Kariera w Sztucznej Inteligencji (AI) wydaje się świetlana w świetle ostatnich wydarzeń w tej dziedzinie.
Prawie wszystkie sektory wykorzystują sztuczną inteligencję dla swoich korzyści, od IT, produkcji i motoryzacji po obronę, finanse i tworzenie treści,
Tak więc, jeśli chcesz zbudować karierę w AI, nigdy nie może być lepszego czasu na rozpoczęcie niż teraz. Ponieważ najlepszym sposobem na opanowanie umiejętności jest praktyczne doświadczenie, możesz wykonywać różne projekty, aby uczyć się sztucznej inteligencji i powiązanych umiejętności, takich jak programowanie oraz korzystanie z narzędzi i technologii.
Nauczy Cię, w jaki sposób sztuczna inteligencja może pomóc ludziom i firmom w czasie rzeczywistym oraz pomoże Ci zdobyć wiedzę w tym sektorze, aby rozwijać swoją karierę w AI. A do tego byłoby bardzo korzystne, gdybyś posiadał wiedzę na temat umiejętności takich jak:
- Języki programowania, takie jak Python, R, Java, MATLAB i Perl
- Algorytmy uczenia maszynowego, takie jak regresja liniowa, regresja logistyczna, Naïve Bayes, K-średnie, KNN, SVM i drzewa decyzyjne
- Podstawy i narzędzia do analizy danych, takie jak Apache Spark
- Sztuczne sieci neuronowe (ANN), które mogą naśladować funkcje mózgu ludzi, aby rozwiązywać problemy w aplikacjach do rozpoznawania pisma ręcznego, twarzy i wzorów
- Podstawy sieci neuronowych konwulsji (CNN)
- Narzędzia oparte na systemie Unix, takie jak Sort, AWK i wyrażenia regularne.
Teraz szybko odkryjmy niektóre z interesujących projektów AI.
Spis treści:
Podstawowe projekty AI
Rozpoznawanie cyfr odręcznych
Cel: Zbudowanie systemu rozpoznającego odręczne cyfry za pomocą sztucznych sieci neuronowych
Problem: Cyfry i znaki pisane przez ludzi składają się z różnych kształtów, rozmiarów, krzywych i stylów, niezupełnie takich samych dla dwóch osób. Tak więc konwertowanie pisanych znaków lub cyfr na format cyfrowy było w przeszłości wyzwaniem dla komputerów. Mieli również trudności z interpretacją tekstu na dokumentach papierowych.
Chociaż cyfryzacja jest szybko wdrażana w prawie każdym sektorze, niektóre obszary nadal wymagają papierkowej roboty. Dlatego potrzebujemy technologii, aby ten proces był łatwy dla komputerów, tak aby mogły rozpoznawać ludzkie pisma na papierze.
Rozwiązanie: Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych umożliwia zbudowanie odręcznego systemu rozpoznawania cyfr, który precyzyjnie interpretuje narysowane cyfry. W tym celu do rozpoznawania cyfr na papierze wykorzystywana jest konwolucyjna sieć neuronowa (CNN). Ta sieć ma zestaw danych HASYv2 zawierający 168 000 obrazów z 369 różnych klasyfikacji.
Zastosowanie: Oprócz dokumentów system rozpoznawania odręcznych cyfr może odczytywać symbole matematyczne i style pisma odręcznego ze zdjęć, urządzeń z ekranem dotykowym i innych źródeł. To oprogramowanie ma różne aplikacje, takie jak uwierzytelnianie czeków bankowych, czytanie wypełnionych formularzy i robienie szybkich notatek.
Wykrywanie linii pasa
Cel: Stworzenie systemu, który może łączyć się z samojezdnymi pojazdami i robotami podążającymi za liniami, aby pomóc im wykrywać linie pasa ruchu na drodze w czasie rzeczywistym.
Problem: Bez wątpienia pojazdy autonomiczne to innowacyjne technologie wykorzystujące techniki i algorytmy Deep Learning. Stworzyły nowe możliwości w sektorze motoryzacyjnym i zmniejszyły zapotrzebowanie na kierowcę.
Jeśli jednak maszyna prowadząca samochód autonomiczny nie jest odpowiednio przeszkolona, może powodować zagrożenia i wypadki na drodze. Jednym z kroków podczas uczenia maszyny jest nauczenie systemu rozpoznawania pasów na drodze, aby nie wjeżdżała na inny pas ani nie kolidowała z innymi pojazdami.
Rozwiązanie: Aby rozwiązać ten problem, zbuduj system wykorzystujący koncepcje Computer Vision w Pythonie. Pomoże autonomicznym pojazdom prawidłowo wykrywać linie pasów i zapewnia, że poruszają się po drodze tam, gdzie powinny, bez narażania innych.
Możesz użyć Otwórz CV biblioteka – zoptymalizowana biblioteka, która koncentruje się na wykorzystaniu w czasie rzeczywistym, takim jak ta, do wykrywania linii pasów. Biblioteka zawiera interfejsy Java, Python i C++ obsługujące platformy Windows, macOS, Linux, Android i iOS.
Ponadto konieczne jest znalezienie oznaczeń po obu stronach pasa. Możesz użyć technik widzenia komputerowego w Pythonie, aby znaleźć pasy, na których powinny jeździć samochody autonomiczne. Musisz także znaleźć białe oznaczenie na pasie i zamaskować pozostałe obiekty za pomocą maskowania ramek i tablic NumPy. Nest, transformacja linii Hough jest stosowana w celu ostatecznego wykrycia linii pasów. Ponadto do identyfikacji linii pasów można użyć innych metod widzenia komputerowego, takich jak progowanie kolorów.
Zastosowanie: Wykrywanie linii pasa ruchu jest wykorzystywane w czasie rzeczywistym przez pojazdy autonomiczne, takie jak samochody i roboty podążające za linią. Jest również pomocny w branży gier w samochodach wyścigowych.
Wykrywanie zapalenia płuc
Cel: Zbudowanie systemu AI przy użyciu konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN) i Pythona, który może wykrywać zapalenie płuc na podstawie zdjęć rentgenowskich pacjenta
Problem: Zapalenie płuc nadal stanowi zagrożenie, pochłaniając życie w wielu krajach. Problem polega na tym, że zdjęcia rentgenowskie są wykonywane w celu wykrycia chorób, takich jak zapalenie płuc, rak, guz itp., co może zapewnić niską widoczność i sprawić, że ocena będzie nieskuteczna. Ale jeśli zastosuje się odpowiednie leczenie, śmiertelność może zostać znacznie zmniejszona.
Co więcej, położenie, kształt i rozmiar zapalenia płuc mogą się znacznie różnić, a jego docelowy kontur staje się w dużej mierze niejasny. Zwiększa problemy z wykrywaniem i dokładnością. To prowadzi nas do opracowania technologii, która może wcześnie zidentyfikować zapalenie płuc z optymalną dokładnością, aby zapewnić właściwe leczenie i ratować życie.
Rozwiązanie: Oprogramowanie zostanie przeszkolone z obszernymi szczegółami dotyczącymi zapalenia płuc lub innych chorób. Gdy użytkownicy dzielą się swoimi problemami i objawami związanymi ze zdrowiem, oprogramowanie może przetwarzać informacje i sprawdzać je w swojej bazie danych pod kątem możliwości związanych z tymi szczegółami. Może korzystać z eksploracji danych, aby dostarczyć najbardziej precyzyjne informacje o chorobie odpowiadającej szczegółom pacjenta.
W ten sposób można wykryć chorobę pacjenta i otrzymać odpowiednie leczenie. Aby zaprojektować oprogramowanie, należy określić najbardziej wydajny model CNN analitycznie i porównawczo, aby uzyskać wykrywanie zapalenia płuc na podstawie obrazów rentgenowskich przy użyciu ekstrakcji cech. Następnie przedstawiamy różne modele z ich klasyfikatorami, aby zaproponować najbardziej odpowiedni klasyfikator i oceniamy najlepszy model CNN, aby sprawdzić jego wydajność.
Zastosowanie: Ten projekt AI jest korzystny dla sektora opieki zdrowotnej w zakresie wykrywania chorób takich jak zapalenie płuc, dolegliwości serca itp. oraz zapewniania konsultacji medycznych pacjentom.
Chatboty
Cel: Zbudowanie chatbota przy użyciu Pythona do osadzenia go na stronie internetowej lub w aplikacji
Problem: Konsumenci potrzebują doskonałej obsługi, gdy korzystają z aplikacji lub strony internetowej. Jeśli mają zapytanie, na które nie mogą znaleźć odpowiedzi, mogą stracić zainteresowanie aplikacją. Tak więc, jeśli budujesz witrynę lub aplikację, musisz oferować użytkownikom usługi najwyższej jakości, aby ich nie stracić i nie wpłynąć na wynik finansowy.
Rozwiązanie: Chatbot to aplikacja, która umożliwia automatyczną konwersację między botami (AI) a człowiekiem za pomocą tekstu lub mowy, np. Alexa. Jest dostępny 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, aby pomagać użytkownikom w ich zapytaniach, nawigować po nich, personalizować wrażenia użytkownika, zwiększać sprzedaż i zapewniać głębszy wgląd w zachowania i potrzeby klientów, aby pomóc w kształtowaniu produktów i usług.
Do tego projektu AI możesz użyć prostej wersji chatbota, którą znajdziesz na wielu stronach internetowych. Zidentyfikuj ich podstawową strukturę, aby rozpocząć budowę podobnej. Po skończeniu prostego chatbota możesz przejść do zaawansowanych.
Aby stworzyć chatbota, wykorzystuje się koncepcje sztucznej inteligencji, takie jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP), aby umożliwić algorytmom i komputerom zrozumienie interakcji między ludźmi w różnych językach i przetwarzanie tych danych. Rozkłada sygnały dźwiękowe i ludzki tekst, a następnie analizuje i konwertuje dane w języku zrozumiałym dla maszyn. Będziesz także potrzebować różnych przeszkolonych narzędzi, pakietów i narzędzi do rozpoznawania mowy, aby stworzyć inteligentnego i responsywnego chatbota.
Zastosowanie: Chatboty są bardzo przydatne w sektorze korporacyjnym do obsługi klienta, helpdesku IT, sprzedaży, marketingu i HR. Z chatbotów korzystają branże od eCommerce, Edtech i nieruchomości po finanse i turystykę. Najlepsze marki, takie jak Amazon (Alexa), Spotify, Marriott International, Pizza Hut, Mastercard i inne, wykorzystują chatboty.
System rekomendacji
Cel: Zbudowanie systemu rekomendacji dla klientów dla produktów, strumieniowego przesyłania filmów i muzyki i nie tylko, za pomocą ANN, eksploracji danych, uczenia maszynowego i programowania.
Problem: Konkurencja jest wysoka we wszystkich domenach, niezależnie od tego, czy chodzi o handel elektroniczny, czy o rozrywkę. Aby się wyróżnić, musisz pokonać dodatkowe mile. Jeśli oferujesz coś, czego poszukuje Twój docelowy klient, ale nie masz środków, aby poprowadzić go do Twojego sklepu lub polecić Twoją ofertę, zostawiasz dużo gotówki na stole.
Rozwiązanie: Korzystanie z systemu rekomendacji może skutecznie przyciągnąć więcej odwiedzających do Twojej witryny lub aplikacji. Być może zauważyłeś, że platformy eCommerce, takie jak Amazon, oferują rekomendacje produktów, których szukałeś gdzieś w Internecie. Kiedy otwierasz swojego Facebooka lub Instagrama, widzisz podobne produkty. Tak działa system rekomendacji.
Aby zbudować ten system, potrzebujesz historii przeglądania, zachowań klientów i ukrytych danych. Umiejętności eksploracji danych i uczenia maszynowego są niezbędne do tworzenia najbardziej odpowiednich rekomendacji produktów w oparciu o zainteresowania klientów. Będziesz także musiał programować w R, Javie lub Pythonie i wykorzystywać sztuczne sieci neuronowe.
Zastosowanie: Systemy rekomendacji znajdują ogromne aplikacje w sklepach eCommerce, takich jak Amazon, eBay, usługach strumieniowania wideo, takich jak Netflix i YouTube, usługach strumieniowania muzyki, takich jak Spotify i innych. Pomaga zwiększyć zasięg produktu, liczbę potencjalnych klientów i klientów, widoczność w różnych kanałach i ogólną rentowność.
Pośrednie projekty AI
Wykrycie ognia
Cel: Zbudowanie systemu wykrywania pożaru wykorzystującego CNN do zadań związanych z wizją komputerową i klasyfikacją obrazu
Problem: Pożary w budynkach mieszkalnych i komercyjnych są niebezpieczne. Jeśli pożar nie zostanie wykryty na czas, może doprowadzić do masowej utraty życia i mienia. Pożary są coraz częstsze; dlatego konieczne jest regularne monitorowanie, aby chronić dziką przyrodę i zasoby naturalne.
Rozwiązanie: Zbudowanie systemu, który może wykrywać pożar w pomieszczeniach i na zewnątrz na wczesnym etapie oraz z jego dokładną lokalizacją, może pomóc ugasić go, zanim wyrządzi jakiekolwiek szkody. System wykrywania pożaru został ulepszony dzięki kamerze monitorującej.
W tym celu wykorzystywane są techniki sztucznej inteligencji, takie jak CNN i wizja komputerowa, oraz narzędzia takie jak OpenCV. Potrzebuje wyrafinowanego przetwarzania obrazu i przetwarzania w chmurze. System może być wykonany do analizy obrazów z kamer wideo pod kątem światła widzialnego i podczerwieni. Musi także identyfikować dym, odróżniać go od mgły i szybko ostrzegać ludzi.
Zastosowanie: Wykrywanie pożarów oparte na sztucznej inteligencji może być wykorzystywane do wykrywania pożarów lasów w celu ochrony zasobów naturalnych, flory i fauny oraz w domach i budynkach firmowych.
Wirtualny asystent głosowy
Cel: Zbudowanie aplikacji z funkcjami głosowymi, aby pomóc użytkownikom
Problem: Sieć jest ogromna i zawiera wiele produktów i usług, które klienci mogą czuć przytłoczeni. Ponadto ludzie są zajęci i potrzebują pomocy w różnych dziedzinach, nawet w codziennych zadaniach.
Rozwiązanie: Obecnie wirtualni asystenci głosowi są potrzebni, aby uprościć życie użytkowników. Ludzie mogą używać tych aplikacji, takich jak Alexa i Siri, w celach rozrywkowych, wyszukiwać produkty i usługi online oraz wykonywać codzienne zadania w celu zwiększenia produktywności.
Aby zbudować ten system, NLP służy do rozumienia ludzkiego języka. System usłyszy głos, przekształci go na język maszynowy i zapisze polecenia w swojej bazie danych. Zidentyfikuje również zamiary użytkowników, aby odpowiednio wykonać zadanie i może korzystać z narzędzi zamiany tekstu na mowę lub mowy na tekst.
Zastosowanie: wirtualni asystenci głosowi służą do wyszukiwania odpowiednich elementów w Internecie, odtwarzania muzyki, filmów i wideo w celach rozrywkowych, ustawiania przypomnień, pisania szybkich notatek, aktywacji i dezaktywacji urządzeń gospodarstwa domowego i nie tylko.
Sprawdzanie plagiatu
Cel: Stworzenie systemu, który może sprawdzać dokument pod kątem plagiatu lub duplikacji za pomocą sztucznej inteligencji
Problem: Powielanie treści to choroba, którą należy monitorować i zwalczać. W przypadku firm prowadzi to do utraty reputacji i złych rankingów w wyszukiwarkach. W rzeczywistości ludzie mogą również zostać ukarani za plagiat ze względu na prawa autorskie. W związku z tym istnieje potrzeba identyfikacji treści plagiatów dla firm i instytucji edukacyjnych.
Rozwiązanie: Koncepcje sztucznej inteligencji służą do zbudowania narzędzia do sprawdzania plagiatów w celu wykrywania duplikatów w dokumencie. W tym projekcie Python Flask lub eksploracja tekstu mogą być wykorzystywane do wykrywania plagiatów przy użyciu wektorowej bazy danych o nazwie Pinecone. Może również pokazywać procent plagiatu.
Zastosowanie: Narzędzie do sprawdzania plagiatu ma wiele zalet dla twórców treści, blogerów, redaktorów, wydawców, pisarzy, freelancerów i pedagogów. Mogą za jego pomocą sprawdzić, czy ktoś ukradł ich pracę i czy ją używa, podczas gdy redaktorzy mogą przeanalizować napisany przez pisarza tekst i określić, czy jest on unikalny, czy też skądś skopiowany.
Wykrywanie emocji na twarzy
Cel: Zbudowanie aplikacji, która może przewidywać lub identyfikować ludzkie emocje na podstawie rysów twarzy za pomocą sztucznej inteligencji
Problem: Zrozumienie ludzkich emocji jest wyzwaniem. Od dziesięcioleci przeprowadzono wiele badań nad zrozumieniem emocji na twarzy. Przed pojawieniem się sztucznej inteligencji wyniki były wszechobecne.
Rozwiązanie: sztuczna inteligencja może pomóc analizować ludzkie emocje poprzez twarz, korzystając z pojęć takich jak Deep Learning i CNN. Głębokie uczenie można wykorzystać do zbudowania oprogramowania do rozpoznawania mimiki twarzy i interpretowania jej poprzez wykrywanie podstawowych emocji u ludzi w czasie rzeczywistym, takich jak szczęście, smutek, strach, złość, zaskoczenie, obrzydzenie, neutralność itp.
System będzie mógł wyodrębniać rysy twarzy i klasyfikować mimikę. CNN może to zrobić i będzie również rozróżniać złe i dobre emocje, aby wykryć zachowanie i wzorce myślenia danej osoby.
Zastosowanie: Systemy wykrywania emocji na twarzy mogą być wykorzystywane przez boty do usprawniania interakcji międzyludzkich i zapewniania użytkownikom odpowiedniej pomocy. Mogą również pomóc dzieciom z autyzmem, osobom niewidomym, monitorować znaki ostrzegawcze pod kątem bezpieczeństwa kierowcy i nie tylko.
Aplikacja tłumacza
Cel: Zbudowanie aplikacji tłumaczącej z wykorzystaniem sztucznej inteligencji
Problem: Na świecie mówi się tysiącami języków. Chociaż angielski jest językiem globalnym, nie wszyscy go rozumieją w każdej części świata. A jeśli chcesz prowadzić interesy z kimś z innych krajów, który mówi w języku, którego nie rozumiesz, jest to problematyczne. Podobnie, jeśli podróżujesz do innych krajów, możesz napotkać podobne problemy.
Rozwiązanie: Jeśli potrafisz przetłumaczyć to, co mówią lub napisali inni, pomoże ci to nawiązać z nimi głęboki kontakt. W tym celu możesz użyć tłumacza, takiego jak Tłumacz Google. Możesz jednak zbudować własną aplikację ze skrobi za pomocą sztucznej inteligencji.
W tym celu można wykorzystać modele NLP i transformatorowe. Transformator wyodrębni cechy ze zdania, aby określić każde słowo i jego znaczenie, które mogą nadać pełne znaczenie zdaniu. Będzie kodować i dekodować słowa od końca do końca. W tym celu pomoże Ci załadowanie wstępnie wytrenowanego modelu transformatora opartego na języku Python. Możesz także użyć biblioteki GluonNLP, a następnie załadować i przetestować zbiory danych.
Zastosowanie: Aplikacja tłumacz służy do tłumaczenia różnych języków do celów takich jak biznes, podróże, blogowanie i nie tylko.
Zaawansowane projekty AI
Wznów parser
Cel: Zbudowanie oprogramowania przy użyciu sztucznej inteligencji, które może przeglądać wiele życiorysów i pomagać użytkownikom w wyborze idealnego
Problem: W rekrutacjach profesjonaliści spędzają dużo czasu na przeszukiwaniu wielu życiorysów, jeden po drugim, ręcznie, aby znaleźć odpowiednich kandydatów na dane stanowisko. Jest to czasochłonne i nieefektywne. Chociaż można to zautomatyzować poprzez dopasowywanie słów kluczowych, ma wiele wad. Kandydaci, którzy znają tę procedurę, dodadzą znacznie więcej słów kluczowych, aby znaleźć się na krótkiej liście, podczas gdy inni zostaną odrzuceni, nawet jeśli mają wymagane umiejętności.
Rozwiązanie: Przeglądanie dużej liczby życiorysów i znajdowanie odpowiedniego dla stanowiska pracy można zautomatyzować za pomocą parsera życiorysów. Pomoże Ci to zrobić skutecznie, oszczędzając czas i wysiłek, jednocześnie pozwalając wybrać kandydatów o wymaganych umiejętnościach.
AI i ML mogą pomóc Ci zbudować aplikację, aby wybrać odpowiedniego kandydata, jednocześnie odfiltrowując resztę. Aby to zrobić, możesz użyć zestawu danych CV na Kaggle z dwiema kolumnami – informacje o CV i tytuł stanowiska. Możesz także użyć NLTK – biblioteki opartej na języku Python – do tworzenia algorytmów klastrowania w celu dopasowania umiejętności.
Aplikacja: Parser CV jest wykorzystywany w procesie rekrutacji i może być wykorzystywany przez firmy i instytucje edukacyjne.
Aplikacja do rozpoznawania twarzy
Cel: Zbudowanie aplikacji z funkcją rozpoznawania twarzy przy użyciu ANN, CNN, ML i głębokiego uczenia
Problem: Problemy z kradzieżą tożsamości są poważne wraz z rosnącym zagrożeniem cyberbezpieczeństwa, które może przeniknąć do systemów i danych. Może powodować problemy z prywatnością, wycieki danych i utratę reputacji ludzi i firm.
Rozwiązanie: Dane biometryczne, takie jak rysy twarzy, są unikalne, więc organizacje i osoby fizyczne mogą ich używać do ochrony swoich systemów i danych. Systemy rozpoznawania twarzy mogą pomóc w weryfikacji użytkownika, zapewniając dostęp do systemu, sieci, obiektu lub danych tylko autoryzowanym i uwierzytelnionym użytkownikom.
Do zbudowania tego rozwiązania potrzebne są zaawansowane algorytmy ML, funkcje matematyczne oraz techniki przetwarzania i rozpoznawania obrazów 3D.
Zastosowanie: Jest używany w smartfonach i innych urządzeniach jako blokada bezpieczeństwa oraz w obiektach i systemach organizacyjnych zapewniających prywatność i bezpieczeństwo danych. Jest również używany przez dostawców zarządzania tożsamością i dostępem (IAM), sektor obronny i nie tylko.
Gry
Cel: tworzenie gier wideo przy użyciu koncepcji AI
Problem: Branża gier wideo rozwija się, a gracze stają się coraz bardziej zaawansowani. W związku z tym istnieje ciągła potrzeba rozwoju i dostarczania interesujących gier, które wyróżniają się, a Ty nadal zwiększasz sprzedaż.
Rozwiązanie: Koncepcje sztucznej inteligencji służą do tworzenia różnych aplikacji do gier, takich jak szachy, gry w węża, samochody wyścigowe, gry proceduralne i inne. Może wykorzystywać wiele umiejętności, takich jak chatboty, rozpoznawanie mowy, NLP, przetwarzanie obrazu, eksploracja danych, CNN, uczenie maszynowe i wiele innych, aby stworzyć realistyczną grę wideo.
Zastosowanie: AI służy do tworzenia różnych gier wideo, takich jak AlphaGo, Deep Blue, FEAR, Halo i innych.
Predyktor sprzedaży
Cel: Stworzenie oprogramowania, które może przewidywać sprzedaż dla firm
Problem: Firmy zajmujące się wieloma produktami napotykają trudności w zarządzaniu i śledzeniu wielkości sprzedaży każdego produktu. Mają też problemy ze śledzeniem zapasów i ponownym udostępnieniem wyprzedanych produktów. W rezultacie mogą zawieść w dostarczaniu produktów na prawo do użytkowników, co pogarsza jakość obsługi klienta.
Rozwiązanie: Zbudowanie narzędzia do prognozowania sprzedaży może pomóc w przewidywaniu średniej wielkości sprzedaży dziennej, tygodniowej lub miesięcznej. W ten sposób możesz zrozumieć, w jaki sposób Twoje produkty działają i przechowywać więcej produktów na czas, aby spełnić wymagania klientów.
Aby to zrobić, możesz wykorzystać umiejętności, takie jak algorytmy uczenia maszynowego, analiza danych, Big Data i inne, aby umożliwić oprogramowaniu dokładne przewidywanie sprzedaży.
Zastosowanie: Jest używany przez sklepy eCommerce, sprzedawców detalicznych, dystrybutorów i inne firmy zajmujące się masowymi produktami.
System automatyki
Cel: Stworzenie oprogramowania, które może zautomatyzować niektóre zadania w celu zwiększenia produktywności
Problem: Powtarzająca się, ręczna praca jest czasochłonna. Są one nie tylko nużące, ale także odbierają produktywność. W związku z tym należy zbudować system, który może zautomatyzować różne zadania, takie jak planowanie połączeń, rejestrowanie obecności, autokorekta, przetwarzanie transakcji i inne.
Rozwiązanie: Korzystanie ze sztucznej inteligencji umożliwia tworzenie oprogramowania, które może zautomatyzować takie zadania, aby poprawić produktywność użytkowników i poświęcić czas na bardziej krytyczne zadania. Może być również wykonany w celu dostarczania powiadomień na czas, dzięki czemu możesz wykonywać zadania na czas. A zbudowanie tego systemu wymaga umiejętności takich jak NLP, rozpoznawanie twarzy, widzenie komputerowe i inne.
Zastosowanie: Automatyzacja wykorzystująca sztuczną inteligencję jest szeroko stosowana do tworzenia narzędzi zwiększających produktywność dla firm każdej wielkości i z różnych sektorów, od bankowości, finansów, opieki zdrowotnej, edukacji i produkcji.
Wniosek
Mam nadzieję, że uznasz te projekty AI za interesujące do pracy i poszerzenia swojej wiedzy w zakresie sztucznej inteligencji i innych powiązanych pojęć, takich jak data science, uczenie maszynowe, NLP itp. Pomoże ci to również wyostrzyć swoje umiejętności programowania i korzystania z narzędzi i technologii w projektowanie.
Oto niektóre z najlepszych kursów online dotyczących sztucznej inteligencji i umiejętności, które są pożądane przez specjalistów ds. sztucznej inteligencji.