodních zdrojů, flóry a fauny a v domácnostech a firemních budovách.
Virtuální asistentka založená na hlasu
Cíl: Vytvořit aplikaci s hlasovými funkcemi, která uživatelům pomáhá
Problém: Web je rozlehlý s mnoha produkty a službami, které zákazníci mohou cítit zahlceni. Lidé jsou navíc zaneprázdněni a potřebují pomoc v různých oblastech i pro své každodenní úkoly.
Řešení: V dnešní době jsou požadovány hlasové virtuální asistenty, které zjednodušují uživatelům život. Lidé mohou tyto aplikace jako Alexa a Siri používat pro zábavní účely, vyhledávat online produkty a služby a provádět každodenní úkoly pro lepší produktivitu.
K vybudování tohoto systému se NLP používá k porozumění lidské řeči. Systém uslyší hlas, převede jej do strojového jazyka a uloží příkazy do své databáze. Identifikuje také záměr uživatelů provést daný úkol odpovídajícím způsobem a může používat nástroje převodu textu na řeč nebo převod řeči na text.
Aplikace: Virtuální asistenti na bázi hlasu se používají k vyhledávání relevantních položek na internetu, přehrávání hudby, filmů a videí pro zábavu, nastavování připomenutí, psaní rychlých poznámek, aktivaci a deaktivaci domácích spotřebičů a další.
Kontrola plagiátorství
Cíl: Vytvořit systém, který dokáže zkontrolovat dokument na plagiát nebo duplikaci pomocí AI
Problém: Duplikace obsahu je nemoc, kterou je třeba sledovat a vymýtit. U podniků to vede k poškození reputace a špatnému umístění ve vyhledávačích. Ve skutečnosti mohou být lidé také penalizováni za plagiátorství kvůli autorským právům. Proto je potřeba identifikovat plagiát pro podniky a vzdělávací instituce.
Řešení: Koncepty umělé inteligence se používají k vytvoření nástroje pro kontrolu plagiátů, který odhalí duplicitu v dokumentu. V tomto projektu lze použít Python Flask nebo dolování textu k detekci plagiátů pomocí vektorové databáze nazvané Pinecone. Může také ukázat procento plagiátorství.
Aplikace: Kontrola plagiátů má mnoho výhod pro tvůrce obsahu, bloggery, editory, vydavatele, spisovatele, nezávislé pracovníky a pedagogy. Mohou jej použít ke kontrole, zda někdo neukradl jejich práci a nepoužil ji, zatímco editoři mohou analyzovat zápis předložený spisovatelem a identifikovat, zda je jedinečný nebo odněkud zkopírovaný.
Detekce emocí obličeje
Cíl: Vytvořit aplikaci, která dokáže předvídat nebo identifikovat lidské emoce prostřednictvím rysů obličeje pomocí AI
Problém: Porozumět lidským emocím je náročné. Po desetiletí probíhalo mnoho výzkumů k pochopení emocí obličeje. Před příchodem AI byly výsledky všude.
Řešení: Umělá inteligence může pomoci analyzovat lidské emoce prostřednictvím obličeje pomocí konceptů jako Deep Learning a CNN. Hluboké učení lze použít k vytvoření softwaru k identifikaci výrazů obličeje a jejich interpretaci detekcí základních emocí u lidí v reálném čase, jako je štěstí, smutek, strach, hněv, překvapení, znechucení, neutrální atd.
Systém bude schopen extrahovat rysy obličeje a klasifikovat výrazy. CNN to dokáže a bude také rozlišovat mezi špatnými a dobrými emocemi, aby odhalila chování a vzorce myšlení jednotlivce.
Použití: Systémy detekce emocí v obličeji mohou být použity roboty ke zlepšení lidské interakce a poskytnutí vhodné pomoci uživatelům. Mohou také pomáhat dětem s autismem, lidem se slepotou, sledovat znamení pozornosti pro bezpečnost řidiče a další.
Aplikace překladatele
Cíl: Sestavit překladatelskou aplikaci s využitím umělé inteligence
Problém: Na světě se mluví tisíci jazyky. Přestože je angličtina globálním jazykem, ne každý jí rozumí ve všech částech světa. A pokud chcete obchodovat s někým z jiných zemí, kdo mluví jazykem, kterému nerozumíte, je to problematické. Podobně, pokud cestujete do jiných zemí, můžete čelit podobným problémům.
Řešení: Pokud dokážete přeložit to, co ostatní říkají nebo napsali, pomůže vám to hluboce se s nimi spojit. K tomu můžete použít překladač, jako je Google Translate. Můžete si však vytvořit svou vlastní aplikaci ze škrobu pomocí AI.
K tomu můžete využít NLP a transformátorové modely. Transformátor extrahuje vlastnosti z věty, aby určil každé slovo a jeho význam, který může dát úplný smysl věty. Bude kódovat a dekódovat slova od konce do konce. K tomu vám pomůže načtení předem trénovaného modelu transformátoru založeného na Pythonu. Můžete také použít knihovnu GluonNLP a poté načíst a otestovat datové sady.
Aplikace: Aplikace překladatele se používá k překladu různých jazyků pro účely, jako je podnikání, cestování, blogování a další.
Pokročilé projekty AI
Obnovit analyzátor
Cíl: Vytvořit software pomocí umělé inteligence, který dokáže prolistovat spoustu životopisů a pomůže uživatelům vybrat ten ideální
Problém: Při náborech tráví profesionálové spoustu času procházením mnoha životopisů, jeden po druhém, ručně, aby našli vhodné kandidáty na pracovní pozici. Je to časově náročné a neefektivní. Ačkoli to lze automatizovat pomocí shody klíčových slov, má mnoho nevýhod. Kandidáti, kteří znají tento postup, přidají mnohem více klíčových slov, aby se dostali do užšího výběru, zatímco ostatní budou odmítnuti, i když mají požadované dovednosti.
Řešení: Procházení velkého počtu životopisů a hledání toho správného pro pracovní roli lze automatizovat pomocí analyzátoru životopisů. Pomůže vám to dělat efektivně, ušetří čas a úsilí a zároveň vám umožní vybrat kandidáty s požadovanými dovednostmi.
AI a ML vám mohou pomoci sestavit aplikaci a vybrat vhodného kandidáta a zbytek odfiltrovat. K tomu můžete využít datovou sadu Resume na Kaggle se dvěma sloupci – 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 náborový proces a mohou jej používat podniky a vzdělávací instituce.
Aplikace pro rozpoznávání tváře
Cíl: Vytvořit aplikaci s funkcí rozpoznávání obličeje pomocí ANN, CNN, ML a hlubokého učení
Problém: Problémy s krádeží identity jsou vážné s rostoucími riziky kybernetické bezpečnosti, která mohou infiltrovat systémy a data. Může to způsobit problémy s ochranou soukromí, úniky dat a poškození pověsti lidí a podniků.
Řešení: Biometrie, jako jsou rysy obličeje, jsou jedinečné, takže 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 mají přístup pouze oprávnění a autentizovaní uživatelé.
K vytvoření tohoto řešení potřebujete 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 organizační zařízení a systémy pro zajištění soukromí a bezpečnosti dat. Používají jej také poskytovatelé správy identit a přístupu (IAM), sektor obrany a další.
Hry
Cíl: Vytvářet videohry pomocí konceptů AI
Problém: Průmysl videoher se rozšiřuje a hráči jsou stále vyspělejší. Proto existuje neustálá potřeba vyvíjet se a poskytovat zajímavé hry, které vyniknou, zatímco budete pokračovat ve zvyšování prodeje.
Řešení: Koncepty AI se používají k vytváření různých herních aplikací, jako jsou šachy, hadí hry, závodní auta, procedurální hry a další. K vytvoření realistické videohry může využít mnoho dovedností, jako jsou chatboti, rozpoznávání řeči, NLP, zpracování obrazu, dolování dat, CNN, strojové učení a mnoho dalších.
Aplikace: AI se používá k vytváření různých videoher, jako jsou AlphaGo, Deep Blue, FEAR, Halo a další.
Prediktor prodeje
Cíl: Vytvořit software, který dokáže předvídat prodeje pro podniky
Problém: Podniky, které se zabývají mnoha produkty, čelí potížím se správou a sledováním prodeje každého produktu. Mají také potíže s dohledáním zásob a opětovným zpřístupněním vyprodaných produktů. V důsledku toho mohou selhat při dodávání produktů přímo uživatelům, což zhoršuje zákaznickou zkušenost.
Řešení: Vytvoření nástroje pro predikci prodeje vám může pomoci předpovídat průměrnou hodnotu prodeje denně, týdně nebo měsíčně. Tímto způsobem můžete porozumět výkonu vašich produktů a skladovat více položek včas, abyste splnili požadavky zákazníků.
K tomu můžete využít dovednosti, jako jsou algoritmy strojového učení, analýza dat, velká data a další, abyste softwaru umožnili přesně předpovídat prodeje.
Použití: Používají ho obchody elektronického obchodu, maloobchodníci, distributoři a další podniky zabývající se masivními produkty.
Automatizační systém
Cíl: Vytvořit softwarové řešení, které dokáže automatizovat určité úkoly pro produktivitu
Problém: Opakovaná ruční práce je časově náročná. Jsou nejen únavné, ale také snižují produktivitu. Proto je třeba 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 takové úkoly automatizovat, což pomáhá zlepšit produktivitu uživatelů a věnovat čas kritičtějším úkolům. Lze jej také nastavit tak, aby doručoval včas upozornění, takže můžete dělat úkoly včas. A vybudování tohoto systému vyžaduje dovednosti jako NLP, rozpoznávání obličeje, počítačové vidění a další.
Aplikace: Automatizace pomocí AI se široce používá k vytváření nástrojů produktivity pro podniky všech velikostí a v různých sektorech od bankovnictví, financí, zdravotnictví, vzdělávání a výroby.
Závěr
Doufám, že pro vás bude práce s těmito projekty umělé inteligence zajímavá a rozšíříte si své znalosti v oblasti umělé inteligence a dalších souvisejících konceptů, jako je datová věda, strojové učení, NLP atd. Pomůže vám také zdokonalit vaše dovednosti v programování a používání nástrojů a technologií v projekty.
Zde jsou některé z nejlepších online kurzů AI a požadovaných dovedností pro profesionály AI.