KI-Projektideen für Anfänger sind wichtig in einer Zeit, in der eine Karriere im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) angesichts der jüngsten Entwicklungen in diesem Bereich sehr vielversprechend erscheint.
Fast alle Sektoren nutzen KI zu ihrem Vorteil, von der IT, der Fertigung und der Automobilindustrie bis hin zu Verteidigung, Finanzen und der Erstellung von Inhalten,
Wenn Sie also eine Karriere im Bereich der KI anstreben, gibt es keinen besseren Zeitpunkt für den Einstieg als jetzt. Da praktische Erfahrung der beste Weg ist, eine Fähigkeit zu erlernen, können Sie verschiedene Projekte durchführen, um KI und verwandte Fähigkeiten wie Programmierung und die Verwendung von Tools und Technologien zu erlernen.
So lernen Sie, wie KI den Menschen und Unternehmen in Echtzeit helfen kann, und Sie erwerben Kenntnisse in diesem Bereich, um Ihre Karriere im Bereich KI voranzutreiben. Und dafür wäre es von großem Vorteil, wenn Sie über Kenntnisse in folgenden Bereichen verfügen:
- Programmiersprachen wie Python, R, Java, MATLAB und Perl
- Algorithmen des maschinellen Lernens wie lineare Regression, logistische Regression, Naïve Bayes, K-means, KNN, SVM und Entscheidungsbäume
- Grundlagen der Datenanalyse und Tools wie Apache Spark
- Künstliche neuronale Netze (ANN), die die Gehirnfunktionen des Menschen nachahmen können, um Probleme in Anwendungen zur Handschrift-, Gesichts- und Mustererkennung zu lösen
- Grundlagen der neuronalen Netze (CNN) mit Konvulsion
- Unix-basierte Tools wie Sort, AWK und reguläre Ausdrücke.
Lassen Sie uns nun schnell einige der interessanten KI-Projekte entdecken.
Hier habe ich einige KI-Projekte aufgelistet, die Anfänger ausprobieren sollten. Probieren Sie sie aus, sie werden sicher Spaß machen!
Erkennung von handgeschriebenen Ziffern
Ziel: Ein System zu entwickeln, das mit Hilfe von künstlichen neuronalen Netzen handgeschriebene Ziffern erkennen kann
Problem: Von Menschen geschriebene Ziffern und Zeichen bestehen aus verschiedenen Formen, Größen, Kurven und Stilen, die für zwei Menschen nicht gleich sind. Daher war es in der Vergangenheit für Computer eine Herausforderung, geschriebene Zeichen oder Ziffern in ein digitales Format zu konvertieren. Auch bei der Interpretation von Text auf Papierdokumenten hatten sie früher Schwierigkeiten.
Obwohl die Digitalisierung in fast allen Bereichen rasch Einzug hält, ist in bestimmten Bereichen immer noch Papierarbeit erforderlich. Deshalb brauchen wir Technologien, die diesen Prozess für Computer einfach machen, damit sie menschliche Schrift auf Papier erkennen können.
DieLösung: Mit Hilfe von künstlichen neuronalen Netzen ist es möglich, ein System zur Erkennung handschriftlicher Ziffern zu entwickeln, das die von einer Person gezeichneten Ziffern präzise interpretiert. Zu diesem Zweck wird ein neuronales Faltungsnetzwerk (CNN) für die Erkennung von Ziffern auf einem Papier verwendet. Dieses Netzwerk verfügt über einen HASYv2-Datensatz mit 168.000 Bildern aus 369 verschiedenen Klassifikationen.
Anwendung: Ein System zur Erkennung handgeschriebener Ziffern kann nicht nur Papiere, sondern auch mathematische Symbole und Handschriften von Fotos, Touchscreen-Geräten und anderen Quellen lesen. Diese Software kann in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, z. B. zur Authentifizierung von Bankschecks, zum Lesen von ausgefüllten Formularen und zum Erstellen von Notizen.
Erkennung von Fahrspuren
Ziel: Ein System zu entwickeln, das sich mit selbstfahrenden Fahrzeugen und linientreuen Robotern verbinden kann, um ihnen zu helfen, Fahrspurlinien auf einer Straße in Echtzeit zu erkennen.
Problem: Autonome Fahrzeuge sind zweifelsohne innovative Technologien, die Deep Learning-Techniken und -Algorithmen verwenden. Sie haben neue Möglichkeiten im Automobilsektor geschaffen und die Notwendigkeit eines menschlichen Fahrers verringert.
Wenn die Maschine, die ein selbstfahrendes Auto steuert, jedoch nicht angemessen trainiert ist, kann sie Risiken und Unfälle im Straßenverkehr verursachen. Beim Training der Maschine muss das System u.a. lernen, die Fahrspuren auf der Straße zu erkennen, damit es nicht in eine andere Fahrspur gerät oder mit anderen Fahrzeugen kollidiert.
DieLösung: Um dieses Problem zu lösen, entwickeln Sie ein System, das die Konzepte der Computer Vision in Python nutzt. Es wird den autonomen Fahrzeugen helfen, die Fahrspuren richtig zu erkennen und sicherzustellen, dass sie auf der Straße fahren, wo sie hingehören, ohne andere zu gefährden.
Sie können die OpenCV-Bibliothek verwenden – eine optimierte Bibliothek, die sich auf Echtzeitanwendungen wie diese konzentriert, um Fahrspurlinien zu erkennen. Die Bibliothek umfasst Java-, Python- und C-Schnittstellen, die die Plattformen Windows, macOS, Linux, Android und iOS unterstützen.
Außerdem ist es unerlässlich, die Markierungen auf beiden Seiten einer Fahrspur zu finden. Mit Hilfe von Computer Vision Techniken in Python können Sie die Fahrspuren finden, auf denen selbstfahrende Autos fahren sollen. Sie müssen auch die weiße Markierung auf einer Fahrspur finden und den Rest der Objekte mit Frame Masking und NumPy-Arrays maskieren. Als letztes wird die Hough-Linien-Transformation angewendet, um die Fahrspurlinien zu erkennen. Darüber hinaus können Sie auch andere Computer-Vision-Methoden wie Farbschwellenwertberechnung verwenden, um die Fahrspurlinien zu identifizieren.
Anwendung: Die Erkennung von Fahrspurlinien wird in Echtzeit von autonomen Fahrzeugen wie Autos und linientreuen Robotern verwendet. Sie ist auch in der Spieleindustrie für Rennwagen hilfreich.
Erkennung von Lungenentzündung
Ziel: Entwicklung eines KI-Systems mit Hilfe von neuronalen Faltungsnetzwerken (CNNs) und Python, das Lungenentzündungen anhand von Röntgenbildern eines Patienten erkennen kann
Problem: Lungenentzündung ist immer noch eine Bedrohung, die in vielen Ländern Menschenleben fordert. Das Problem besteht darin, dass zur Erkennung von Krankheiten wie Lungenentzündung, Krebs, Tumor usw. in der Regel Röntgenbilder angefertigt werden, die nur eine geringe Sichtbarkeit aufweisen und die Beurteilung ineffizient machen können. Wenn jedoch die richtige Behandlung durchgeführt wird, kann die Sterblichkeitsrate erheblich gesenkt werden.
Darüber hinaus können sich Position, Form und Größe einer Lungenentzündung erheblich unterscheiden, so dass die Zielkontur weitgehend unscharf wird. Dies erhöht die Probleme bei der Erkennung und Genauigkeit. Dies bringt uns dazu, eine Technologie zu entwickeln, die eine Lungenentzündung frühzeitig und mit optimaler Genauigkeit erkennen kann, um eine angemessene Behandlung durchzuführen und Leben zu retten.
DieLösung: Die Softwarelösung wird mit umfangreichen Details über Lungenentzündung oder andere Krankheiten trainiert. Wenn Benutzer ihre gesundheitlichen Probleme und Symptome mitteilen, kann die Software die Informationen verarbeiten und sie mit ihrer Datenbank auf Möglichkeiten im Zusammenhang mit diesen Details überprüfen. Mithilfe von Data Mining kann die Software die genaueste Krankheit ermitteln, die den Angaben des Patienten entspricht.
Auf diese Weise kann die Krankheit eines Patienten erkannt werden, und er kann die richtige Behandlung erhalten. Um die Software zu entwerfen, müssen Sie das effizienteste CNN-Modell analytisch und vergleichend bestimmen, um die Erkennung von Lungenentzündungen aus Röntgenbildern mithilfe der Merkmalsextraktion zu erreichen. Als nächstes werden die verschiedenen Modelle mit ihren Klassifikatoren vorgestellt, um den geeignetsten Klassifikator vorzuschlagen und das beste CNN-Modell zu bewerten, um seine Leistung zu überprüfen.
Anwendung: Dieses KI-Projekt ist für das Gesundheitswesen nützlich, um Krankheiten wie Lungenentzündung, Herzbeschwerden usw. zu erkennen und den Patienten medizinische Beratung zu bieten.
Chatbots
Ziel: Erstellung eines Chatbots mit Python, um ihn in eine Website oder Anwendung einzubinden
Problem: Verbraucher benötigen einen hervorragenden Service, wenn sie eine Anwendung oder Website nutzen. Wenn sie eine Frage haben, auf die sie keine Antwort finden, verlieren sie möglicherweise das Interesse an der Anwendung. Wenn Sie also eine Website oder eine Anwendung erstellen, müssen Sie Ihren Nutzern den bestmöglichen Service bieten, damit Sie sie nicht verlieren und sich das auf Ihr Geschäftsergebnis auswirkt.
DieLösung: Ein Chatbot ist eine Anwendung, die eine automatische Konversation zwischen Bots (KI) und einem Menschen über Text oder Sprache ermöglicht, wie Alexa. Er steht rund um die Uhr zur Verfügung, um Nutzern bei ihren Fragen zu helfen, sie zu navigieren, das Nutzererlebnis zu personalisieren, den Umsatz zu steigern und tiefere Einblicke in das Kundenverhalten und die Kundenbedürfnisse zu geben, damit Sie Ihre Produkte und Dienstleistungen besser gestalten können.
Für dieses KI-Projekt können Sie eine einfache Version eines Chatbots verwenden, die Sie auf vielen Websites finden können. Identifizieren Sie deren Grundstruktur, um mit dem Aufbau eines ähnlichen Chatbots zu beginnen. Sobald Sie einen einfachen Chatbot fertiggestellt haben, können Sie zu fortgeschrittenen Chatbots übergehen.
Um einen Chatbot zu erstellen, werden KI-Konzepte wie Natural Language Processing (NLP) verwendet, um Algorithmen und Computer in die Lage zu versetzen, menschliche Interaktionen in verschiedenen Sprachen zu verstehen und diese Daten zu verarbeiten. Dabei werden Audiosignale und menschlicher Text aufgeschlüsselt und die Daten dann analysiert und in eine maschinenverständliche Sprache umgewandelt. Außerdem benötigen Sie verschiedene vortrainierte Tools, Pakete und Spracherkennungstools, um einen intelligenten und reaktionsschnellen Chatbot zu erstellen.
Anwendung: Chatbots sind im Unternehmenssektor für Kundenservice, IT-Helpdesk, Vertrieb, Marketing und HR sehr nützlich. Branchen von eCommerce, Edtech und Immobilien bis hin zu Finanzen und Tourismus nutzen Chatbots. Top-Marken wie Amazon (Alexa), Spotify, Marriott International, Pizza Hut, Mastercard und andere setzen Chatbots ein.
Empfehlungssystem
Ziel: Mit Hilfe von ANN, Data Mining, maschinellem Lernen und Programmierung ein Empfehlungssystem für Kunden für Produkte, Videos und Musikstreaming und mehr zu entwickeln.
Problem: Der Wettbewerb ist in allen Bereichen groß, egal ob es sich um eCommerce oder Unterhaltung handelt. Und um sich von der Konkurrenz abzuheben, müssen Sie zusätzliche Wege gehen. Wenn Sie etwas anbieten, wonach Ihre Zielkunden suchen, aber nicht über die Maßnahmen verfügen, um sie zu Ihrem Shop zu führen oder Ihre Angebote zu empfehlen, lassen Sie viel Geld auf dem Tisch liegen.
DieLösung: Mit einem Empfehlungssystem können Sie effektiv mehr Besucher auf Ihre Website oder Anwendung locken. Vielleicht haben Sie schon beobachtet, dass eCommerce-Plattformen wie Amazon Produktempfehlungen anbieten, nach denen Sie irgendwo im Internet gesucht haben. Wenn Sie Ihr Facebook oder Instagram öffnen, sehen Sie ähnliche Produkte. So funktioniert ein Empfehlungssystem.
Um dieses System aufzubauen, benötigen Sie den Browserverlauf, das Kundenverhalten und implizite Daten. Data Mining und maschinelles Lernen sind notwendig, um die am besten geeigneten Produktempfehlungen auf der Grundlage der Interessen der Kunden zu erstellen. Außerdem müssen Sie in R, Java oder Python programmieren und künstliche neuronale Netze nutzen können.
Anwendung: Empfehlungssysteme finden große Anwendung in eCommerce-Shops wie Amazon, eBay, Video-Streaming-Diensten wie Netflix und YouTube, Musik-Streaming-Diensten wie Spotify und mehr. Sie helfen dabei, die Produktreichweite, die Anzahl der Leads und Kunden, die Sichtbarkeit über verschiedene Kanäle und die Gesamtrentabilität zu erhöhen.
Branderkennung
Ziel: Aufbau eines Systems zur Branderkennung mit CNN für Aufgaben im Zusammenhang mit Computer Vision und Bildklassifizierung
Problem: Brände in Wohn- und Geschäftsgebäuden sind gefährlich. Wenn das Feuer nicht rechtzeitig erkannt wird, kann es zu massiven Verlusten an Leben und Eigentum führen. Waldbrände treten immer häufiger auf. Daher ist eine regelmäßige Überwachung erforderlich, um die Tierwelt und die natürlichen Ressourcen zu schützen.
DieLösung: Der Aufbau eines Systems, das Brände im Innen- und Außenbereich frühzeitig und mit genauer Ortsangabe erkennt, kann helfen, sie zu löschen, bevor sie Schaden anrichten können. Das Branderkennungssystem wird durch eine Überwachungskamera verbessert.
Dazu werden KI-Techniken wie CNN und Computer Vision und Tools wie OpenCV verwendet. Das System benötigt eine ausgefeilte Bildverarbeitung und Cloud Computing. Das System kann dazu gebracht werden, Bilder von Videokameras für sichtbares Licht und Infrarot zu analysieren. Außerdem muss es Rauch erkennen, ihn von Nebel unterscheiden und Menschen schnell alarmieren.
Anwendung: Die KI-gestützte Branderkennung kann zur Erkennung von Waldbränden eingesetzt werden, um natürliche Ressourcen, Flora und Fauna zu schützen, sowie in Wohnhäusern und Firmengebäuden.
Sprachbasierter virtueller Assistent
Ziel: Entwicklung einer Anwendung mit Sprachfunktionen zur Unterstützung von Benutzern
Problem: Das Internet ist so umfangreich und bietet so viele Produkte und Dienstleistungen, dass Kunden sich überfordert fühlen können. Außerdem sind die Menschen sehr beschäftigt und brauchen Hilfe in verschiedenen Bereichen, sogar bei ihren täglichen Aufgaben.
DieLösung: Heute sind sprachbasierte virtuelle Assistenten gefragt, um das Leben der Nutzer zu vereinfachen. Menschen können diese Anwendungen wie Alexa und Siri zu Unterhaltungszwecken nutzen, nach Online-Produkten und -Dienstleistungen suchen und alltägliche Aufgaben zur Steigerung der Produktivität erledigen.
Um dieses System aufzubauen, wird NLP verwendet, um die menschliche Sprache zu verstehen. Das System hört die Stimme, wandelt sie in Maschinensprache um und speichert die Befehle in seiner Datenbank. Außerdem erkennt es die Absicht des Benutzers, die Aufgabe entsprechend auszuführen, und kann Text-zu-Sprache- oder Sprache-zu-Text-Tools verwenden.
Anwendung: Sprachbasierte virtuelle Assistenten werden verwendet, um relevante Artikel im Internet zu finden, Musik, Filme und Videos zur Unterhaltung abzuspielen, Erinnerungen zu setzen, kurze Notizen zu schreiben, Haushaltsgeräte zu aktivieren und zu deaktivieren und vieles mehr.
Plagiat-Prüfer
Ziel: Ein System zu entwickeln, das ein Dokument mit Hilfe von KI auf Plagiate oder Duplikate überprüfen kann
Problem: Die Vervielfältigung von Inhalten ist eine Krankheit, die überwacht und ausgemerzt werden muss. Für Unternehmen führt sie zu Rufschädigung und schlechten Platzierungen in Suchmaschinen. Außerdem können Menschen wegen Plagiaten aufgrund von Urheberrechten bestraft werden. Für Unternehmen und Bildungseinrichtungen besteht daher die Notwendigkeit, plagiierte Inhalte zu erkennen.
DieLösung: Mit Hilfe von KI-Konzepten wird ein Tool zur Plagiatsprüfung entwickelt, das Duplikate in einem Dokument erkennt. In diesem Projekt kann Python Flask oder Text Mining verwendet werden, um Plagiate mithilfe einer Vektordatenbank namens Pinecone zu erkennen. Es kann auch den Prozentsatz der Plagiate anzeigen.
Anwendung: Der Plagiatsprüfer hat viele Vorteile für Autoren von Inhalten, Blogger, Redakteure, Verleger, Schriftsteller, Freiberufler und Pädagogen. Sie können damit überprüfen, ob jemand ihre Arbeit gestohlen und verwendet hat, während Redakteure einen von einem Autor eingereichten Text analysieren und feststellen können, ob er einzigartig ist oder von irgendwoher kopiert wurde.
Erkennung von Emotionen im Gesicht
Ziel: Entwicklung einer Anwendung, die mit Hilfe von KI menschliche Emotionen anhand von Gesichtsmerkmalen vorhersagen oder erkennen kann
Problem: Das Verstehen menschlicher Emotionen ist eine Herausforderung. Seit Jahrzehnten wird viel geforscht, um Gesichtsemotionen zu erkennen. Vor dem Aufkommen der KI waren die Ergebnisse sehr uneinheitlich.
DieLösung: Mit Konzepten wie Deep Learning und CNN kann KI helfen, menschliche Emotionen anhand von Gesichtern zu analysieren. Mithilfe von Deep Learning kann eine Software entwickelt werden, die Gesichtsausdrücke erkennt und interpretiert, indem sie die wichtigsten Emotionen von Menschen in Echtzeit erkennt, wie z.B. Freude, Traurigkeit, Angst, Wut, Überraschung, Ekel, Neutralität, usw.
Das System wird in die Lage versetzt, Gesichtsmerkmale zu extrahieren und Gesichtsausdrücke zu klassifizieren. CNN ist dazu in der Lage und kann auch zwischen guten und schlechten Emotionen unterscheiden, um das Verhalten und die Denkmuster einer Person zu erkennen.
Anwendung: Systeme zur Erkennung von Gesichtsemotionen können von Bots eingesetzt werden, um die menschliche Interaktion zu verbessern und den Nutzern geeignete Hilfe zu bieten. Sie können auch Kindern mit Autismus und Menschen mit Blindheit helfen, Aufmerksamkeitszeichen für die Fahrsicherheit überwachen und vieles mehr.
Übersetzer-Anwendung
Ziel: Entwicklung einer Übersetzer-Anwendung mit künstlicher Intelligenz
Problem: Es gibt Tausende von Sprachen, die auf der Welt gesprochen werden. Obwohl Englisch eine globale Sprache ist, versteht sie nicht jeder in jedem Teil der Welt. Und wenn Sie mit jemandem aus anderen Ländern Geschäfte machen wollen, der eine Sprache spricht, die Sie nicht verstehen, ist das problematisch. Auch wenn Sie in andere Länder reisen, können Sie auf ähnliche Probleme stoßen.
DieLösung: Wenn Sie übersetzen können, was andere sagen oder geschrieben haben, hilft Ihnen das, sich mit ihnen zu verständigen. Hierfür können Sie einen Übersetzer wie Google Translate verwenden. Sie können aber auch Ihre eigene App mit Hilfe von KI entwickeln.
Dazu können Sie NLP- und Transformer-Modelle verwenden. Ein Transformator extrahiert Merkmale aus einem Satz, um jedes Wort und seine Bedeutung zu bestimmen, die den vollständigen Sinn eines Satzes ausmachen. Er kodiert und dekodiert Wörter von Ende zu Ende. Dabei hilft Ihnen das Laden eines vortrainierten Python-basierten Transformer-Modells. Sie können auch die GluonNLP-Bibliothek verwenden und dann die Datensätze laden und testen.
Anwendung: Die Übersetzer-App wird für die Übersetzung verschiedener Sprachen für Zwecke wie Geschäft, Reisen, Bloggen und mehr verwendet.
Lebenslauf Parser
Ziel: Entwicklung einer KI-gestützten Software, die eine Vielzahl von Lebensläufen überfliegen und dem Benutzer helfen kann, den idealen Lebenslauf auszuwählen
Problem: Bei der Personalbeschaffung verbringen Fachleute sehr viel Zeit damit, eine Vielzahl von Lebensläufen manuell durchzugehen, um geeignete Kandidaten für eine Stelle zu finden. Das ist zeitaufwändig und ineffizient. Obwohl es durch den Abgleich mit Schlüsselwörtern automatisiert werden kann, hat es viele Nachteile. Bewerber, die dieses Verfahren kennen, werden viele weitere Stichwörter hinzufügen, um in die engere Auswahl zu kommen, während andere abgelehnt werden, selbst wenn sie über die erforderlichen Fähigkeiten verfügen.
DieLösung: Das Überfliegen einer großen Anzahl von Lebensläufen und die Suche nach der richtigen Person für eine bestimmte Stelle kann mit einem Lebenslauf-Parser automatisiert werden. Er hilft Ihnen, dies effizient zu tun, spart Zeit und Mühe und ermöglicht es Ihnen, Kandidaten mit den erforderlichen Fähigkeiten auszuwählen.
KI und ML können Ihnen helfen, die Anwendung so zu gestalten, dass sie einen geeigneten Kandidaten auswählt und den Rest herausfiltert. Dazu können Sie den Lebenslauf-Datensatz auf Kaggle mit zwei Spalten nutzen – Lebenslauf-Infos und Jobtitel. Sie können auch NLTK – eine Python-basierte Bibliothek – verwenden, um Clustering-Algorithmen zum Abgleich von Fähigkeiten zu erstellen.
Anwendung: Ein Lebenslauf-Parser wird für den Einstellungsprozess verwendet und kann von Unternehmen und Bildungseinrichtungen genutzt werden.
Gesichtserkennungs-App
Ziel: Erstellung einer App mit Gesichtserkennungsfunktion unter Verwendung von ANN, CNN, ML und Deep Learning
Problem: Identitätsdiebstahl ist ein ernstes Problem, da die Cybersicherheitsrisiken, die in Systeme und Daten eindringen können, zunehmen. Dies kann zu Problemen mit der Privatsphäre, zu Datenlecks und zur Schädigung des Rufs von Menschen und Unternehmen führen.
DieLösung: Biometrische Merkmale wie das Gesicht sind einzigartig, so dass Organisationen und Einzelpersonen sie zum Schutz ihrer Systeme und Daten nutzen können. Gesichtserkennungssysteme können dabei helfen, einen Benutzer zu verifizieren und sicherzustellen, dass nur autorisierte und authentifizierte Benutzer auf ein System, ein Netzwerk, eine Einrichtung oder Daten zugreifen können.
Sie benötigen fortschrittliche ML-Algorithmen, mathematische Funktionen und 3D-Bildverarbeitungs- und Erkennungstechniken, um diese Lösung zu entwickeln.
Anwendung: Es wird in Smartphones und anderen Geräten als Sicherheitsschloss und in organisatorischen Einrichtungen und Systemen eingesetzt, um Datenschutz und Sicherheit zu gewährleisten. Sie wird auch von Anbietern von Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM), dem Verteidigungssektor und vielen anderen genutzt.
Spiele
Ziel: Entwicklung von Videospielen mit Hilfe von KI-Konzepten
Problem: Die Videospielindustrie expandiert und die Spieler werden immer anspruchsvoller. Daher besteht ein ständiger Bedarf, sich weiterzuentwickeln und interessante Spiele anzubieten, die sich von anderen abheben, während Sie Ihren Umsatz weiter steigern.
DieLösung: Mit Hilfe von KI-Konzepten werden verschiedene Spielanwendungen wie Schach, Schlangenspiele, Rennwagen, prozedurale Spiele und vieles mehr entwickelt. Sie kann viele Fähigkeiten wie Chatbots, Spracherkennung, NLP, Bildverarbeitung, Data Mining, CNN, maschinelles Lernen und vieles mehr nutzen, um ein realistisches Videospiel zu erstellen.
Anwendung: KI wird für die Entwicklung verschiedener Videospiele wie AlphaGo, Deep Blue, FEAR, Halo und mehr eingesetzt.
Verkaufsvorhersage
Ziel: Entwicklung einer Software zur Vorhersage von Verkaufszahlen für Unternehmen
Problem: Unternehmen, die mit vielen Produkten handeln, haben Schwierigkeiten, die Verkaufszahlen der einzelnen Produkte zu verwalten und im Auge zu behalten. Sie haben auch Schwierigkeiten, die Bestände zu verfolgen und die ausverkauften Produkte wieder verfügbar zu machen. Infolgedessen kann es passieren, dass sie die Produkte nicht zum richtigen Zeitpunkt an die Benutzer liefern, was die Kundenzufriedenheit beeinträchtigt.
DieLösung: Die Entwicklung eines Tools zur Umsatzvorhersage kann Ihnen dabei helfen, die durchschnittlichen Verkaufszahlen pro Tag, Woche oder Monat vorherzusagen. Auf diese Weise können Sie verstehen, wie Ihre Produkte abschneiden und rechtzeitig mehr Artikel auf Lager haben, um die Nachfrage der Kunden zu befriedigen.
Dazu können Sie Fähigkeiten wie Algorithmen des maschinellen Lernens, Datenanalyse, Big Data und mehr nutzen, damit die Software die Verkäufe genau vorhersagen kann.
Anwendung: Die Software wird von eCommerce-Shops, Einzelhändlern, Distributoren und anderen Unternehmen eingesetzt, die mit umfangreichen Produkten handeln.
Automatisierungssystem
Ziel: Eine Softwarelösung zu entwickeln, die bestimmte Aufgaben zur Steigerung der Produktivität automatisieren kann
DasProblem: Wiederholte, manuelle Arbeiten sind zeitraubend. Sie sind nicht nur mühsam, sondern beeinträchtigen auch die Produktivität. Daher muss ein System entwickelt werden, das verschiedene Aufgaben automatisieren kann, wie z.B. die Planung von Anrufen, die Erfassung der Anwesenheit, die automatische Korrektur, die Verarbeitung von Transaktionen und vieles mehr.
DieLösung: Mithilfe von KI können Sie eine Software entwickeln, die solche Aufgaben automatisieren kann, um die Produktivität der Benutzer zu verbessern und Zeit für wichtigere Aufgaben zu gewinnen. Sie können auch dafür sorgen, dass Sie rechtzeitig benachrichtigt werden, damit Sie Ihre Aufgaben pünktlich erledigen können. Und der Aufbau eines solchen Systems erfordert Fähigkeiten wie NLP, Gesichtserkennung, Computer Vision und mehr.
Anwendung: Die Automatisierung mit Hilfe von KI ist weit verbreitet, um Produktivitätswerkzeuge für Unternehmen jeder Größe und in verschiedenen Sektoren wie dem Bank- und Finanzwesen, dem Gesundheitswesen, dem Bildungswesen und der Fertigung zu entwickeln.
Diese KI-Projekte sollten Anfängern helfen, ein tieferes Verständnis für die Funktionsweise von KI zu bekommen, denn nichts geht über die praktische Anwendung, nicht wahr? Um Ihnen die Arbeit zu erleichtern, habe ich sie in die oben genannten Kategorien eingeteilt, damit Sie je nach Ihren Interessen und Vorlieben auswählen können.
Schlussfolgerung
Ich hoffe, Sie finden diese KI-Projekte interessant und erweitern Ihr Wissen über künstliche Intelligenz und andere verwandte Konzepte wie Data Science, maschinelles Lernen, NLP usw.
Es wird Ihnen auch helfen, Ihre Fähigkeiten in der Programmierung und im Umgang mit Tools und Technologien in den Projekten zu verbessern.