Una carrera en Inteligencia Artificial (IA) parece brillante con los recientes desarrollos en este campo.

Casi todos los sectores están aprovechando la inteligencia artificial para su beneficio, desde TI, fabricación y automóviles hasta defensa, finanzas y creación de contenido.

Por lo tanto, si desea desarrollar una carrera en IA, nunca puede haber un mejor momento para comenzar que ahora. Dado que la experiencia práctica es la mejor manera de aprender una habilidad, puede realizar diferentes proyectos para aprender inteligencia artificial y habilidades relacionadas, como la programación y el uso de herramientas y tecnologías.

Le enseñará cómo la IA puede ayudar a las personas y 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 tener conocimientos de habilidades como:

  • Lenguajes de programación como Python, R, Java, MATLAB y Perl
  • Algoritmos de aprendizaje automático como regresión lineal, regresión logística, Naïve Bayes, K-means, KNN, SVM y árboles de decisión
  • Conceptos básicos de análisis de datos y herramientas como Apache Spark
  • Redes neuronales artificiales (ANN) que pueden imitar las funciones cerebrales de los humanos para resolver problemas en aplicaciones de escritura a mano, reconocimiento facial y de patrones.
  • Conceptos básicos de la red neuronal de convulsión (CNN)
  • Herramientas basadas en Unix como Sort, AWK y expresiones regulares.

Ahora, descubramos rápidamente algunos de los interesantes proyectos de IA.

Proyectos básicos de IA

Handwritten Digit Recognition

Objetivo: Para construir un sistema que pueda reconocer dígitos escritos a mano con la ayuda de redes neuronales artificiales.

Problema: Los dígitos y caracteres escritos por humanos constan de varias formas, tamaños, curvas y estilos, no exactamente iguales para dos personas. Por lo tanto, convertir caracteres escritos o dígitos a un formato digital era un desafío en el pasado para las computadoras. También solían tener dificultades para interpretar texto en documentos en papel.

Aunque la digitalización se está adoptando rápidamente en casi todos los sectores, ciertas áreas aún requieren papeleo. Es por eso que necesitamos tecnología para facilitar este proceso a las computadoras para que puedan reconocer las escrituras humanas en papel.

Solución: El uso de redes neuronales artificiales permite construir un sistema de reconocimiento de dígitos escritos a mano para interpretar con precisión los dígitos que dibuja una persona. Para esto, se utiliza una red neuronal de convolución (CNN) para reconocer dígitos en un papel. Esta red tiene un conjunto de datos HASYv2 que comprende 168,000 imágenes de 369 clasificaciones diferentes.

Aplicación: Además de los documentos, un sistema de reconocimiento de dígitos escritos a mano puede leer símbolos matemáticos y estilos de escritura a mano de fotos, dispositivos de pantalla táctil y otras fuentes. Este software tiene varias aplicaciones como autenticación de cheques bancarios, lectura de formularios completados y toma de notas rápidas.

Lane Line Detection

Objetivo: Crear un sistema que pueda conectarse con vehículos autónomos y robots de seguimiento de líneas para ayudarlos 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 Deep Learning. 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 automóvil autónomo no está debidamente capacitada, puede causar riesgos y accidentes en la carretera. Mientras se entrena la máquina, uno de los pasos es hacer que el sistema aprenda a detectar carriles en la carretera para que no entre en otro carril ni choque con otros vehículos.

Solución: Para resolver este problema, construya un sistema usando los conceptos de Visión por Computadora en Python. Ayudará a los vehículos autónomos a detectar correctamente las líneas de carril y garantizará que se mueva por la carretera donde debería estar, sin arriesgar a otros.

Puede utilizar el OpenCV biblioteca: una biblioteca optimizada que se centra en el uso en tiempo real como esta para detectar líneas de carril. La biblioteca incluye interfaces Java, Python y C ++ que son compatibles con las plataformas Windows, macOS, Linux, Android e iOS.

Además, es imperativo encontrar las marcas en ambos lados de un carril. Puede usar técnicas de visión por computadora en Python para encontrar los carriles de la carretera por donde deben circular los autos autónomos. También debe encontrar la marca blanca en un carril y enmascarar el resto de los objetos con enmascaramiento de marcos y matrices NumPy. Nest, se aplica la transformación de línea de Hough para detectar finalmente las líneas de carril. Además, puede utilizar otros métodos de visión por computadora, como el umbral de color, para identificar las líneas de carril.

Aplicación: La detección de líneas de carril se utiliza en tiempo real por vehículos autónomos como automóviles y robots de seguimiento de líneas. También es útil en la industria del juego para autos de carreras.

Pneumonia Detection

Objetivo: Para construir un sistema de inteligencia artificial utilizando redes neuronales de convolución (CNN) y Python que pueda detectar neumonía a partir de 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 se toman imágenes de rayos X para detectar enfermedades como neumonía, cáncer, tumor, etc., en general, que pueden dar poca visibilidad y hacer que la evaluación sea ineficaz. Pero si se sigue el tratamiento adecuado, la mortalidad se puede reducir significativamente.

Además, la posición, la forma y el tamaño de la neumonía pueden diferir en un nivel significativo, y su contorno objetivo se vuelve en gran medida vago. Aumenta los problemas de detección y precisión. Esto nos lleva a desarrollar una tecnología que puede identificar la neumonía de manera temprana con una precisión óptima para brindar un tratamiento adecuado y salvar vidas.

Solución: La solución de software se entrenará con detalles masivos sobre neumonía u otras enfermedades. Cuando los usuarios comparten sus problemas y síntomas relacionados con la salud, el software puede procesar la información y compararla con su base de datos en busca de posibilidades relacionadas con esos detalles. puede usar la minería de datos para proporcionar la enfermedad más precisa correspondiente a los detalles del paciente.

De esta forma, se puede detectar la enfermedad de un paciente y recibir el tratamiento adecuado. Y para diseñar el software, debe determinar el modelo CNN más eficiente de forma analítica y comparativa para lograr la detección de neumonía a partir de imágenes de rayos X mediante la extracción de características. A continuación, se presentan los diferentes modelos con sus clasificadores para proponer el clasificador más adecuado y se evalúa el mejor modelo de CNN para comprobar su rendimiento.

Aplicación: Este proyecto de IA es beneficioso para el dominio de la salud para detectar enfermedades como neumonía, dolencias cardíacas, etc., y brindar consultas médicas a los pacientes.

Chatbots

Objetivo: Para construir un chatterbot usando Python para incrustarlo en un sitio web o aplicación

Problema: Los consumidores necesitan un servicio excelente cuando utilizan una aplicación o un sitio web. Si tienen una consulta a la que no pueden encontrar la respuesta, pueden perder interés en la aplicación. Por lo tanto, si está creando un sitio web o una aplicación, debe ofrecer el mejor servicio de calidad a sus usuarios para no perderlos y afectar sus resultados.

Solución: Un chatbot es una aplicación que puede habilitar la conversación automática entre bots (AI) 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, navegar por ellas, personalizar la experiencia del usuario, impulsar las ventas y brindar información más detallada sobre el comportamiento y las necesidades del cliente para ayudarlo a dar forma a sus productos y servicios.

Para este proyecto de IA, puede usar una versión simple de un chatbot que puede encontrar en muchos sitios web. Identifica su estructura básica para empezar a construir una similar. Una vez que haya terminado un chatbot simple, puede pasar a los avanzados.

Para crear un chatbot, los conceptos de inteligencia artificial como el procesamiento del lenguaje natural (NLP) se utilizan para permitir que los algoritmos y las computadoras comprendan las interacciones humanas a través de varios idiomas y procesen esos datos. Descompone las señales de audio y el texto humano y luego analiza y convierte los datos en un lenguaje comprensible para la máquina. También necesitará diferentes herramientas, paquetes y herramientas de reconocimiento de voz previamente entrenados para crear un chatbot inteligente y receptivo.

Aplicación: Los chatbots son de gran utilidad en el sector empresarial para la atención al cliente, Servicio de ayuda informatica, ventas, marketing y recursos humanos. Industrias, desde comercio electrónico, tecnología educativa y bienes raíces hasta finanzas y turismo, utilizan chatbots. Las mejores marcas como Amazon (Alexa), Spotify, Marriott International, Pizza Hut, Mastercard y más aprovechan los chatbots.

Recommendation System

Objetivo: Para construir un sistema de recomendación para los clientes de productos, videos y transmisión de música, y más, con la ayuda de ANN, data mining, máquina de aprendizajey programación.

Problema: La competencia es alta en todos los dominios, ya sea comercio electrónico o entretenimiento. Y para destacar, debes recorrer kilómetros extra. Si ofrece algo que su cliente objetivo está buscando pero no tiene las medidas para guiarlo a su tienda o recomendar sus ofertas, deja mucho dinero en efectivo sobre la mesa.

Solución: El uso de un sistema de recomendación puede atraer más visitantes a su sitio o aplicación de manera efectiva. Es posible que haya observado que las plataformas de comercio electrónico como Amazon ofrecen recomendaciones de productos que ha buscado en algún lugar de Internet. Cuando abres tu Facebook o Instagram, ves productos similares. Así es como funciona un sistema de recomendación.

Para construir este sistema, necesita un historial de navegación, comportamiento del cliente y datos implícitos. Las habilidades de minería de datos y aprendizaje automático son necesarias para producir las recomendaciones de productos más adecuadas según 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 aplicaciones enormes en tiendas de comercio electrónico como Amazon, eBay, servicios de transmisión de video como Netflix y YouTube, servicios de transmisión de música como Spotify y más. Ayuda a aumentar el alcance del producto, la cantidad de clientes potenciales y clientes, la visibilidad en varios canales y la rentabilidad general.

Proyectos de IA intermedios

Fire Detection

Objetivo: Para construir un sistema de detección de incendios utilizando CNN para tareas relacionadas con la visión por computadora y la clasificación de imágenes.

Problema: Los incendios en edificios residenciales y comerciales son peligrosos. Si el incendio no se detecta a tiempo, puede provocar una pérdida masiva de vidas y propiedades. Los incendios forestales son cada vez más frecuentes; por lo tanto, se necesita un monitoreo regular para preservar la vida silvestre y los recursos naturales.

Solución: Construir un sistema que pueda detectar incendios en interiores y exteriores en una etapa temprana y con su ubicación exacta puede ayudar a extinguirlos antes de que puedan causar algún 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 artificial y herramientas como OpenCV. Necesita procesamiento de imágenes sofisticado y computación en la nube. El sistema se puede hacer para analizar imágenes de cámaras de video en busca de luz visible e infrarroja. También debe identificar el humo, diferenciarlo de la niebla y alertar a las personas rápidamente.

Aplicación: La detección de incendios impulsada por IA se puede utilizar para detectar incendios forestales para preservar los recursos naturales, la flora y la fauna, y en hogares y edificios corporativos.

Voice-Based Virtual Assistant

Objetivo: Para crear una aplicación con capacidades de voz para ayudar a los usuarios

Problema: La web es enorme con muchos productos y servicios que los clientes pueden sentirse abrumados. Además, las personas están ocupadas y necesitan ayuda en varios campos, incluso para sus tareas diarias.

Solución: Hoy, basado en voz asistentes virtuales están en demanda para simplificar la vida de los usuarios. Las personas pueden usar estas aplicaciones como Alexa y Siri con fines de entretenimiento, buscar productos y servicios en línea y realizar tareas cotidianas para mejorar la productividad.

Para construir este sistema, la PNL se utiliza para comprender el lenguaje humano. El sistema escuchará la voz, la convertirá a lenguaje de máquina y guardará los comandos en su base de datos. También identificará la intención de los usuarios de realizar la tarea en consecuencia y puede utilizar texto a voz or herramientas de voz a texto.

Aplicación: Los asistentes virtuales basados ​​en voz se utilizan para encontrar elementos relevantes en Internet, reproducir música, películas y videos para entretenimiento, establecer recordatorios, escribir notas rápidas, activar y desactivar electrodomésticos y más.

Plagiarism Checker

Objetivo: Para crear un sistema que pueda verificar un documento en busca de plagio o duplicación usando AI

Problema: La duplicación de contenido es una enfermedad que debe ser monitoreada y erradicada. Para las empresas, da lugar a daños en la reputación y una mala clasificación en los motores de búsqueda. De hecho, las personas también pueden ser sancionadas por plagio debido a los derechos de autor. Por lo tanto, existe la necesidad de identificar el contenido plagiado para empresas e instituciones educativas.

Solución: Los conceptos de IA se utilizan para crear una herramienta de verificación de plagio para detectar duplicaciones en un documento. En este proyecto, se puede usar Python Flask o minería de texto para detectar plagio usando una base de datos de vectores llamada Pinecone. También puede mostrar el porcentaje de plagio.

Aplicación: El verificador de plagio tiene muchos beneficios para los creadores de contenido, blogueros, editores, editores, escritores, autónomos, y educadores. Pueden usarlo para verificar si alguien ha robado su trabajo y usarlo, mientras que los editores pueden analizar un artículo enviado por un escritor e identificar si es único o copiado de algún lugar.

Facial Emotion Detection

Objetivo: Crear una aplicación que pueda predecir o identificar emociones humanas a través de rasgos faciales usando IA

Problema: Comprender las emociones humanas es un desafío. Se han realizado muchas investigaciones durante décadas para comprender las emociones faciales. Antes de la llegada de la IA, los resultados estaban por todas partes.

Solución: La IA puede ayudar a analizar las emociones humanas a través del rostro utilizando conceptos como Deep Learning y CNN. El aprendizaje profundo se puede utilizar para construir el software para identificar expresiones faciales e interpretarlas detectando emociones centrales en humanos en tiempo real como felicidad, tristeza, miedo, ira, sorpresa, disgusto, neutral, etc.

El sistema será capaz de extraer rasgos faciales y clasificar expresiones. 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 bots pueden utilizar sistemas de detección de emociones faciales para mejorar la interacción humana y proporcionar la ayuda adecuada a los usuarios. También pueden ayudar a niños con autismo, personas con ceguera, monitorear las señales de atención para la seguridad del conductor y más.

Translator Application

Objetivo: Para crear una aplicación de traducción utilizando inteligencia artificial.

Problema: Se hablan miles de idiomas en el mundo. Aunque el inglés es un idioma global, no todo el mundo lo entiende en todas partes del mundo. Y si desea hacer negocios con alguien de otros países que habla un idioma que no comprende, es problemático. Del mismo modo, si viaja a otros países, puede enfrentarse a problemas similares.

Solución: Si puedes traducir lo que otros dicen o han escrito, te ayudará a conectarte profundamente con ellos. Para ello, puede utilizar un traductor como Google Translate. Sin embargo, puede crear su propia aplicación a partir de almidón utilizando IA.

Para ello, puede utilizar modelos de transformador y PNL. Un transformador extraerá características de una oración para determinar cada palabra y su significado que pueden dar el sentido completo de una oración. Codificará y decodificará palabras de un extremo a otro. Para hacer esto, cargar un modelo de transformador basado en Python previamente entrenado lo ayudará. También puede usar la biblioteca GluonNLP y luego cargar y probar los conjuntos de datos.

Aplicación: La aplicación de traducción se utiliza para traducir diferentes idiomas con fines como negocios, viajes, blogs y más.

Proyectos avanzados de IA

Resume Parser

Objetivo: Para crear software utilizando IA que pueda hojear una gran cantidad de currículums y ayudar a los usuarios a elegir el ideal.

Problema: En las contrataciones, los profesionales pasan mucho tiempo revisando muchos currículums, uno por uno, manualmente para encontrar candidatos adecuados para un puesto de trabajo. Es lento e ineficaz. Aunque se puede automatizar mediante la concordancia de palabras clave, tiene muchas desventajas. Los candidatos que conocen este procedimiento agregarán muchas más palabras clave para ser preseleccionados, mientras que otros serán rechazados incluso si tienen las habilidades requeridas.

Solución: Hojear una gran cantidad de currículums y encontrar el adecuado para un puesto de trabajo se puede automatizar mediante un analizador de currículums. Lo ayudará a hacerlo de manera eficiente, ahorrándole tiempo y esfuerzo y le permitirá elegir candidatos con las habilidades requeridas.

AI y ML pueden ayudarlo a construir la aplicación para elegir un candidato adecuado mientras filtra el resto. Para hacer esto, puede utilizar el conjunto de datos de currículum en Kaggle con dos columnas: información de currículum y título del trabajo. También puede utilizar NLTK, una biblioteca basada en Python, para crear algoritmos de agrupación en clústeres que coincidan con las habilidades.

Aplicación: Un analizador de currículum se utiliza para el proceso de contratación y puede ser utilizado por empresas e instituciones educativas.

Face Recognition App

Objetivo: Para crear una aplicación con capacidad de reconocimiento facial utilizando ANN, CNN, ML y aprendizaje profundo

Problema: Los problemas de robo de identidad son graves debido a los crecientes riesgos de ciberseguridad que pueden infiltrarse en los sistemas y los datos. Puede causar problemas de privacidad, fugas 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 usarlos para proteger sus sistemas y datos. Los sistemas de reconocimiento facial pueden ayudar a verificar a un usuario, asegurando que solo los usuarios autorizados y autenticados puedan acceder a un sistema, red, instalación o datos.

Necesita algoritmos de aprendizaje automático avanzados, funciones matemáticas y técnicas de procesamiento y reconocimiento de imágenes en 3D para construir esta solución.

Aplicación: Se utiliza en teléfonos inteligentes y otros dispositivos como bloqueo de seguridad e 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 y más.

Games

Objetivo: Para crear videojuegos usando conceptos de IA.

Problema: La industria de los videojuegos se está expandiendo y los jugadores se están volviendo más avanzados. Por lo tanto, existe una necesidad constante de evolucionar y proporcionar juegos interesantes que se destaquen mientras continúas impulsando tus ventas.

Solución: Los conceptos de IA se utilizan para crear varias aplicaciones de juegos como ajedrez, juegos de serpientes, coches de carreras, juegos de procedimiento y más. Puede usar 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 y más.

Sales Predictor

Objetivo: Para crear software que pueda predecir las ventas de las empresas.

Problema: Las empresas que se ocupan de muchos productos enfrentan dificultades para administrar y realizar un seguimiento de la cifra de ventas de cada producto. También encuentran problemas para rastrear las existencias y hacer que los productos agotados estén disponibles nuevamente. Como resultado, pueden fallar en el suministro de productos a los derechos de los usuarios, lo que degrada la experiencia del cliente.

Solución: La creación de una herramienta de predicción de ventas puede ayudarlo a predecir la cifra de ventas promedio diaria, semanal o mensual. De esta manera, puede comprender el rendimiento de sus productos y almacenar más artículos a tiempo para satisfacer las demandas de los clientes.

Para hacer esto, puede utilizar habilidades como algoritmos de aprendizaje automático, análisis de datos, Big Datay más para permitir que el software prediga las ventas con precisión.

Aplicación: Es utilizado por tiendas de comercio electrónico, minoristas, distribuidores y otras empresas que se ocupan de productos masivos.

Automation System

Objetivo: Para crear una solución de software que pueda automatizar ciertas tareas para la productividad.

Problema: El trabajo manual repetido requiere mucho tiempo. Estos no solo son tediosos, sino que también reducen la productividad. Por lo tanto, es necesario crear un sistema que pueda automatizar diferentes tareas, como programar llamadas, tomar asistencia, autocorrección, procesar transacciones y más.

Solución: El uso de IA le permite crear software que puede automatizar tales tareas para ayudar a mejorar el usuario. productividad y dedicar tiempo a tareas más críticas. También se puede hacer que envíe notificaciones a tiempo para que pueda realizar las tareas a tiempo. Y construir este sistema requiere habilidades como PNL, reconocimiento facial, visión por computadora y más.

Aplicación: La automatización mediante IA se utiliza ampliamente para crear herramientas de productividad para empresas de todos los tamaños y en diversos sectores, desde banca, finanzas, salud, educación y manufactura.

Conclusión

Espero que encuentres estos proyectos de IA interesantes para trabajar y ampliar tus conocimientos en inteligencia artificial y otros conceptos relacionados como ciencia de datos, aprendizaje automático, PNL, etc. También te ayudará a perfeccionar tus habilidades en programación y uso de herramientas y tecnologías en el proyectos.

Aquí hay algunos de los mejores cursos de inteligencia artificial en línea y Habilidades en demanda para profesionales de IA.