Rozwój kariery w dziedzinie Sztucznej Inteligencji (AI) rysuje się w niezwykle obiecujących barwach, szczególnie w kontekście dynamicznych postępów obserwowanych w tej branży.
Praktycznie wszystkie sektory gospodarki, począwszy od technologii informacyjnych, przez przemysł produkcyjny i motoryzacyjny, aż po obszar obronności, finansów i tworzenia treści, dostrzegają potencjał sztucznej inteligencji i chętnie implementują ją w swoich działaniach.
W związku z tym, osoby aspirujące do kariery w sektorze AI, nie mogą wybrać lepszego momentu na rozpoczęcie swojej przygody, niż właśnie teraz. Mając na uwadze fakt, że praktyka stanowi najlepszą metodę przyswajania nowych umiejętności, warto zaangażować się w realizację różnorodnych projektów. Pozwoli to na zdobycie wiedzy z zakresu sztucznej inteligencji, jak również na rozwijanie kompetencji powiązanych, takich jak programowanie czy biegłe posługiwanie się narzędziami i technologiami.
Dzięki temu zdobędziesz praktyczne doświadczenie w wykorzystaniu AI do rozwiązywania rzeczywistych problemów, zarówno na poziomie indywidualnym, jak i w skali przedsiębiorstw. To z kolei pomoże Ci w budowaniu silnej pozycji na rynku pracy w sektorze AI. Kluczowe dla Twojego rozwoju będą także umiejętności z poniższego zakresu:
- Znajomość języków programowania takich jak Python, R, Java, MATLAB i Perl
- Zrozumienie algorytmów uczenia maszynowego, w tym regresji liniowej i logistycznej, metody Naïve Bayes, K-średnich, KNN, SVM, a także drzew decyzyjnych
- Podstawy analizy danych oraz umiejętność korzystania z narzędzi, takich jak Apache Spark
- Wiedza z zakresu sztucznych sieci neuronowych (ANN), zdolnych do modelowania funkcji ludzkiego mózgu w celu rozwiązywania problemów związanych z rozpoznawaniem pisma ręcznego, twarzy czy wzorców
- Podstawy sieci neuronowych konwolucyjnych (CNN)
- Biegłość w posługiwaniu się narzędziami opartymi na systemie Unix, takimi jak Sort, AWK i wyrażeniami regularnymi.
Przejdźmy teraz do omówienia kilku interesujących projektów, które mogą stanowić punkt wyjścia w Twojej karierze w AI.
Projekty AI na poziomie podstawowym
Rozpoznawanie odręcznych cyfr
Głównym celem projektu jest stworzenie systemu zdolnego do identyfikacji cyfr zapisywanych ręcznie, wykorzystującego do tego celu sztuczne sieci neuronowe.
Problematyka tego zadania wynika z faktu, że ręcznie pisane cyfry i znaki charakteryzują się znacznym zróżnicowaniem kształtów, wielkości, krzywizn i stylów, które różnią się w zależności od osoby. Przekształcenie pisma odręcznego do formy cyfrowej stanowiło więc od lat spore wyzwanie dla technologii komputerowej. Komputery napotykały również trudności z interpretacją tekstu zapisanego w tradycyjnej, papierowej formie.
Pomimo szybkiej cyfryzacji w większości sektorów, wciąż istnieją obszary, w których tradycyjna dokumentacja papierowa pozostaje w użyciu. W związku z tym konieczne jest opracowanie technologii umożliwiającej komputerom rozpoznawanie ludzkiego pisma na papierze.
Rozwiązaniem jest wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do stworzenia systemu rozpoznawania odręcznych cyfr, który charakteryzuje się wysoką precyzją w interpretacji narysowanych znaków. W projekcie tym wykorzystuje się konwolucyjną sieć neuronową (CNN) do analizy cyfr na papierze. Sieć ta opiera się na bazie danych HASYv2, zawierającej 168 000 obrazów z 369 różnych klasyfikacji.
System rozpoznawania odręcznych cyfr może być wykorzystywany nie tylko w kontekście tradycyjnej dokumentacji. Może również odczytywać symbole matematyczne i odręczny styl pisma ze zdjęć, urządzeń z ekranem dotykowym i wielu innych źródeł. Oprogramowanie to ma szerokie zastosowanie w sektorze bankowym, na przykład przy uwierzytelnianiu czeków, a także przy przetwarzaniu wypełnionych formularzy i sporządzaniu szybkich notatek.
Wykrywanie linii pasa ruchu
Celem jest stworzenie systemu, który może być zintegrowany z pojazdami autonomicznymi i robotami podążającymi za liniami, aby umożliwić im precyzyjne wykrywanie linii pasa ruchu w czasie rzeczywistym.
Samochody autonomiczne stanowią innowacyjną technologię, wykorzystującą zaawansowane techniki i algorytmy głębokiego uczenia. Ich pojawienie się otworzyło nowe perspektywy w sektorze motoryzacyjnym, ograniczając jednocześnie potrzebę obecności kierowcy za kierownicą.
Należy jednak pamiętać, że niewłaściwe przeszkolenie maszyny prowadzącej autonomiczny samochód, może prowadzić do sytuacji niebezpiecznych na drodze i zwiększać ryzyko wypadku. Jednym z kluczowych aspektów uczenia maszyn jest więc nauczenie systemu poprawnego rozpoznawania linii pasa ruchu, tak aby pojazd nie wjeżdżał na sąsiedni pas, ani nie powodował kolizji z innymi uczestnikami ruchu.
Rozwiązaniem tego problemu jest budowa systemu wykorzystującego koncepcje wizji komputerowej, zaimplementowane w języku Python. System ten pozwoli autonomicznym pojazdom na precyzyjne identyfikowanie linii pasa ruchu, zapewniając tym samym, że będą poruszać się po właściwym torze, nie narażając innych na niebezpieczeństwo.
Można wykorzystać bibliotekę Open CV. Jest to zoptymalizowana biblioteka, która koncentruje się na zastosowaniach w czasie rzeczywistym, takich jak wykrywanie linii pasa ruchu. Biblioteka oferuje interfejsy w językach Java, Python i C++, a także wspiera platformy takie jak Windows, macOS, Linux, Android i iOS.
Konieczne jest również właściwe rozpoznawanie oznaczeń po obu stronach pasa. Można wykorzystać techniki wizji komputerowej w Pythonie, aby precyzyjnie określić pasy, po których powinny poruszać się autonomiczne pojazdy. Istotne jest również odnalezienie białych oznaczeń na pasie i zamaskowanie pozostałych elementów za pomocą maskowania ramek i tablic NumPy. Dodatkowo, w celu precyzyjnego wykrywania linii pasa ruchu stosuje się transformację linii Hough. Oprócz tego, w identyfikacji linii pasa można również wykorzystać inne metody wizji komputerowej, takie jak progowanie kolorów.
Wykrywanie linii pasa ruchu jest szeroko wykorzystywane w czasie rzeczywistym przez pojazdy autonomiczne, takie jak samochody i roboty podążające za linią. Jest to również użyteczne w branży gier, w szczególności w kontekście gier wyścigowych.
Wykrywanie zapalenia płuc
Projekt ma na celu stworzenie systemu AI wykorzystującego konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) i język Python, który na podstawie zdjęć rentgenowskich pacjenta, jest w stanie wykryć zapalenie płuc.
Zapalenie płuc wciąż stanowi poważne zagrożenie, przyczyniając się do śmiertelności w wielu krajach. Problemem jest fakt, że analizy zdjęć rentgenowskich w celu wykrywania chorób takich jak zapalenie płuc, rak czy guzy, może być utrudnione z powodu niskiej widoczności i nieskutecznej oceny. Wdrożenie odpowiedniego leczenia może jednak znacząco zredukować śmiertelność.
Dodatkowo, lokalizacja, kształt i rozmiar zapalenia płuc mogą znacząco różnić się, a docelowy kontur staje się często niejasny, co utrudnia precyzyjne wykrywanie i ocenę choroby. W odpowiedzi na ten problem, konieczne jest opracowanie technologii, która pozwoli na wczesne i dokładne zdiagnozowanie zapalenia płuc, umożliwiając tym samym szybkie wdrożenie odpowiedniego leczenia.
Oprogramowanie jest trenowane na podstawie obszernych zbiorów danych dotyczących zapalenia płuc i innych chorób. Gdy użytkownicy zgłaszają swoje dolegliwości i objawy, oprogramowanie analizuje te informacje i porównuje je z danymi w swojej bazie. Dzięki temu, z wykorzystaniem eksploracji danych, jest w stanie dostarczyć najbardziej precyzyjną informację o potencjalnej chorobie pacjenta.
W ten sposób możliwe jest szybkie wykrycie choroby i wdrożenie odpowiedniego leczenia. Projektowanie oprogramowania wymaga określenia najbardziej wydajnego modelu CNN, poprzez analizę porównawczą, tak aby zapewnić skuteczne wykrywanie zapalenia płuc na podstawie zdjęć rentgenowskich, wykorzystując ekstrakcję cech. Następnie, prezentowane są różne modele z ich klasyfikatorami, aby wybrać najbardziej odpowiedni z nich. Ostatecznie, ocenie podlega wydajność wybranego modelu CNN.
Ten projekt AI ma duże znaczenie dla sektora opieki zdrowotnej, umożliwiając wczesne wykrywanie chorób takich jak zapalenie płuc, schorzenia serca, a także oferując konsultacje medyczne pacjentom.
Chatboty
Celem projektu jest zbudowanie chatbota w języku Python, który będzie mógł być zintegrowany ze stroną internetową lub aplikacją mobilną.
Klienci korzystający z aplikacji lub strony internetowej oczekują najwyższego poziomu obsługi. W przypadku pojawienia się zapytania, na które nie mogą znaleźć odpowiedzi, mogą szybko stracić zainteresowanie. W związku z tym, budując witrynę lub aplikację, należy zapewnić użytkownikom usługi najwyższej jakości, aby utrzymać ich zaangażowanie i nie narażać się na straty finansowe.
Chatbot jest aplikacją, która umożliwia automatyczną konwersację pomiędzy botami (AI) a człowiekiem, za pośrednictwem tekstu lub mowy. Jest dostępny 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, aby pomagać użytkownikom w ich zapytaniach, ułatwiać nawigację, personalizować doświadczenia, zwiększać sprzedaż i oferować wgląd w zachowania i potrzeby klientów, co pomaga w kształtowaniu produktów i usług.
W tym projekcie AI można wykorzystać prostą wersję chatbota, która jest powszechnie spotykana na stronach internetowych. Na początku warto przeanalizować ich podstawową strukturę, aby móc zbudować podobny model. Po zakończeniu pracy nad prostym chatbotem, można przejść do bardziej zaawansowanych rozwiązań.
Stworzenie chatbota wymaga wykorzystania koncepcji sztucznej inteligencji, takich jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP), aby umożliwić algorytmom i komputerom rozumienie interakcji między ludźmi w różnych językach i przetwarzanie tych danych. Analizuje on sygnały dźwiękowe i ludzki tekst, a następnie konwertuje dane na język zrozumiały dla maszyn. Do stworzenia inteligentnego chatbota o wysokiej responsywności, potrzebne są również odpowiednie narzędzia, pakiety i technologie do rozpoznawania mowy.
Chatboty znajdują szerokie zastosowanie w sektorze korporacyjnym, w obszarach takich jak obsługa klienta, helpdesk IT, sprzedaż, marketing i HR. Z chatbotów korzystają branże z sektora eCommerce, Edtech, nieruchomości, a także branża finansowa i turystyczna. Największe marki, takie jak Amazon (Alexa), Spotify, Marriott International, Pizza Hut, Mastercard, wykorzystują chatboty w swojej działalności.
System rekomendacji
Celem jest zbudowanie systemu rekomendacji produktów dla klientów, przesyłania strumieniowego filmów, muzyki i innych treści, z wykorzystaniem ANN, eksploracji danych, uczenia maszynowego i programowania.
Konkurencja na rynku jest ogromna, niezależnie od tego czy chodzi o handel elektroniczny, czy o rozrywkę. Aby wyróżnić się, konieczne jest podjęcie dodatkowego wysiłku. Nawet najlepsza oferta, nie będzie generować zysku, jeśli nie zostanie odpowiednio wypromowana i przedstawiona docelowemu klientowi.
Efektywnym sposobem na przyciągnięcie większej liczby odwiedzających do witryny lub aplikacji jest wykorzystanie systemu rekomendacji. Platformy eCommerce, takie jak Amazon, oferują rekomendacje produktów, które były wyszukiwane w Internecie. Podobne produkty pojawiają się również na Facebooku lub Instagramie. W taki sposób działa system rekomendacji.
Aby zbudować system rekomendacji, potrzebna jest historia przeglądania, zachowania klientów i ukryte dane. Umiejętności z zakresu eksploracji danych i uczenia maszynowego są niezbędne do tworzenia trafnych rekomendacji produktów na podstawie zainteresowań klientów. Konieczna jest również umiejętność programowania w językach R, Java lub Python i wykorzystania sztucznych sieci neuronowych.
Systemy rekomendacji znajdują szerokie zastosowanie w sklepach eCommerce, takich jak Amazon, eBay, usługach strumieniowania wideo, jak Netflix i YouTube, czy też w usługach strumieniowania muzyki, jak Spotify. System rekomendacji pomaga zwiększyć zasięg produktu, liczbę potencjalnych klientów, widoczność w różnych kanałach i ogólną rentowność.
Projekty AI na poziomie średniozaawansowanym
Wykrywanie ognia
Celem projektu jest stworzenie systemu detekcji pożaru, wykorzystującego CNN do zadań związanych z wizją komputerową i klasyfikacją obrazu.
Pożary w budynkach mieszkalnych i komercyjnych stanowią poważne zagrożenie. Opóźnione wykrycie pożaru może prowadzić do ogromnych strat materialnych, a także zagrożenia życia. Pożary są coraz częstsze, dlatego konieczne jest regularne monitorowanie w celu ochrony dzikiej przyrody i zasobów naturalnych.
Stworzenie systemu, który jest w stanie wykryć pożar na wczesnym etapie, zarówno w pomieszczeniach, jak i na zewnątrz, wraz z dokładną lokalizacją zdarzenia, może pomóc w jego ugaszeniu, zanim spowoduje poważne szkody. System wykrywania pożaru można rozbudować, integrując go z kamerą monitorującą.
W tym celu wykorzystuje się techniki sztucznej inteligencji, takie jak CNN i wizja komputerowa, oraz narzędzia takie jak OpenCV. Niezbędne jest zaawansowane przetwarzanie obrazu i przetwarzanie w chmurze. System powinien analizować obrazy z kamer wideo pod kątem światła widzialnego i podczerwieni. Powinien również identyfikować dym, odróżniać go od mgły i szybko ostrzegać użytkowników.
System wykrywania pożarów oparty na AI może być wykorzystywany do wykrywania pożarów lasów w celu ochrony zasobów naturalnych, flory i fauny, jak również w domach i budynkach firmowych.
Wirtualny asystent głosowy
Celem projektu jest stworzenie aplikacji z funkcjami głosowymi, która będzie pomagać użytkownikom.
Internet stanowi ogromne źródło informacji, produktów i usług. Dla wielu użytkowników, mnogość dostępnych opcji może stać się przytłaczająca. Dodatkowo, tempo życia współczesnych ludzi jest bardzo wysokie, przez co potrzebują oni pomocy w wielu różnych aspektach, nawet w wykonywaniu codziennych zadań.
Wirtualni asystenci głosowi stanowią obecnie niezbędne narzędzie, które ma na celu uproszczenie życia użytkowników. Aplikacje takie jak Alexa czy Siri, mogą być wykorzystywane w celach rozrywkowych, do wyszukiwania produktów i usług online, a także do wykonywania codziennych zadań zwiększających produktywność.
Do stworzenia tego systemu wykorzystuje się NLP, które ma za zadanie rozumieć ludzki język. System nasłuchuje głosu, przekształca go na język maszynowy i zapisuje polecenia w swojej bazie danych. Następnie, identyfikuje on intencje użytkownika, w celu wykonania zadania i może wykorzystać narzędzia zamiany tekstu na mowę lub mowy na tekst.
Wirtualni asystenci głosowi służą do wyszukiwania informacji w Internecie, odtwarzania muzyki, filmów i wideo, ustawiania przypomnień, pisania szybkich notatek, aktywacji i dezaktywacji urządzeń gospodarstwa domowego i wielu innych zadań.
Sprawdzanie plagiatu
Celem projektu jest stworzenie systemu, który będzie w stanie sprawdzać dokumenty pod kątem plagiatu lub duplikatów, z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.
Powielanie treści stanowi poważny problem, który należy stale monitorować i zwalczać. W przypadku firm, prowadzi to do utraty reputacji i obniżenia pozycji w rankingach wyszukiwarek. Dodatkowo, osoby dopuszczające się plagiatu, mogą być karane z powodu naruszenia praw autorskich. Identyfikacja treści plagiatów jest więc kluczowa zarówno dla firm, jak i dla instytucji edukacyjnych.
Koncepcje sztucznej inteligencji są wykorzystywane do stworzenia narzędzia do sprawdzania plagiatu, które ma za zadanie wykrywać duplikaty w dokumencie. W tym projekcie, do wykrywania plagiatów można wykorzystać Python Flask lub eksplorację tekstu, w połączeniu z wektorową bazą danych o nazwie Pinecone. Narzędzie może również wskazywać procent plagiatu w tekście.
Narzędzie do sprawdzania plagiatu jest przydatne dla twórców treści, blogerów, redaktorów, wydawców, pisarzy, freelancerów i pedagogów. Pozwala na sprawdzenie, czy ktoś nie wykorzystał ich pracy bez zgody. Redaktorzy mogą z kolei analizować teksty napisane przez pisarzy i weryfikować, czy są one unikalne, czy też skopiowane z innych źródeł.
Wykrywanie emocji na twarzy
Celem projektu jest zbudowanie aplikacji, która będzie w stanie przewidywać lub identyfikować ludzkie emocje na podstawie rysów twarzy, z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.
Zrozumienie ludzkich emocji stanowi spore wyzwanie. W ciągu ostatnich dekad przeprowadzono wiele badań na temat analizy emocji na twarzy. Przed pojawieniem się sztucznej inteligencji, wyniki tych analiz były bardzo zróżnicowane.
Sztuczna inteligencja może pomóc w analizowaniu ludzkich emocji poprzez analizę twarzy, z wykorzystaniem koncepcji takich jak Deep Learning i CNN. Głębokie uczenie może być wykorzystane do stworzenia oprogramowania do rozpoznawania mimiki twarzy i interpretowania jej poprzez wykrywanie podstawowych emocji w czasie rzeczywistym, takich jak radość, smutek, strach, złość, zaskoczenie, obrzydzenie czy neutralność.
System powinien być w stanie wyodrębniać rysy twarzy i klasyfikować mimikę. CNN może rozróżnić pozytywne i negatywne emocje, a także wykrywać zachowania i wzorce myślenia danej osoby.
Systemy wykrywania emocji na twarzy mogą być wykorzystywane przez boty do usprawniania interakcji międzyludzkich i zapewniania użytkownikom odpowiedniego wsparcia. Mogą również pomagać dzieciom z autyzmem, osobom niewidomym, monitorować znaki ostrzegawcze pod kątem bezpieczeństwa kierowców i w wielu innych obszarach.
Aplikacja tłumacza
Celem projektu jest zbudowanie aplikacji tłumaczącej z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.
Na świecie używa się tysięcy języków. Chociaż angielski jest językiem globalnym, nie wszyscy go rozumieją. W przypadku prowadzenia działalności biznesowej z osobami z innych krajów, bariera językowa może stanowić poważny problem. Podobnie, podróżując do innych krajów, możemy napotkać podobne trudności.
Możliwość przetłumaczenia wypowiedzi lub tekstu innych osób, pozwala na budowanie relacji i nawiązywanie głębszego kontaktu. W tym celu można wykorzystać narzędzia takie jak Tłumacz Google. Możliwe jest jednak również stworzenie własnej aplikacji, wykorzystując w tym celu sztuczną inteligencję.
W projekcie można wykorzystać modele NLP i transformatorowe. Transformator wyodrębnia cechy ze zdania, aby określić każde słowo i jego znaczenie, tak aby nadać pełny sens zdaniu. Będzie on kodować i dekodować słowa. W tym celu można załadować wstępnie wytrenowany model transformatora, oparty na języku Python. Można również użyć biblioteki GluonNLP, a następnie załadować i przetestować zbiory danych.
Aplikacje tłumaczące są szeroko wykorzystywane w wielu obszarach, takich jak biznes, podróże czy blogowanie.
Zaawansowane projekty AI
Parser życiorysów
Celem jest stworzenie oprogramowania, które będzie analizować dużą liczbę życiorysów i pomagać użytkownikom w wyborze idealnego kandydata na dane stanowisko.
W procesie rekrutacji, specjaliści ds. HR poświęcają wiele czasu na przeglądanie setek życiorysów, jeden po drugim, w celu znalezienia odpowiednich kandydatów. Jest to proces czasochłonny i nieefektywny. Chociaż proces ten można zautomatyzować, wykorzystując dopasowywanie słów kluczowych, ma to wiele wad. Kandydaci, którzy znają tę procedurę, często dodają zbyt dużo słów kluczowych, aby dostać się na krótką listę, podczas gdy inni, posiadający wymagane kompetencje, mogą zostać pominięci.
Przeglądanie dużej liczby życiorysów i wybór odpowiedniego kandydata na dane stanowisko można zautomatyzować, wykorzystując parser życiorysów. Pozwala on zaoszczędzić czas i wysiłek, a jednocześnie wybrać kandydatów, którzy posiadają niezbędne kompetencje.
AI i ML mogą być wykorzystane do stworzenia aplikacji, która wybiera odpowiedniego kandydata, odfiltrowując pozostałych. W tym celu można wykorzystać zestaw danych CV dostępny na platformie Kaggle, który składa się z dwóch kolumn: informacje o CV i tytuł stanowiska. Można również wykorzystać NLTK, bibliotekę opartą na języku Python, do tworzenia algorytmów klastrowania w celu dopasowania umiejętności.
Parser CV jest wykorzystywany w procesie rekrutacji, zarówno przez firmy, jak i instytucje edukacyjne.
Aplikacja do rozpoznawania twarzy
Celem projektu jest zbudowanie aplikacji z funkcją rozpoznawania twarzy, wykorzystującej ANN, CNN, ML i głębokie uczenie.
Problemy związane z kradzieżą tożsamości nasilają się wraz z rosnącym zagrożeniem cyberbezpieczeństwa. Może to prowadzić do problemów z prywatnością, wycieków danych i utraty reputacji, zarówno w przypadku osób indywidualnych, jak i firm.
Dane biometryczne, takie jak rysy twarzy, są unikalne, dlatego organizacje i osoby fizyczne mogą ich używać do ochrony swoich systemów i danych. Systemy rozpoznawania twarzy mogą pomóc w weryfikacji użytkowników, zapewniając dostęp do systemu, sieci, obiektu lub danych tylko autoryzowanym osobom.
Do zbudowania takiego rozwiązania potrzebne są zaawansowane algorytmy ML, funkcje matematyczne oraz techniki przetwarzania i rozpoznawania obrazów 3D.
Systemy rozpoznawania twarzy są wykorzystywane w smartfonach i innych urządzeniach jako blokada bezpieczeństwa, a także w obiektach i systemach organizacyjnych, w celu zapewnienia prywatności i bezpieczeństwa danych. Są również wykorzystywane przez dostawców usług IAM (zarządzania tożsamością i dostępem), sektor obronny i wiele innych branż.
Gry
Celem projektu jest tworzenie gier wideo z wykorzystaniem koncepcji AI.
Branża gier wideo nieustannie się rozwija, a gracze stają się coraz bardziej wymagający. W związku z tym istnieje stała potrzeba tworzenia innowacyjnych i interesujących gier, które wyróżniają się na tle konkurencji, a jednocześnie zwiększają sprzedaż.
Koncepcje sztucznej inteligencji są wykorzystywane do tworzenia różnorodnych gier, takich jak szachy, gry w węża, samochody wyścigowe, gry proceduralne i inne. Mogą wykorzystywać szereg umiejętności, takich jak chatboty, rozpoznawanie mowy, NLP, przetwarzanie obrazu, eksploracja danych, CNN, uczenie maszynowe i wiele innych, aby stworzyć realistyczne gry wideo.
AI jest wykorzystywane do tworzenia wielu gier wideo, takich jak AlphaGo, Deep Blue, FEAR, Halo i innych.
Predyktor sprzedaży
Celem projektu jest stworzenie oprogramowania, które będzie w stanie przewidywać sprzedaż dla firm.
Firmy, które oferują wiele produktów, mają trudności z zarządzaniem i śledzeniem wielkości sprzedaży poszczególnych artykułów. Mają również problem ze śledzeniem stanów magazynowych i ponownym udostępnieniem wyprzedanych produktów. W efekcie, mogą mieć problem z dostarczaniem produktów do użytkowników w odpowiednim czasie, co negatywnie wpływa na jakość obsługi klienta.
Stworzenie narzędzia do prognozowania sprzedaży, może pomóc w przewidywaniu średniej wielkości sprzedaży dziennej, tygodniowej lub miesięcznej. W ten sposób można zrozumieć, które produkty są najbardziej popularne, co pozwoli na odpowiednie planowanie stanów magazynowych i terminowe zaspokajanie potrzeb klientów.
Do stworzenia takiego narzędzia można wykorzystać umiejętności z zakresu algorytmów uczenia maszynowego, analizy danych, Big Data i inne, aby umożliwić oprogramowaniu dokładne przewidywanie sprzedaży.
Systemy predykcji sprzedaży są wykorzystywane przez sklepy eCommerce, sprzedawców detalicznych, dystrybutorów i inne firmy, które oferują dużą liczbę produktów.
System automatyki
Celem projektu jest stworzenie oprogramowania, które będzie automatyzować wybrane zadania, zwiększając tym samym produktywność.
Powtarzalna, manualna praca jest czasochłonna. Jest ona nie tylko monotonna, ale również obniża produktywność. W związku z tym należy stworzyć system, który będzie w stanie zautomatyzować różne zadania, takie jak planowanie połączeń, rejestrowanie obecności, autokorekta, przetwarzanie transakcji i wiele innych.
Sztuczna inteligencja umożliwia tworzenie oprogramowania, które może zautomatyzować tego typu zadania, zwiększając tym samym produktywność i pozostawiając więcej czasu na bardziej wymagające czynności. Systemy automatyzacji mogą również dostarczać powiadomienia, umożliwiając terminowe wykonywanie zadań. Budowa tego typu systemów wymaga umiejętności z zakresu NLP, rozpoznawania twarzy, widzenia komputerowego i wielu innych.
Automatyzacja oparta na sztucznej inteligencji jest szeroko wykorzystywana do tworzenia narzędzi zwiększających produktywność firm, niezależnie od ich wielkości i sektora, w którym działają, począwszy od bankowości, finansów, opieki zdrowotnej, edukacji i produkcji.
Podsumowanie
Mam nadzieję, że przedstawione projekty AI staną się dla Ciebie inspiracją i zachęcą do dalszego poszerzania wiedzy z zakresu sztucznej inteligencji i innych powiązanych dziedzin, takich jak data science, uczenie maszynowe czy NLP. Realizacja tych projektów pomoże Ci również w doskonaleniu umiejętności programowania i posługiwania się odpowiednimi narzędziami i technologiami.
Zachęcam również do zapoznania się z ofertą najlepszych kursów online, dotyczących sztucznej inteligencji i umiejętności, które są najbardziej pożądane przez specjalistów z tej branży.