7 проектов ИИ для всех уровней
Искусственный интеллект: проекты для новичков и экспертов. Создайте свой AI-помощник, анализируйте фондовый рынок, обучайте агента играть в Super Mario. Практикуйтесь, документируйте, делитесь. Получите опыт и знания для своей будущей карьеры в области ИИ и машинного обучения.
Мы живём в увлекательные времена, когда искусственный интеллект (ИИ) и чат-боты, такие как ChatGPT, становятся главной темой разговоров. Кажется, что сегодня каждому хочется иметь своего личного помощника на базе ИИ. Но хотите ли вы создать свой собственный проект по ИИ с нуля?
В этом посте мы рассмотрим проекты по искусственному интеллекту для начинающих, продвинутых разработчиков и экспертов. Вы найдёте ресурсы, которые помогут вам создать своё собственное приложение на базе ИИ, независимо от того, только ли вы начинаете или у вас уже есть опыт в этой области.
В этом посте мы рассмотрим проекты по искусственному интеллекту для начинающих, продвинутых разработчиков и экспертов. Вы найдёте ресурсы, которые помогут вам создать своё собственное приложение на базе ИИ, независимо от того, только ли вы начинаете или у вас уже есть опыт в этой области.
Проекты ИИ для начинающих
Эти проекты по искусственному интеллекту для начинающих помогут вам обрести уверенность и развить новые навыки, гарантируя, что вы освоите все его основы.
1. Give Life: Predict Blood Donations
Проект "Give Life: Predict Blood Donations" направлен на прогнозирование, пожертвует ли донор кровь в определённый временной промежуток. В проекте используются данные, собранные с передвижного пункта сдачи крови в Тайване, который организует сбор крови в различных университетах в рамках акции по донорству крови.
В этом проекте по искусственному интеллекту вы будете обрабатывать исходные данные и вводить их в инструмент автоматического машинного обучения TPOT Python. Этот инструмент проанализирует сотни вариантов машинных обучений, чтобы найти лучший для нашего набора данных.
После того как мы определим идеальный вариант, мы создадим нашу модель, используя нормализованные параметры, чтобы добиться лучшего результата.
Инструменты AutoML позволяют даже начинающим, имеющим ограниченные знания в области машинного обучения, создавать проекты по ИИ. Эти инструменты выполняют все задачи и предоставляют наилучшую модель для тестирования и внедрения.
Проект "Give Life: Predict Blood Donations" направлен на прогнозирование, пожертвует ли донор кровь в определённый временной промежуток. В проекте используются данные, собранные с передвижного пункта сдачи крови в Тайване, который организует сбор крови в различных университетах в рамках акции по донорству крови.
В этом проекте по искусственному интеллекту вы будете обрабатывать исходные данные и вводить их в инструмент автоматического машинного обучения TPOT Python. Этот инструмент проанализирует сотни вариантов машинных обучений, чтобы найти лучший для нашего набора данных.
После того как мы определим идеальный вариант, мы создадим нашу модель, используя нормализованные параметры, чтобы добиться лучшего результата.
Инструменты AutoML позволяют даже начинающим, имеющим ограниченные знания в области машинного обучения, создавать проекты по ИИ. Эти инструменты выполняют все задачи и предоставляют наилучшую модель для тестирования и внедрения.
2. Прогнозирование одобрения кредитных карт
В проекте "Прогнозирование одобрения кредитных карт" вы создадите приложение для автоматического одобрения кредитных карт, используя оптимизацию гиперпараметров и логистическую регрессию.
Для этого проекта по искусственному интеллекту вам понадобится использовать различные навыки, такие как обработка пропущенных значений, обработка категориальных признаков, масштабирование данных, работа с несбалансированными данными и применение автоматической оптимизации гиперпараметров через GridCV.
Этот проект предназначен, чтобы выйти за рамки работы с простыми и чистыми данными.
Если вы ищете проекты, подходящие для начинающих, то на сайте DataCamp есть библиотека проектов по науке о данных, которую вы могли бы изучить. Применяя свои навыки программирования к различным наборам данных, вы сможете решать практические задачи прямо в своем браузере и получать реальный опыт.
В проекте "Прогнозирование одобрения кредитных карт" вы создадите приложение для автоматического одобрения кредитных карт, используя оптимизацию гиперпараметров и логистическую регрессию.
Для этого проекта по искусственному интеллекту вам понадобится использовать различные навыки, такие как обработка пропущенных значений, обработка категориальных признаков, масштабирование данных, работа с несбалансированными данными и применение автоматической оптимизации гиперпараметров через GridCV.
Этот проект предназначен, чтобы выйти за рамки работы с простыми и чистыми данными.
Если вы ищете проекты, подходящие для начинающих, то на сайте DataCamp есть библиотека проектов по науке о данных, которую вы могли бы изучить. Применяя свои навыки программирования к различным наборам данных, вы сможете решать практические задачи прямо в своем браузере и получать реальный опыт.
Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?
Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!
Проекты ИИ для людей со средними навыками
Мы выбрали эти проекты по ИИ для тех, кто уже имеет базовые навыки. Они достаточно сложные, чтобы было интересно, но при этом помогут вам развивать ваши умения.
3. Обнаружение объектов
В проекте по обнаружению объектов первым шагом будет разделение изображения на фрагменты. Затем вы будете использовать предварительно обученную свёрточную нейронную сеть VGG-16, чтобы предсказать вероятность наличия кота на изображении. В конце вы создадите тепловую карту вероятностей, которая покажет местоположение кота на изображении.
Для более точного указания местоположения ограничивающей рамки вам нужно будет использовать регрессионную модель для предсказания её координат.
Когда дело доходит до объектов более сложной формы, целесообразно использовать свёрточные нейронные сети для этой задачи. Для достижения этого вы будете использовать оптимизатор стохастического градиентного спуска и среднеквадратичную ошибку (MSE) в качестве метрик, поскольку наша цель — выполнить регрессию. В завершение вы оцените результаты модели.
В проекте по обнаружению объектов первым шагом будет разделение изображения на фрагменты. Затем вы будете использовать предварительно обученную свёрточную нейронную сеть VGG-16, чтобы предсказать вероятность наличия кота на изображении. В конце вы создадите тепловую карту вероятностей, которая покажет местоположение кота на изображении.
Для более точного указания местоположения ограничивающей рамки вам нужно будет использовать регрессионную модель для предсказания её координат.
Когда дело доходит до объектов более сложной формы, целесообразно использовать свёрточные нейронные сети для этой задачи. Для достижения этого вы будете использовать оптимизатор стохастического градиентного спуска и среднеквадратичную ошибку (MSE) в качестве метрик, поскольку наша цель — выполнить регрессию. В завершение вы оцените результаты модели.
4. BERT для классификации текстов
В проекте по классификации текстов вы будете использовать BERT (двунаправленные представления кодировщика от трансформеров), чтобы предсказать, относится ли данный новостной статья к категории "Мир", "Спорт", "Бизнес" или "Наука/Техника".
Этот проект среднего уровня по искусственному интеллекту научит вас работать с набором данных, создавать и обучать модель, а также оценивать её эффективность. Кроме того, вы узнаете о механизмах внимания, трансформерах и поймете архитектуру BERT.
Включение этого проекта в ваше портфолио по машинному обучению может увеличить ваши шансы на трудоустройство. Помимо обучения работы с крупными моделями ИИ, вы также получите технические знания о том, как эти большие и сложные модели функционируют.
Также изучите нашу статью о эффективных методах управления проектами ИИ. В этом блоге собраны лучшие стратегии управления крупными проектами по искусственному интеллекту.
В проекте по классификации текстов вы будете использовать BERT (двунаправленные представления кодировщика от трансформеров), чтобы предсказать, относится ли данный новостной статья к категории "Мир", "Спорт", "Бизнес" или "Наука/Техника".
Этот проект среднего уровня по искусственному интеллекту научит вас работать с набором данных, создавать и обучать модель, а также оценивать её эффективность. Кроме того, вы узнаете о механизмах внимания, трансформерах и поймете архитектуру BERT.
Включение этого проекта в ваше портфолио по машинному обучению может увеличить ваши шансы на трудоустройство. Помимо обучения работы с крупными моделями ИИ, вы также получите технические знания о том, как эти большие и сложные модели функционируют.
Также изучите нашу статью о эффективных методах управления проектами ИИ. В этом блоге собраны лучшие стратегии управления крупными проектами по искусственному интеллекту.
Проекты ИИ для экспертов
Эти проекты по ИИ для экспертов действительно станут для вас вызовом. Чтобы выполнить их, вам понадобится использовать широкий спектр навыков и знаний, а также пробовать новые концепции, которые помогут вам развиваться.
5. Анализ и прогнозирование фондового рынка с помощью LSTM
Исследуйте данные фондового рынка, сосредоточившись на технологических акциях, таких как Apple, Amazon, Google и Microsoft в проекте "Анализ и прогнозирование фондового рынка с использованием LSTM".
Научитесь получать информацию о фондовых ценных бумагах с помощью библиотеки yfinance и визуализировать её с помощью Seaborn и Matplotlib. Проанализируйте риск акции на основе её предыдущей истории производительности. Наконец, постройте модель искусственного интеллекта с использованием метода Long Short Term Memory (LSTM) для прогнозирования будущих цен на акции.
Знание работы с временными рядами и способность прогнозировать цены на акции критически важны для всех, кто интересуется финансовым сектором или исследовательскими областями.
Точно так же, умение понимать тенденции и предоставлять решения — это очень востребованный навык в финансовой индустрии.
Исследуйте данные фондового рынка, сосредоточившись на технологических акциях, таких как Apple, Amazon, Google и Microsoft в проекте "Анализ и прогнозирование фондового рынка с использованием LSTM".
Научитесь получать информацию о фондовых ценных бумагах с помощью библиотеки yfinance и визуализировать её с помощью Seaborn и Matplotlib. Проанализируйте риск акции на основе её предыдущей истории производительности. Наконец, постройте модель искусственного интеллекта с использованием метода Long Short Term Memory (LSTM) для прогнозирования будущих цен на акции.
Знание работы с временными рядами и способность прогнозировать цены на акции критически важны для всех, кто интересуется финансовым сектором или исследовательскими областями.
Точно так же, умение понимать тенденции и предоставлять решения — это очень востребованный навык в финансовой индустрии.
6. Супер Марио ИИ
В проекте Super Mario AI вы обучите искусственного интеллекта играть в первый уровень Super Mario World с использованием глубокого Q-обучения и ввода сырых пикселей. Этот подход объединяет такие техники, как повторение опыта, пространственная трансформационная сеть и политика ε-жадности.
Архитектура модели имеет отдельные ветви для обработки истории действий, истории скриншотов и текущего состояния, которые объединяются перед выходным слоем, предсказывающим значения действий-наград. Наблюдая за экранами игрового процесса, она учится проходить уровень без заранее настроенных признаков.
Этот проект является очень продвинутым и требует обширных навыков как в области обучения с подкреплением, так и в компьютерном зрении. Хотя его может быть сложно повторить, усилия стоят того.
В проекте Super Mario AI вы обучите искусственного интеллекта играть в первый уровень Super Mario World с использованием глубокого Q-обучения и ввода сырых пикселей. Этот подход объединяет такие техники, как повторение опыта, пространственная трансформационная сеть и политика ε-жадности.
Архитектура модели имеет отдельные ветви для обработки истории действий, истории скриншотов и текущего состояния, которые объединяются перед выходным слоем, предсказывающим значения действий-наград. Наблюдая за экранами игрового процесса, она учится проходить уровень без заранее настроенных признаков.
Этот проект является очень продвинутым и требует обширных навыков как в области обучения с подкреплением, так и в компьютерном зрении. Хотя его может быть сложно повторить, усилия стоят того.
Проекты ИИ для развлечения
Завершаем наш список проектов по искусственному интеллекту легким и забавным проектом. Даже если вы новичок в этой области, вам понравится этот проект.
7. Создайте чат-бота с ИИ за 5 минут
В проекте "Искусственный интеллект для развлечения" вы создадите чат-бота с использованием Hugging Face и Gradio. Это довольно просто и требует минимальных знаний в программировании на Python.
В этом проекте вы научитесь создавать и развертывать веб-приложение с использованием трансформаторов для загрузки модели разговора и использования функции gradio Chat inference для создания вывода пользовательского чата. На создание приложения потребуется всего 5 минут, и вам не нужно будет покидать свой браузер.
Gradio недавно представила функцию gr.ChatInterface(predict), которая позволяет пользователям легко создавать настраиваемые чат-боты и интегрировать их с агентами менее чем за 5 минут. Для полного руководства по созданию вашего собственного чат-интерфейса посетите страницу Creating A Chatbot Fast на gradio.app.
Если вам понравилось создавать проекты по искусственному интеллекту для развлечения, почему бы не попробовать 5 проектов, созданных с использованием генеративных моделей и открытых инструментов? Вы научитесь создавать редактор изображений, чат-бота вроде ChatGPT с низкими ресурсами, приложение для классификации одобрения займов, автоматизировать взаимодействия с PDF-файлами и голосового ассистента на базе GPT.
В проекте "Искусственный интеллект для развлечения" вы создадите чат-бота с использованием Hugging Face и Gradio. Это довольно просто и требует минимальных знаний в программировании на Python.
В этом проекте вы научитесь создавать и развертывать веб-приложение с использованием трансформаторов для загрузки модели разговора и использования функции gradio Chat inference для создания вывода пользовательского чата. На создание приложения потребуется всего 5 минут, и вам не нужно будет покидать свой браузер.
Gradio недавно представила функцию gr.ChatInterface(predict), которая позволяет пользователям легко создавать настраиваемые чат-боты и интегрировать их с агентами менее чем за 5 минут. Для полного руководства по созданию вашего собственного чат-интерфейса посетите страницу Creating A Chatbot Fast на gradio.app.
Если вам понравилось создавать проекты по искусственному интеллекту для развлечения, почему бы не попробовать 5 проектов, созданных с использованием генеративных моделей и открытых инструментов? Вы научитесь создавать редактор изображений, чат-бота вроде ChatGPT с низкими ресурсами, приложение для классификации одобрения займов, автоматизировать взаимодействия с PDF-файлами и голосового ассистента на базе GPT.
Заключение
Как только вы завершите основное образование и получите свой диплом, настоятельно рекомендуется начать работать над проектами по искусственному интеллекту для создания своего портфолио. Помимо программирования, важно документировать свой проект и делиться им с другими специалистами, чтобы получить обратную связь. Сильное портфолио поможет вам получить работу мечты и преуспеть в области машинного обучения и науки о данных.
Создайте новое будущее с нашими решениями
Похожие статьи