Las ideas de proyectos de IA para principiantes son integrales en un momento en el que una carrera en Inteligencia Artificial (IA) parece brillante con los recientes avances en este campo.
Casi todos los sectores están aprovechando la IA en su beneficio, desde la informática, la fabricación y el automóvil hasta la defensa, las finanzas y la creación de contenidos,
Por lo tanto, si quiere labrarse una carrera en el campo de la IA, nunca puede haber mejor momento para empezar que ahora. Dado que la experiencia práctica es la mejor manera de aprender una habilidad, puede realizar diferentes proyectos para aprender IA y habilidades relacionadas como la programación y el uso de herramientas y tecnologías.
Le enseñará cómo la IA puede ayudar a las personas y a las empresas en tiempo real y le ayudará a adquirir conocimientos en este sector para avanzar en su carrera en IA. Y para ello, sería muy beneficioso que tuviera conocimientos de habilidades como
- Lenguajes de programación como Python, R, Java, MATLAB y Perl
- Algoritmos de aprendizaje automático como regresión lineal, regresión logística, Naive Bayes, K-means, KNN, SVM y árboles de decisión
- Conceptos básicos de análisis de datos y herramientas como Apache Spark
- Redes neuronales artificiales (RNA) que pueden imitar las funciones cerebrales de los humanos para resolver problemas en aplicaciones de reconocimiento de escritura, caras y patrones
- Conceptos básicos de las redes neuronales convulsivas (CNN)
- Herramientas basadas en Unix como Sort, AWK y expresiones regulares.
Ahora, descubramos rápidamente algunos de los proyectos de IA más interesantes.
Aquí he enumerado algunos proyectos de IA que los principiantes deberían probar. Inténtelos, ¡seguro que son divertidos!
Proyectos básicos de IA
Reconocimiento de dígitos manuscritos
Objetivo: Construir un sistema que pueda reconocer dígitos escritos a mano con la ayuda de redes neuronales artificiales
Problema: Los dígitos y los caracteres escritos por los humanos constan de varias formas, tamaños, curvas y estilos, no son iguales para dos personas. Por eso, convertir los caracteres o dígitos escritos en un formato digital suponía un reto en el pasado para los ordenadores. También solían tener dificultades para interpretar el texto de los documentos en papel.
Aunque la digitalización se está adoptando rápidamente en casi todos los sectores, ciertas áreas aún requieren papeleo. Por eso necesitamos que la tecnología facilite este proceso a los ordenadores para que puedan reconocer los escritos humanos en papel.
Solución: El uso de redes neuronales artificiales permite construir un sistema de reconocimiento de dígitos manuscritos para interpretar con precisión los dígitos que dibuja una persona. Para ello, se utiliza una red neuronal de convolución (CNN) para reconocer los dígitos en un papel. Esta red cuenta con un conjunto de datos HASYv2 compuesto por 168.000 imágenes de 369 clasificaciones diferentes.
Aplicación: Aparte de los papeles, un sistema de reconocimiento de dígitos manuscritos puede leer símbolos matemáticos y estilos de escritura a partir de fotos, dispositivos con pantalla táctil y otras fuentes. Este software tiene diversas aplicaciones, como la autenticación de cheques bancarios, la lectura de formularios rellenados y la toma de notas rápidas.
Detección de líneas de carril
Objetivo: Crear un sistema que pueda conectarse con vehículos autónomos y robots que sigan líneas para ayudarles a detectar líneas de carril en una carretera en tiempo real.
Problema: Sin duda, los vehículos autónomos son tecnologías innovadoras que utilizan técnicas y algoritmos de aprendizaje profundo. Han creado nuevas oportunidades en el sector del automóvil y han reducido la necesidad de un conductor humano.
Sin embargo, si la máquina que conduce un coche autónomo no está adecuadamente entrenada, puede provocar riesgos y accidentes en la carretera. Al entrenar a la máquina, uno de los pasos consiste en hacer que el sistema aprenda a detectar los carriles de la carretera para no invadir otro carril ni colisionar con otros vehículos.
Solución: Para resolver este problema, construya un sistema utilizando los conceptos de la visión por ordenador en Python. Ayudará a los vehículos autónomos a detectar correctamente las líneas de los carriles y se asegurará de que circula por la carretera por donde debe, sin poner en peligro a los demás.
Puede utilizar la biblioteca OpenCV, una biblioteca optimizada que se centra en el uso en tiempo real como éste para detectar líneas de carril. La biblioteca incluye interfaces Java, Python y C compatibles con las plataformas Windows, macOS, Linux, Android e iOS.
Además, es imprescindible encontrar las marcas a ambos lados de un carril. Puede utilizar técnicas de visión por ordenador en Python para encontrar los carriles de la carretera por los que deben circular los coches autoconducidos. También debe encontrar la marca blanca de un carril y enmascarar el resto de los objetos con enmascaramiento de cuadros y matrices NumPy. Nido, se aplica la transformación de líneas de Hough para detectar finalmente las líneas del carril. Además, puede utilizar otros métodos de visión por ordenador como el umbral de color para identificar las líneas de carril.
Aplicación: La detección de líneas de carril es utilizada en tiempo real por vehículos autónomos como coches y robots que siguen líneas. También es útil en la industria del juego para los coches de carreras.
Detección de neumonía
Objetivo: Construir un sistema de IA utilizando redes neuronales de convolución (CNN) y Python que pueda detectar la neumonía a partir de las imágenes de rayos X de un paciente
Problema: La neumonía sigue siendo una amenaza que se cobra vidas en muchos países. El problema es que las imágenes de rayos X se toman para detectar enfermedades como la neumonía, el cáncer, los tumores, etc., en general, lo que puede proporcionar una baja visibilidad y hacer que la evaluación sea ineficaz. Pero si se sigue un tratamiento adecuado, la mortalidad puede reducirse considerablemente.
Además, la posición, la forma y el tamaño de la neumonía pueden diferir a un nivel significativo, con lo que su contorno objetivo se vuelve en gran medida impreciso. Esto aumenta los problemas de detección y precisión. Esto nos lleva a desarrollar una tecnología que pueda identificar precozmente la neumonía con una precisión óptima para administrar el tratamiento adecuado y salvar vidas.
Solución: La solución de software se entrenará con detalles masivos sobre la neumonía u otras enfermedades. Cuando los usuarios compartan sus problemas de salud y sus síntomas, el software podrá procesar la información y cotejarla con su base de datos en busca de posibilidades relacionadas con esos detalles. Puede utilizar la minería de datos para proporcionar la enfermedad más precisa correspondiente a los detalles del paciente.
De este modo, se puede detectar la enfermedad de un paciente y éste puede recibir el tratamiento adecuado. Y para diseñar el software, debe determinar el modelo CNN más eficaz analítica y comparativamente para lograr la detección de la neumonía a partir de imágenes de rayos X mediante la extracción de características. A continuación se presentan los distintos modelos con sus clasificadores para proponer el clasificador más adecuado y se evalúa el mejor modelo CNN para comprobar su rendimiento.
Aplicación: Este proyecto de IA es beneficioso para el ámbito sanitario para detectar enfermedades como la neumonía, dolencias cardiacas, etc., y proporcionar consultas médicas a los pacientes.
Chatbots
Objetivo: Construir un chatbot utilizando Python para incrustarlo en una página web o aplicación
Problema: Los consumidores necesitan un servicio excelente cuando utilizan una aplicación o un sitio web. Si tienen una consulta para la que no encuentran respuesta, pueden perder el interés en la aplicación. Por lo tanto, si está creando un sitio web o una aplicación, debe ofrecer un servicio de la mejor calidad a sus usuarios para no perderlos y no afectar a su cuenta de resultados.
Solución: Un chatbot es una aplicación que permite la conversación automática entre bots (IA) y un humano a través de texto o voz, como Alexa. Está disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana, para ayudar a los usuarios con sus consultas, orientarles, personalizar la experiencia del usuario, impulsar las ventas y proporcionar información más profunda sobre el comportamiento y las necesidades de los clientes para ayudarle a dar forma a sus productos y servicios.
Para este proyecto de IA, puede utilizar una versión sencilla de un chatbot que puede encontrar en muchos sitios web. Identifique su estructura básica para empezar a construir uno similar. Una vez que haya terminado un chatbot sencillo, puede pasar a los avanzados.
Para crear un chatbot, se utilizan conceptos de IA como el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), que permite a los algoritmos y a los ordenadores comprender las interacciones humanas a través de varios lenguajes y procesar esos datos. Descompone las señales de audio y el texto humano, y después analiza y convierte los datos en un lenguaje comprensible para la máquina. También necesitará diferentes herramientas preentrenadas, paquetes y herramientas de reconocimiento del habla para crear un chatbot inteligente y receptivo.
Aplicación: Los chatbots son muy útiles en el sector corporativo para la atención al cliente, el servicio de asistencia informática, las ventas, el marketing y los recursos humanos. Industrias que van desde el comercio electrónico, la tecnología educativa y el sector inmobiliario hasta las finanzas y el turismo utilizan chatbots. Grandes marcas como Amazon (Alexa), Spotify, Marriott International, Pizza Hut, Mastercard y otras aprovechan los chatbots.
Sistema de recomendación
Objetivo: Construir un sistema de recomendación para clientes de productos, vídeos y música en streaming, y más, con la ayuda de RNA, minería de datos, aprendizaje automático y programación.
Problema: La competencia es alta en todos los ámbitos, ya sea el comercio electrónico o el entretenimiento. Y para destacar, debe recorrer kilómetros adicionales. Si ofrece algo que su cliente objetivo está buscando pero no tiene las medidas para guiarle hasta su tienda o recomendar sus ofertas, se deja mucho dinero sobre la mesa.
Solución: Utilizar un sistema de recomendación puede atraer más visitantes a su sitio o aplicación de forma eficaz. Puede que haya observado que las plataformas de comercio electrónico como Amazon ofrecen recomendaciones de productos que usted ha buscado en algún lugar de Internet. Cuando abre su Facebook o Instagram, ve productos similares. Así es como funciona un sistema de recomendación.
Para construir este sistema, se necesita el historial de navegación, el comportamiento del cliente y datos implícitos. Se necesitan conocimientos de minería de datos y aprendizaje automático para elaborar las recomendaciones de productos más adecuadas en función de los intereses de los clientes. Y también necesitará programar en R, Java o Python y aprovechar las redes neuronales artificiales.
Aplicación: Los sistemas de recomendación encuentran enormes aplicaciones en tiendas de comercio electrónico como Amazon, eBay, servicios de streaming de vídeo como Netflix y YouTube, servicios de streaming de música como Spotify, etc. Ayudan a aumentar el alcance de los productos, el número de clientes potenciales y clientes, la visibilidad en varios canales y la rentabilidad general.
Proyectos intermedios de IA
Detección de incendios
Objetivo: Construir un sistema de detección de incendios utilizando CNN para tareas relacionadas con la visión por ordenador y la clasificación de imágenes
Problema: Los incendios en edificios residenciales y comerciales son peligrosos. Si el fuego no se detecta a tiempo, puede provocar pérdidas masivas de vidas y bienes. Los incendios forestales son cada vez más frecuentes, por lo que es necesaria una vigilancia regular para preservar la fauna y los recursos naturales.
Solución: Construir un sistema que pueda detectar el fuego en interiores y exteriores en una fase temprana y con su localización exacta puede ayudar a extinguirlo antes de que pueda causar ningún daño. El sistema de detección de incendios se mejora mediante una cámara de vigilancia.
Para ello, se utilizan técnicas de IA como CNN y visión por ordenador y herramientas como OpenCV. Se necesita un sofisticado procesamiento de imágenes y computación en la nube. Se puede hacer que el sistema analice imágenes de cámaras de vídeo de luz visible e infrarrojos. También debe identificar el humo, diferenciarlo de la niebla y alertar rápidamente a las personas.
Aplicación: La detección de incendios impulsada por IA puede utilizarse para detectar incendios forestales con el fin de preservar los recursos naturales, la flora y la fauna, así como en viviendas y edificios corporativos.
Asistente virtual basado en la voz
Objetivo: Construir una aplicación con capacidades de voz para ayudar a los usuarios
Problema: La web es inmensa, con muchos productos y servicios que pueden abrumar a los clientes. Además, la gente está ocupada y necesita ayuda en diversos campos, incluso para sus tareas cotidianas.
Solución: Hoy en día se demandan asistentes virtuales basados en la voz para simplificar la vida de los usuarios. La gente puede utilizar estas aplicaciones como Alexa y Siri para entretenerse, buscar productos y servicios en línea y realizar tareas cotidianas para mejorar su productividad.
Para construir este sistema, se utiliza la PNL para comprender el lenguaje humano. El sistema escuchará la voz, la convertirá en lenguaje de máquina y guardará las órdenes en su base de datos. También identificará la intención de los usuarios para realizar la tarea en consecuencia y podrá utilizar herramientas de texto a voz o de voz a texto.
Aplicación: Los asistentes virtuales basados en la voz se utilizan para encontrar elementos relevantes en Internet, reproducir música, películas y vídeos para entretenerse, establecer recordatorios, escribir notas rápidas, activar y desactivar electrodomésticos, etc.
Comprobador de plagios
Objetivo: Crear un sistema que pueda comprobar un documento en busca de plagio o duplicación utilizando IA
Problema: La duplicación de contenidos es una enfermedad que debe controlarse y erradicarse. Para las empresas, supone un daño para su reputación y una mala clasificación en los motores de búsqueda. De hecho, las personas también pueden ser penalizadas por plagio, debido a los derechos de autor. De ahí la necesidad de identificar los contenidos plagiados para las empresas y las instituciones educativas.
Solución: Se utilizan conceptos de IA para construir una herramienta de comprobación de plagio que detecte la duplicación en un documento. En este proyecto, se puede utilizar Python Flask o la minería de texto para detectar el plagio utilizando una base de datos vectorial llamada Pinecone. También puede mostrar el porcentaje de plagio.
Aplicación: El comprobador de plagio tiene muchas ventajas para los creadores de contenidos, blogueros, editores, redactores, autónomos y educadores. Pueden utilizarlo para comprobar si alguien ha robado su trabajo y lo está utilizando, mientras que los editores pueden analizar un escrito presentado por un escritor e identificar si es único o ha sido copiado de algún sitio.
Detección de emociones faciales
Objetivo: Construir una aplicación que pueda predecir o identificar las emociones humanas a través de los rasgos faciales utilizando IA
Problema: Comprender las emociones humanas es todo un reto. Durante décadas se ha investigado mucho para comprender la emoción facial. Antes de la llegada de la IA, los resultados eran muy dispares.
Solución: La IA puede ayudar a analizar la emoción humana a través del rostro utilizando conceptos como el aprendizaje profundo y la CNN. El aprendizaje profundo puede utilizarse para construir el software que identifique las expresiones faciales y las interprete detectando las emociones principales en los seres humanos en tiempo real, como la felicidad, la tristeza, el miedo, la ira, la sorpresa, el asco, la neutralidad, etc.
El sistema será capaz de extraer los rasgos faciales y clasificar las expresiones. La CNN puede hacer esto y también discriminará entre emociones buenas y malas para detectar el comportamiento y los patrones de pensamiento de un individuo.
Aplicación: Los sistemas de detección de emociones faciales pueden ser utilizados por robots para mejorar la interacción humana y proporcionar ayuda adecuada a los usuarios. También pueden ayudar a niños con autismo, personas con ceguera, controlar las señales de atención para la seguridad de los conductores, etc.
Aplicación traductora
Objetivo: Construir una aplicación traductora utilizando inteligencia artificial
Problema: En el mundo se hablan miles de lenguas. Aunque el inglés es un idioma global, no todos lo entienden en todas las partes del mundo. Y si quiere hacer negocios con alguien de otros países que habla un idioma que usted no entiende, es problemático. Del mismo modo, si viaja a otros países, puede encontrarse con problemas similares.
Solución: Si puede traducir lo que otros dicen o han escrito, le ayudará a conectar con ellos en profundidad. Para ello, puede utilizar un traductor como Google Translate. Sin embargo, puede construir su propia aplicación a partir del almidón utilizando la IA.
Para ello, puede utilizar modelos de PNL y transformadores. Un transformador extraerá características de una frase para determinar cada palabra y su significado que puedan dar sentido completo a una frase. Codificará y descodificará las palabras de extremo a extremo. Para ello, cargar un modelo transformador preentrenado basado en Python le ayudará. También puede utilizar la biblioteca GluonNLP y luego cargar y probar los conjuntos de datos.
Aplicación: La aplicación del traductor se utiliza para traducir diferentes idiomas con fines como los negocios, los viajes, los blogs, etc.
Proyectos avanzados de IA
Analizador de currículos
Objetivo: Construir un software utilizando IA que pueda hojear un montón de currículos y ayudar a los usuarios a elegir el ideal
Problema: En las contrataciones, los profesionales pasan mucho tiempo revisando un montón de currículos, uno a uno, manualmente para encontrar candidatos adecuados para un puesto de trabajo. Lleva mucho tiempo y es ineficaz. Aunque puede automatizarse mediante la concordancia de palabras clave, tiene muchas desventajas. Los candidatos que conocen este procedimiento añadirán muchas más palabras clave para ser preseleccionados, mientras que otros serán rechazados aunque tengan las aptitudes requeridas.
Solución: Examinar un gran número de currículos y encontrar al candidato adecuado para un puesto de trabajo puede automatizarse utilizando un analizador de currículos. Le ayudará a hacerlo de forma eficiente, ahorrándole tiempo y esfuerzo al tiempo que le permite elegir a los candidatos con las habilidades requeridas.
La IA y el ML pueden ayudarle a crear la aplicación para elegir al candidato adecuado y filtrar al resto. Para ello, puede utilizar el conjunto de datos de currículos en Kaggle con dos columnas: información del currículo y cargo. También puede utilizar NLTK -una biblioteca basada en Python- para construir algoritmos de agrupación para cotejar las habilidades.
Aplicación: Un analizador sintáctico de currículos se utiliza para el proceso de contratación y puede ser utilizado por empresas e instituciones educativas.
App de reconocimiento facial
Objetivo: Construir una app con capacidad de reconocimiento facial utilizando ANN, CNN, ML y aprendizaje profundo
Problema: Los problemas de robo de identidad son graves con los crecientes riesgos de ciberseguridad que pueden infiltrarse en sistemas y datos. Puede causar problemas de privacidad, filtraciones de datos y daños a la reputación de personas y empresas.
Solución: Los datos biométricos, como los rasgos faciales, son únicos, por lo que las organizaciones y las personas pueden utilizarlos para proteger sus sistemas y datos. Los sistemas de reconocimiento facial pueden ayudar a verificar a un usuario, garantizando que sólo los usuarios autorizados y autentificados puedan acceder a un sistema, red, instalación o datos.
Para crear esta solución se necesitan algoritmos ML avanzados, funciones matemáticas y técnicas de procesamiento y reconocimiento de imágenes 3D.
Aplicación: Se utiliza en smartphones y otros dispositivos como candado de seguridad y en instalaciones y sistemas organizativos para garantizar la privacidad y seguridad de los datos. También lo utilizan los proveedores de gestión de identidades y accesos (IAM), el sector de defensa, etc.
Juegos
Objetivo: Crear videojuegos utilizando conceptos de IA
Problema: La industria de los videojuegos está en expansión y los jugadores son cada vez más avanzados. De ahí la necesidad constante de evolucionar y ofrecer juegos interesantes que destaquen mientras sigue impulsando sus ventas.
Solución: Los conceptos de IA se utilizan para crear diversas aplicaciones de juego como el ajedrez, los juegos de serpientes, los coches de carreras, los juegos procedimentales, etc. Puede utilizar muchas habilidades como chatbots, reconocimiento de voz, PNL, procesamiento de imágenes, minería de datos, CNN, aprendizaje automático y muchas más para crear un videojuego realista.
Aplicación: La IA se utiliza para crear varios videojuegos como AlphaGo, Deep Blue, FEAR, Halo, etc.
Predictor de ventas
Objetivo: Crear un software que pueda predecir las ventas de las empresas
Problema: Las empresas que manejan muchos productos tienen dificultades para gestionar y hacer un seguimiento de la cifra de ventas de cada producto. También encuentran problemas para rastrear las existencias y hacer que los productos agotados vuelvan a estar disponibles. Como resultado, pueden fracasar a la hora de suministrar los productos en el momento adecuado a los usuarios, lo que degrada la experiencia del cliente.
Solución: Crear una herramienta de predicción de ventas puede ayudarle a predecir la cifra media de ventas diarias, semanales o mensuales. De este modo, podrá conocer el rendimiento de sus productos y almacenar más artículos a tiempo para satisfacer la demanda de los clientes.
Para ello, puede utilizar habilidades como algoritmos de aprendizaje automático, análisis de datos, Big Data, etc. para que el software pueda predecir las ventas con precisión.
Aplicación: Lo utilizan tiendas de comercio electrónico, minoristas, distribuidores y otras empresas que trabajan con productos masivos.
Sistema de automatización
Objetivo: Crear una solución de software que pueda automatizar ciertas tareas para aumentar la productividad
Problema: Los trabajos manuales repetitivos consumen mucho tiempo. No sólo son tediosos, sino que además restan productividad. Por lo tanto, es necesario crear un sistema que pueda automatizar diferentes tareas como la programación de llamadas, la toma de asistencia, la autocorrección, el procesamiento de transacciones, etc.
Solución: El uso de la IA permite crear un software capaz de automatizar estas tareas para ayudar a mejorar la productividad de los usuarios y dedicar tiempo a tareas más críticas. También se puede hacer que proporcione notificaciones a tiempo para que pueda realizar las tareas a tiempo. Y construir este sistema requiere habilidades como la PNL, el reconocimiento facial, la visión por ordenador, etc.
Aplicación: La automatización mediante IA se utiliza ampliamente para construir herramientas de productividad para empresas de todos los tamaños y en diversos sectores, desde la banca, las finanzas, la sanidad, la educación y la fabricación.
Estos proyectos de IA deberían ayudar a los principiantes a comprender mejor cómo funciona la IA, ya que no hay nada mejor que la aplicación práctica, ¿verdad? Para facilitarle las cosas, los he agrupado en las categorías anteriores para que pueda elegir en función de sus intereses y preferencias.
Conclusión
Espero que estos proyectos de IA le resulten interesantes para trabajar y ampliar sus conocimientos sobre inteligencia artificial y otros conceptos relacionados como la ciencia de datos, el aprendizaje automático, la PNL, etc.
También le ayudarán a perfeccionar sus habilidades en programación y en el uso de herramientas y tecnologías en los proyectos.