Eine Karriere in der Künstlichen Intelligenz (KI) scheint angesichts der jüngsten Entwicklungen in diesem Bereich vielversprechend.

Fast alle Sektoren nutzen KI zu ihrem Vorteil, von IT, Fertigung und Automobil bis hin zu Verteidigung, Finanzen und Inhaltserstellung.

Wenn Sie also eine Karriere in der KI aufbauen möchten, kann es nie einen besseren Zeitpunkt geben als jetzt. Da praktische Erfahrung der beste Weg ist, um eine Fertigkeit zu erlernen, können Sie verschiedene Projekte durchführen, um KI und verwandte Fertigkeiten wie das Programmieren und die Verwendung von Tools und Technologien zu erlernen.

Es wird Ihnen beibringen, wie KI Menschen und Unternehmen in Echtzeit helfen kann, und Ihnen helfen, Kenntnisse in diesem Sektor zu erwerben, um Ihre Karriere in der KI voranzutreiben. Und dafür wäre es sehr von Vorteil, wenn Sie Kenntnisse über folgende Fähigkeiten mitbringen:

  • Programmiersprachen wie Python, R, Java, MATLAB und Perl
  • Machine-Learning-Algorithmen wie lineare Regression, logistische Regression, Naive Bayes, K-Means, KNN, SVM und Entscheidungsbäume
  • Grundlagen der Datenanalyse und Tools wie Apache Funken
  • Künstliche neuronale Netze (KNN), die die Gehirnfunktionen des Menschen nachahmen können, um Probleme in Apps zur Handschrift-, Gesichts- und Mustererkennung zu lösen
  • Grundlagen des Neuronalen Netzes (CNN) für Krampfanfälle
  • Unix-basierte Tools wie Sortieren, AWK und reguläre Ausdrücke.

Lassen Sie uns nun schnell einige der interessanten KI-Projekte entdecken.

Grundlegende KI-Projekte

Handwritten Digit Recognition

Ziel: Ein System aufzubauen, das mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze handgeschriebene Ziffern erkennen kann

Aufgabenstellung: : Von Menschen geschriebene Ziffern und Zeichen bestehen aus verschiedenen Formen, Größen, Kurven und Stilen, die für zwei Personen nicht genau gleich sind. Die Umwandlung von geschriebenen Zeichen oder Ziffern in ein digitales Format war in der Vergangenheit für Computer daher eine Herausforderung. Früher hatten sie auch Schwierigkeiten, Texte auf Papierdokumenten zu interpretieren.

Obwohl die Digitalisierung in fast allen Branchen rasant Einzug hält, ist in bestimmten Bereichen noch Papierkram erforderlich. Deshalb brauchen wir eine Technologie, die Computern diesen Prozess erleichtert, damit sie menschliche Schriften auf Papier erkennen können.

Lösung: Mithilfe künstlicher neuronaler Netze ist es möglich, ein handschriftliches Ziffernerkennungssystem aufzubauen, das die von einer Person gezeichneten Ziffern präzise interpretiert. Dazu wird ein Convolution Neural Network (CNN) zum Erkennen von Ziffern auf einem Papier verwendet. Dieses Netzwerk verfügt über einen HASYv2-Datensatz mit 168,000 Bildern aus 369 verschiedenen Klassifikationen.

Anwendung: Abgesehen von Papieren kann ein Handschrifterkennungssystem mathematische Symbole und Handschriftstile von Fotos, Touchscreen-Geräten und anderen Quellen lesen. Diese Software verfügt über verschiedene Anwendungen wie die Authentifizierung von Bankschecks, das Lesen ausgefüllter Formulare und das Erstellen von schnellen Notizen.

Lane Line Detection

Ziel: Entwicklung eines Systems, das sich mit selbstfahrenden Fahrzeugen und linienfolgenden Robotern verbinden kann, um ihnen zu helfen, Fahrspurlinien auf einer Straße in Echtzeit zu erkennen.

Aufgabenstellung: : Zweifellos sind autonome Fahrzeuge innovative Technologien, die Deep-Learning-Techniken und -Algorithmen verwenden. Sie haben neue Möglichkeiten im Automobilsektor geschaffen und die Notwendigkeit eines menschlichen Fahrers reduziert.

Wenn die Maschine, die ein selbstfahrendes Auto fährt, jedoch nicht entsprechend geschult ist, kann dies im Straßenverkehr zu Gefahren und Unfällen führen. Beim Trainieren der Maschine besteht einer der Schritte darin, dass das System lernt, Fahrspuren auf der Straße zu erkennen, damit es nicht auf eine andere Fahrspur gerät oder mit anderen Fahrzeugen kollidiert.

Lösung: Um dieses Problem zu lösen, bauen Sie ein System mit den Konzepten von Computer Vision in Python auf. Es wird den autonomen Fahrzeugen helfen, Fahrspurlinien richtig zu erkennen und sicherzustellen, dass sie auf der Straße fahren, wo sie sein sollte, ohne andere zu gefährden.

Sie können die Verwendung OpenCV Bibliothek – eine optimierte Bibliothek, die sich auf die Echtzeitnutzung wie diese konzentriert, um Fahrspurlinien zu erkennen. Die Bibliothek umfasst Java-, Python- und C++-Schnittstellen, die Windows-, macOS-, Linux-, Android- und iOS-Plattformen unterstützen.

Außerdem ist es zwingend erforderlich, die Markierungen auf beiden Seiten einer Fahrspur zu finden. Sie können Computer-Vision-Techniken in Python verwenden, um die Fahrspuren zu finden, auf denen selbstfahrende Autos fahren sollten. Sie müssen auch die weiße Markierung auf einer Spur finden und den Rest der Objekte mit Rahmenmaskierung und NumPy-Arrays maskieren. Nest wird die Hough-Linientransformation angewendet, um die Fahrspurlinien endgültig zu erkennen. Darüber hinaus können Sie andere Computer-Vision-Methoden wie beispielsweise Farbschwellenwerte verwenden, um die Fahrspurlinien zu identifizieren.

Anwendung: Die Spurlinienerkennung wird in Echtzeit von autonomen Fahrzeugen wie Autos und linienfolgenden Robotern verwendet. Es ist auch in der Spieleindustrie für Rennwagen hilfreich.

Pneumonia Detection

Ziel: Aufbau eines KI-Systems unter Verwendung von Convolution Neural Networks (CNNs) und Python, das eine Lungenentzündung aus den Röntgenbildern eines Patienten erkennen kann

Aufgabenstellung: : Lungenentzündung ist immer noch eine Bedrohung, die in vielen Ländern Menschenleben fordert. Das Problem ist, dass Röntgenbilder gemacht werden, um Krankheiten wie Lungenentzündung, Krebs, Tumor usw. im Allgemeinen zu erkennen, was eine schlechte Sichtbarkeit bieten und die Beurteilung ineffizient machen kann. Aber wenn die richtige Behandlung befolgt wird, kann die Sterblichkeit erheblich reduziert werden.

Darüber hinaus können Position, Form und Größe einer Lungenentzündung erheblich variieren, wobei ihre Zielkontur weitgehend ungenau wird. Es erhöht Erkennungs- und Genauigkeitsprobleme. Dies bringt uns dazu, eine Technologie zu entwickeln, die eine Lungenentzündung mit optimaler Genauigkeit frühzeitig erkennen kann, um eine angemessene Behandlung zu ermöglichen und Leben zu retten.

Lösung: Die Softwarelösung wird mit massiven Details auf Lungenentzündung oder andere Erkrankungen trainiert. Wenn Benutzer ihre gesundheitsbezogenen Probleme und Symptome teilen, kann die Software die Informationen verarbeiten und sie mit ihrer Datenbank auf Möglichkeiten im Zusammenhang mit diesen Details überprüfen. Es kann verwenden Data Mining um die genaueste Krankheit bereitzustellen, die den Angaben des Patienten entspricht.

Auf diese Weise kann die Krankheit eines Patienten erkannt und richtig behandelt werden. Und um die Software zu entwickeln, müssen Sie das effizienteste CNN-Modell analytisch und vergleichend bestimmen, um eine Lungenentzündung aus Röntgenbildern mithilfe von Merkmalsextraktion zu erkennen. Als nächstes werden die verschiedenen Modelle mit ihren Klassifikatoren präsentiert, um den am besten geeigneten Klassifikator vorzuschlagen und das beste CNN-Modell zu bewerten, um seine Leistung zu überprüfen.

Anwendung: Dieses KI-Projekt ist für das Gesundheitswesen von Vorteil, um Krankheiten wie Lungenentzündung, Herzerkrankungen usw. zu erkennen und den Patienten medizinische Beratung zu bieten.

Chatbots

Ziel: Um eine zu bauen Chatbot Verwenden von Python zum Einbetten in eine Website oder Anwendung

Aufgabenstellung: : Verbraucher brauchen exzellenten Service, wenn sie eine Anwendung oder eine Website nutzen. Wenn sie eine Frage haben, auf die sie keine Antwort finden können, verlieren sie möglicherweise das Interesse an der App. Wenn Sie also eine Website oder Anwendung erstellen, müssen Sie Ihren Benutzern den besten Service bieten, damit Sie sie nicht verlieren und sich auf Ihr Endergebnis auswirken.

Lösung: Ein Chatbot ist eine Anwendung, die eine automatische Konversation zwischen Bots (KI) und einem Menschen über Text oder Sprache wie Alexa ermöglichen kann. Es ist rund um die Uhr verfügbar, um Benutzern bei ihren Anfragen zu helfen, sie zu navigieren, die Benutzererfahrung zu personalisieren, den Umsatz zu steigern und tiefere Einblicke in das Kundenverhalten und den Bedarf zu liefern, um Sie bei der Gestaltung Ihrer Produkte und Dienstleistungen zu unterstützen.

Für dieses KI-Projekt können Sie eine einfache Version eines Chatbots verwenden, die Sie auf vielen Websites finden. Identifizieren Sie ihre Grundstruktur, um mit dem Bau einer ähnlichen Struktur zu beginnen. Sobald Sie einen einfachen Chatbot fertiggestellt haben, können Sie zu fortgeschrittenen wechseln.

Um einen Chatbot zu erstellen, werden KI-Konzepte wie Natural Language Processing (NLP) verwendet, um es Algorithmen und Computern zu ermöglichen, menschliche Interaktionen in verschiedenen Sprachen zu verstehen und diese Daten zu verarbeiten. Es zerlegt Audiosignale und menschlichen Text und analysiert und konvertiert die Daten anschließend in eine maschinenverständliche Sprache. Sie benötigen außerdem verschiedene vortrainierte Tools, Pakete und Spracherkennungstools, um einen intelligenten und reaktionsschnellen Chatbot zu erstellen.

Anwendung: Chatbots sind im Unternehmensbereich für den Kundenservice sehr nützlich, IT-Helpdesk, Vertrieb, Marketing und Personal. Branchen von eCommerce, Edtech und Immobilien bis hin zu Finanzen und Tourismus verwenden Chatbots. Top-Marken wie Amazon (Alexa), Spotify, Marriott International, Pizza Hut, Mastercard und mehr nutzen Chatbots.

Recommendation System

Ziel: Aufbau eines Empfehlungssystems für Kunden für Produkte, Videos und Musikstreaming und mehr mit Hilfe von KNN, Data Mining, Maschinelles Lernen, und Programmierung.

Aufgabenstellung: : Der Wettbewerb ist in allen Bereichen groß, egal ob es sich um E-Commerce oder Unterhaltung handelt. Und um aufzufallen, müssen Sie zusätzliche Meilen zurücklegen. Bieten Sie etwas an, wonach Ihre Zielkunden suchen, haben aber nicht die nötigen Maßnahmen, um sie zu Ihrem Shop zu führen oder Ihre Angebote zu empfehlen, lassen Sie viel Geld auf dem Tisch liegen.

Lösung: Die Verwendung eines Empfehlungssystems kann effektiv mehr Besucher auf Ihre Site oder Anwendung locken. Sie haben vielleicht bemerkt, 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 Machine-Learning-Kenntnisse sind erforderlich, um basierend auf den Interessen der Kunden die am besten geeigneten Produktempfehlungen zu erstellen. Außerdem müssen Sie in R, Java oder Python programmieren und künstliche neuronale Netze nutzen.

Anwendung: Empfehlungssysteme finden in E-Commerce-Shops wie Amazon, eBay, Video-Streaming-Dienste wie Netflix und YouTube, Musik-Streaming-Dienste wie Spotify und mehr. Es hilft, die Produktreichweite, die Anzahl der Leads und Kunden, die Sichtbarkeit über verschiedene Kanäle und die Gesamtrentabilität zu erhöhen.

KI-Projekte der Mittelstufe

Fire Detection

Ziel: Aufbau eines Brandmeldesystems mit CNN für Aufgaben im Zusammenhang mit Computer Vision und Bildklassifizierung

Aufgabenstellung: : Brände in Wohn- und Geschäftsgebäuden sind gefährlich. Wird der Brand nicht rechtzeitig erkannt, kann dies zu massiven Verlusten an Menschenleben und Sachwerten führen. Waldbrände werden häufiger; Daher ist eine regelmäßige Überwachung erforderlich, um Wildtiere und natürliche Ressourcen zu erhalten.

Lösung: Der Bau eines Systems, das Brände im Innen- und Außenbereich frühzeitig erkennen kann und mit seiner genauen Lokalisierung helfen kann, es zu löschen, bevor es Schaden anrichten kann. Das Brandmeldesystem wird durch eine Überwachungskamera verbessert.

Dabei kommen KI-Techniken wie CNN und Computer Vision sowie Tools wie OpenCV zum Einsatz. Es braucht ausgefeilte Bildverarbeitung und Cloud-Computing. Das System kann so ausgelegt werden, dass es Bilder von Videokameras auf sichtbares Licht und Infrarot analysiert. Es muss auch Rauch erkennen, ihn von Nebel unterscheiden und Menschen schnell warnen.

Anwendung: KI-gestützte Branderkennung kann verwendet werden, um Waldbrände zu erkennen, um natürliche Ressourcen, Flora und Fauna sowie in Wohnhäusern und Firmengebäuden zu erhalten.

Voice-Based Virtual Assistant

Ziel: Um eine Anwendung mit Sprachfunktionen zu erstellen, um Benutzer zu unterstützen

Aufgabenstellung: : Das Web ist riesig mit vielen Produkten und Dienstleistungen, die Kunden möglicherweise überfordert fühlen. Darüber hinaus sind die Menschen beschäftigt und brauchen Hilfe in verschiedenen Bereichen, auch für ihre täglichen Aufgaben.

Lösung: Heute sprachbasiert virtuelle Assistenten sind gefragt, um das Leben der Nutzer zu vereinfachen. Benutzer können diese Anwendungen wie Alexa und Siri zu Unterhaltungszwecken verwenden, Online-Produkte und -Dienste suchen und alltägliche Aufgaben für eine bessere Produktivität ausführen.

Um dieses System aufzubauen, wird NLP verwendet, um die menschliche Sprache zu verstehen. Das System hört die Stimme, konvertiert sie in Maschinensprache und speichert die Befehle in seiner Datenbank. Es wird auch die Absicht des Benutzers identifizieren, die Aufgabe entsprechend auszuführen, und kann verwenden Text zu Sprache or Sprache-zu-Text-Tools.

Anwendung: Sprachbasierte virtuelle Assistenten werden verwendet, um relevante Elemente im Internet zu finden, Musik, Filme und Videos zur Unterhaltung abzuspielen, Erinnerungen festzulegen, schnelle Notizen zu schreiben, Haushaltsgeräte zu aktivieren und zu deaktivieren und vieles mehr.

Plagiarism Checker

Ziel: Um ein System zu erstellen, das ein Dokument mit KI auf Plagiate oder Duplizierung prüfen kann

Aufgabenstellung: : Die Duplizierung von Inhalten ist eine Krankheit, die überwacht und ausgerottet werden muss. Für Unternehmen führt dies zu Reputationsschäden und schlechten Suchmaschinen-Rankings. Tatsächlich können Menschen aufgrund von Urheberrechten auch für Plagiate bestraft werden. Daher besteht die Notwendigkeit, plagiierte Inhalte für Unternehmen und Bildungseinrichtungen zu identifizieren.

Lösung: KI-Konzepte werden verwendet, um ein Tool zur Plagiatsprüfung zu erstellen, um Duplikate in einem Dokument zu erkennen. In diesem Projekt kann Python Flask oder Text Mining verwendet werden, um Plagiate mithilfe einer Vektordatenbank namens Pinecone zu erkennen. Es kann auch den Plagiatprozentsatz anzeigen.

Anwendung: Plagiatsprüfung hat viele Vorteile für Inhaltsersteller, Blogger, Redakteure, Verleger, Autoren, freiberufler, und Pädagogen. Sie können damit überprüfen, ob jemand ihre Arbeit gestohlen und verwendet hat, während Redakteure eine von einem Autor eingereichte Zuschrift analysieren und feststellen können, ob sie einzigartig oder von irgendwoher kopiert ist.

Facial Emotion Detection

Ziel: Um eine Anwendung zu entwickeln, die menschliche Emotionen anhand von Gesichtsmerkmalen mithilfe von KI vorhersagen oder identifizieren kann

Aufgabenstellung: : Menschliche Emotionen zu verstehen ist eine Herausforderung. Es wird seit Jahrzehnten viel geforscht, um Gesichtsemotionen zu verstehen. Vor dem Aufkommen der KI waren die Ergebnisse allgegenwärtig.

Lösung: KI kann helfen, menschliche Emotionen durch das Gesicht zu analysieren, indem Konzepte wie Deep Learning und CNN verwendet werden. Deep Learning kann verwendet werden, um die Software zu erstellen, um Gesichtsausdrücke zu identifizieren und sie zu interpretieren, indem Kerngefühle des Menschen in Echtzeit wie Glück, Traurigkeit, Angst, Wut, Überraschung, Ekel, Neutralität usw. erkannt werden.

Das System wird in der Lage sein, Gesichtszüge zu extrahieren und Ausdrücke zu klassifizieren. CNN kann dies tun und wird auch zwischen schlechten und guten Emotionen unterscheiden, um das Verhalten und die Denkmuster einer Person zu erkennen.

Anwendung: Gesichtsemotionserkennungssysteme können von Bots verwendet werden, um die menschliche Interaktion zu verbessern und den Benutzern geeignete Hilfestellungen zu bieten. Sie können auch Kindern mit Autismus, blinden Menschen helfen, Aufmerksamkeitszeichen für die Fahrersicherheit überwachen und vieles mehr.

Translator Application

Ziel: So erstellen Sie eine Übersetzeranwendung mit künstlicher Intelligenz

Aufgabenstellung: : Auf der Welt werden Tausende von Sprachen gesprochen. Obwohl Englisch eine Weltsprache ist, versteht es 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 mit ähnlichen Problemen konfrontiert werden.

Lösung: Wenn Sie übersetzen können, was andere sagen oder geschrieben haben, wird es Ihnen helfen, sich tief mit ihnen zu verbinden. Dazu können Sie einen Übersetzer wie Google Translate verwenden. Sie können jedoch mithilfe von KI Ihre eigene App aus Stärke erstellen.

Dazu können Sie NLP- und Transformatormodelle verwenden. Ein Transformer extrahiert Merkmale aus einem Satz, um jedes Wort und seine Bedeutung zu bestimmen, die den vollständigen Sinn eines Satzes ergeben können. Es wird Wörter von Ende zu Ende codieren und decodieren. Dazu 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 zum Übersetzen verschiedener Sprachen für Geschäftszwecke, Reisen, Bloggen und mehr verwendet.

Fortgeschrittene KI-Projekte

Resume Parser

Ziel: Um Software mit KI zu entwickeln, die viele Lebensläufe überfliegen kann und den Benutzern hilft, den idealen auszuwählen

Aufgabenstellung: : Bei der Einstellung verbringen Fachleute viel Zeit damit, viele Lebensläufe einzeln manuell durchzugehen, um geeignete Kandidaten für eine Stellenausschreibung zu finden. Es ist zeitaufwendig und ineffizient. Obwohl es durch Keyword-Matching automatisiert werden kann, hat es viele Nachteile. Kandidaten, die dieses Verfahren kennen, werden viele weitere Keywords hinzufügen, um in die engere Wahl zu kommen, während andere abgelehnt werden, selbst wenn sie die erforderlichen Fähigkeiten haben.

Lösung: Das Durchblättern einer großen Anzahl von Lebensläufen und die Suche nach der richtigen Passform für eine Stelle können mit einem Lebenslauf-Parser automatisiert werden. Es hilft Ihnen dabei, dies effizient zu tun, spart Zeit und Mühe und ermöglicht es Ihnen, Kandidaten mit den erforderlichen Fähigkeiten auszuwählen.

KI und ML können Ihnen dabei helfen, die Anwendung zu erstellen, um einen geeigneten Kandidaten auszuwählen, während Sie den Rest herausfiltern. Dazu können Sie den Lebenslauf-Datensatz auf Kaggle mit zwei Spalten verwenden – Lebenslauf-Info und Berufsbezeichnung. Sie können auch NLTK – eine Python-basierte Bibliothek – verwenden, um Clustering-Algorithmen zu erstellen, die den Fähigkeiten entsprechen.

Anwendung: Ein Lebenslauf-Parser wird für den Rekrutierungsprozess verwendet und kann von Unternehmen und Bildungseinrichtungen verwendet werden.

Face Recognition App

Ziel: So erstellen Sie eine App mit Gesichtserkennungsfunktion mithilfe von ANN, CNN, ML und Deep Learning

Aufgabenstellung: : Die Probleme mit Identitätsdiebstahl sind gravierend angesichts der zunehmenden Cybersicherheitsrisiken, die Systeme und Daten infiltrieren können. Dies kann zu Datenschutzproblemen, Datenlecks und Rufschädigung bei Personen und Unternehmen führen.

Lösung: Biometrie wie Gesichtsmerkmale sind einzigartig, sodass Unternehmen und Einzelpersonen sie zum Schutz ihrer Systeme und Daten verwenden können. Gesichtserkennungssysteme können helfen, einen Benutzer zu verifizieren, indem sie sicherstellen, dass nur autorisierte und authentifizierte Benutzer auf ein System, Netzwerk, eine Einrichtung oder Daten zugreifen können.

Sie benötigen fortschrittliche ML-Algorithmen, mathematische Funktionen sowie 3D-Bildverarbeitungs- und -erkennungstechniken, um diese Lösung zu erstellen.

Anwendung: Es wird in Smartphones und anderen Geräten als Sicherheitsschloss und organisatorische Einrichtungen und Systeme verwendet, um Datenschutz und Sicherheit zu gewährleisten. Es wird auch von Identity and Access Management (IAM)-Anbietern, dem Verteidigungssektor und mehr verwendet.

Games

Ziel: So erstellen Sie Videospiele mit KI-Konzepten

Aufgabenstellung: : Die Videospielbranche expandiert und die Spieler werden immer fortschrittlicher. Daher besteht ein ständiger Bedarf, sich weiterzuentwickeln und interessante Spiele anzubieten, die sich von anderen abheben, während Sie Ihren Umsatz weiter steigern.

Lösung: KI-Konzepte werden verwendet, um verschiedene Spielanwendungen wie Schach, Schlangenspiele, Rennwagen, prozedurale Spiele und mehr zu erstellen. Es kann viele Fähigkeiten wie Chatbots, Spracherkennung, NLP, Bildverarbeitung, Data Mining, CNN, maschinelles Lernen und vieles mehr verwenden, um ein realistisches Videospiel zu erstellen.

Anwendung: KI wird verwendet, um verschiedene Videospiele wie AlphaGo, Deep Blue, FEAR, Halo und mehr zu erstellen.

Sales Predictor

Ziel: Um Software zu entwickeln, die Verkäufe für Unternehmen vorhersagen kann

Aufgabenstellung: : Unternehmen, die mit vielen Produkten arbeiten, haben Schwierigkeiten, die Verkaufszahlen jedes Produkts zu verwalten und zu verfolgen. Auch fällt es ihnen schwer, die Bestände aufzuspüren und die ausverkauften Produkte wieder verfügbar zu machen. Infolgedessen können sie den Benutzern möglicherweise keine Produkte zur Verfügung stellen, was die Kundenerfahrung beeinträchtigt.

Lösung: Das Erstellen eines Verkaufsprognosetools kann Ihnen dabei helfen, die durchschnittlichen Verkaufszahlen täglich, wöchentlich oder monatlich vorherzusagen. Auf diese Weise können Sie die Leistung Ihrer Produkte verstehen und mehr Artikel rechtzeitig vorrätig halten, um die Kundenanforderungen zu erfüllen.

Dazu können Sie Fähigkeiten wie maschinelle Lernalgorithmen, Datenanalyse, Big Data, und mehr, damit die Software Verkäufe genau vorhersagen kann.

Anwendung: Es wird von E-Commerce-Shops, Einzelhändlern, Distributoren und anderen Unternehmen verwendet, die mit massiven Produkten arbeiten.

Automation System

Ziel: Um eine Softwarelösung zu erstellen, die bestimmte Aufgaben für die Produktivität automatisieren kann

Aufgabenstellung: : Wiederholte, manuelle Arbeiten sind zeitaufwendig. Diese sind nicht nur mühsam, sondern nehmen auch die Produktivität. Daher muss ein System erstellt werden, das verschiedene Aufgaben wie das Planen von Anrufen, die Annahme von Anwesenheiten, die Autokorrektur, die Verarbeitung von Transaktionen und mehr automatisieren kann.

Lösung: Mithilfe von KI können Sie Software erstellen, die solche Aufgaben automatisieren kann, um die Benutzer zu verbessern PRODUKTIVITÄT und widmen Sie sich kritischeren Aufgaben Zeit. Es kann auch so eingerichtet werden, dass rechtzeitig Benachrichtigungen gesendet werden, damit Sie Aufgaben pünktlich erledigen können. Und der Aufbau dieses Systems erfordert Fähigkeiten wie NLP, Gesichtserkennung, Computer Vision und mehr.

Anwendung: Automatisierung mit KI wird häufig verwendet, um Produktivitätstools für Unternehmen jeder Größe und in verschiedenen Sektoren wie Banken, Finanzen, Gesundheitswesen, Bildung und Fertigung zu entwickeln.

Fazit

Ich hoffe, Sie finden diese KI-Projekte interessant, um mit ihnen zu arbeiten und Ihr Wissen in künstlicher Intelligenz und anderen verwandten Konzepten wie Data Science, Machine Learning, NLP usw Projekte.

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