15个适合初学者的有趣AI项目主意

人工智能（AI）领域的最新发展使得从事人工智能职业的前景光明。

几乎所有行业都在利用人工智能来获益，从IT、制造业和汽车到国防、金融和内容创作，

所以，如果你想在人工智能领域建立职业生涯，现在是最好的时机。因为动手实践是学习技能的最佳方式，你可以做不同的项目来学习人工智能和相关的技能，如编程和使用工具和技术。

这将教会你人工智能如何实时帮助人们和企业，并帮助你在这个领域获得知识，推动你的人工智能职业发展。而为了实现这一点，如果你具备以下技能的知识将非常有益：

• 编程语言，如Python、R、Java、MATLAB和Perl
• 机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、K均值、KNN、SVM和决策树
• 数据分析基础和工具，如Apache Spark
• 可以模拟人脑功能以解决手写、面部和模式识别应用程序问题的人工神经网络（ANN）
• 卷积神经网络（CNN）基础
• 类Unix的工具，如Sort、AWK和正则表达式。

现在，让我们快速了解一些有趣的人工智能项目。

基本人工智能项目

手写数字识别

目标：构建一个能够通过人工神经网络识别手写数字的系统

问题：人类书写的数字和字符包含各种形状、大小、曲线和样式，并非每个人都完全相同。所以，将手写字符或数字转换为数字格式过去对计算机来说是具有挑战性的。它们也曾难以解释纸质文档上的文本。

尽管数字化几乎在每个行业都得到快速采用，但某些领域仍需要纸质工作。这就是为什么我们需要技术来简化计算机的这个过程，以便它们能够识别纸上的人类书写。

解决方案：使用人工神经网络可以构建一个手写数字识别系统，准确解释人们绘制的数字。为此，使用卷积神经网络（CNN）来识别纸上的数字。该网络具有包含来自369个不同分类的168,000个图像的HASYv2数据集。

应用：除了纸张，手写数字识别系统还可以从照片、触摸屏设备和其他来源读取数学符号和书写风格。该软件具有各种应用，如银行支票认证、读取填写的表格和快速记录。

车道线检测

目标：创建一个能够与自动驾驶车辆和跟随线的机器人连接的系统，帮助它们实时检测道路上的车道线。

问题：无疑，自动驾驶车辆是使用深度学习技术和算法的创新技术。它们在汽车行业中创造了新的机会，并减少了对人类驾驶员的需求。

然而，如果驾驶自动驾驶车辆的机器没有得到恰当的训练，它可能会在道路上造成风险和事故。在训练机器时，其中一步是使系统学习如何在道路上检测车道线，以免进入其他车道或与其他车辆相撞。

解决方案：为解决这个问题，使用Python中的计算机视觉概念构建一个系统。它将帮助自动驾驶车辆正确检测车道线，并确保它在应该行驶的道路上行驶，而不会给其他车辆带来风险。

您可以使用OpenCV库-这是一个专注于实时使用的优化库，用于检测车道线。该库包括支持Windows，macOS，Linux，Android和iOS平台的Java，Python和C ++接口。

此外，还必须找到车道两侧的标记。您可以使用Python中的计算机视觉技术来找到自动驾驶汽车应该行驶的道路车道。您还必须找到车道上的白色标记，并使用帧蒙版和NumPy数组屏蔽其他对象。然后，应用Hough线变换来最终检测车道线。此外，您还可以使用其他计算机视觉方法，如颜色阈值处理来识别车道线。

应用：车道线检测在自动驾驶汽车（如汽车和线跟随机器人）中实时使用。对于赛车游戏等游戏行业也很有帮助。

肺炎检测

目标：使用卷积神经网络（CNN）和Python构建一个能够从患者的X射线图像中检测出肺炎的AI系统。

问题：肺炎仍然是许多国家的威胁，夺走了许多人的生命。问题在于，X射线图像通常用于检测像肺炎、癌症、肿瘤等疾病，其可见度较低，使评估变得低效。但是，如果遵循适当的治疗方法，死亡率可以显著降低。

此外，肺炎的位置、形状和大小在很大程度上可能不同，其目标轮廓变得模糊。这增加了检测和准确性问题。因此，我们开发了一种可以早期识别肺炎并具有最佳准确性的技术，以提供适当的治疗并挽救生命。

解决方案：该软件解决方案将通过大量关于肺炎或其他疾病的详细信息进行训练。当用户分享与其健康相关的问题和症状时，软件可以处理这些信息，并将其与数据库进行比对，以找出与这些详细信息相关的可能性。它可以使用data mining来提供与患者详细信息相对应的最精确的疾病。

这样，可以检测出患者的疾病，并为其提供适当的治疗。为了设计该软件，您必须通过特征提取从X射线图像中实现肺炎检测来分析和比较最有效的CNN模型。接下来是使用其分类器展示不同模型，以提出最合适的分类器并评估最佳CNN模型以检查其性能。

应用：这个AI项目对于医疗保健领域来说非常有益，可以检测肺炎、心脏疾病等疾病，并为患者提供医疗咨询。

聊天机器人

目标：使用Python构建一个能够嵌入网站或应用程序中的chatbot。

问题：消费者在使用应用程序或网站时需要优质的服务。如果他们有一个无法找到答案的查询，他们可能对该应用程序失去兴趣。因此，如果您正在构建一个网站或应用程序，您必须为用户提供最高质量的服务，以免失去他们并影响您的业绩。

解决方案：聊天机器人是一种应用程序，可以实现AI和人类之间的自动对话，通过文本或语音进行交流，就像Alexa一样。它可以全天候提供帮助用户解答问题，引导用户，个性化用户体验，提升销售，并提供更深入的客户行为和需求洞察，帮助您塑造产品和服务。

对于这个AI项目，您可以使用许多网站上都可以找到的简单版本的聊天机器人作为参考。了解它们的基本结构，然后开始构建类似的机器人。一旦完成了一个简单的聊天机器人，您可以尝试构建更高级的版本。

创建一个聊天机器人，使用自然语言处理（NLP）等人工智能概念，使算法和计算机能够理解各种语言的人类交互，并处理这些数据。它将音频信号和人类文本进行分解，然后分析和转换数据为机器可理解的语言。您还需要不同的预训练工具、软件包和语音识别工具来创建一个智能和响应灵敏的聊天机器人。

应用：聊天机器人在企业领域的客户服务、销售、营销和人力资源等方面非常有用。从电子商务、教育科技、房地产到金融和旅游等行业都使用聊天机器人。亚马逊（Alexa）、Spotify、万豪国际酒店、必胜客、万事达卡等知名品牌都利用聊天机器人。

推荐系统

目标：利用人工神经网络（ANN）、数据挖掘、链接和编程等手段，为客户建立一个产品、视频和音乐流媒体等推荐系统。

问题：无论是电子商务还是娱乐，各个领域竞争都很激烈。为了脱颖而出，您必须多走一些路。如果您提供了目标客户正在寻找的东西，但没有措施引导他们来到您的商店或推荐您的产品，那么您将失去很多利益。

解决方案：利用推荐系统可以有效地吸引更多的访问者来到您的网站或应用程序。您可能已经观察到，像亚马逊这样的电子商务平台会推荐您在互联网上搜索过的产品。当您打开Facebook或Instagram时，会看到类似的产品。这就是推荐系统的工作原理。

要构建这个系统，您需要浏览历史记录、客户行为和隐式数据。数据挖掘和机器学习技能是根据客户兴趣产生最合适的产品推荐所必需的。您还需要使用R、Java或Python进行编程，并利用人工神经网络。

应用：推荐系统在亚马逊、eBay、像Netflix和YouTube这样的流媒体服务、音乐流媒体服务如Spotify等电子商务商店中有广泛的应用。它有助于增加产品的覆盖范围、潜在客户和客户数量、在各个渠道中的可见性以及整体盈利能力。

中级人工智能项目

火灾检测

目标：利用卷积神经网络（CNN）构建一个用于计算机视觉和图像分类相关任务的火灾检测系统

问题：住宅和商业建筑的火灾是危险的。如果火灾没有及时被检测到，可能会造成巨大的人员伤亡和财产损失。野火越来越频繁，因此需要定期监测以保护野生动植物和自然资源。

解决方案：构建一个能够及早检测室内外火灾并确定其精确位置的系统，可以在火灾造成任何伤害之前扑灭火势。火灾检测系统通过监控摄像头进行改进。

为此，需要使用CNN、计算机视觉等人工智能技术和OpenCV等工具。它需要先进的图像处理和云计算。该系统可以分析可见光和红外线摄像机的图像。它还必须识别烟雾，将其与雾区分开，并迅速警告人们。

应用：基于人工智能的火灾检测可用于检测森林火灾，以保护自然资源、植物和动物，并用于家庭和企业建筑。

基于语音的虚拟助手

目标：构建一个具有语音功能的应用程序，以协助用户

问题：互联网上有很多产品和服务，顾客可能感到不知所措。此外，人们在各个领域都很忙，需要帮助，甚至连日常任务都需要帮助。

解决方案：如今，基于语音的链接_8需求日益增长，以简化用户的生活。人们可以使用像Alexa和Siri这样的应用程序进行娱乐，搜索在线产品和服务，并进行日常任务以提高生产力。

为了构建这个系统，使用了自然语言处理（NLP）来理解人类语言。系统将听到声音，将其转换为机器语言，并将命令保存在其数据库中。它还将根据用户的意图执行任务，并可能使用链接_9或链接_10。

应用：基于语音的虚拟助手用于在互联网上查找相关的内容，播放音乐、电影和视频以供娱乐，设置提醒，撰写快速笔记，激活和停用家电等等。

剽窃检测器

目标：使用人工智能创建一个可以检测文档剽窃或复制的系统

问题：内容复制是一种疾病，必须加以监控和消除。对于企业来说，这会导致声誉受损和搜索引擎排名不佳。实际上，人们可能会因为侵犯版权而受到处罚。因此，有必要为企业和教育机构识别剽窃内容。

解决方案：使用人工智能概念构建一个剽窃检测工具，以检测文档中的重复内容。在这个项目中，可以使用Python Flask或文本挖掘来使用一个称为Pinecone的引擎来检测剽窃。它还可以显示剽窃百分比。

应用：剽窃检测器对于内容创作者、博客作者、编辑、出版商、作家和教育工作者都有很多好处。他们可以使用它来检查是否有人窃取了他们的作品并使用它，而编辑可以分析作家提交的稿件，并确定它是独一无二的还是从其他地方复制来的。

面部情感检测

目标：使用人工智能通过面部特征预测或识别人类情绪的应用程序

问题：理解人类情绪是具有挑战性的。在过去的几十年中，人们进行了大量研究，以了解面部情绪。在人工智能出现之前，结果参差不齐。

解决方案：人工智能可以通过使用深度学习和卷积神经网络等概念来分析人类情感。可以使用深度学习构建软件来识别面部表情，并通过检测人类核心情感（如快乐、悲伤、恐惧、愤怒、惊讶、厌恶、中立等）实时解释它们。

该系统将能够提取面部特征并分类表情。卷积神经网络可以做到这一点，并且还可以区分好的和坏的情绪，以检测个体的行为和思维模式。

应用：面部情感检测系统可用于提高人机交互并为用户提供适当的帮助。它们还可以帮助自闭症儿童、视力障碍者，监测驾驶员安全的注意信号等等。

翻译应用

目标：使用人工智能构建一个翻译应用程序

问题：世界上有成千上万种语言。尽管英语是一种全球语言，但并不是每个地方的人都能理解它。如果你想与其他国家说一种你不懂的语言的人做生意，这很麻烦。同样，如果你去其他国家旅行，你可能会遇到类似的问题。

解决方案：如果您能够翻译他人的言论或所写的内容，将有助于您与他们深入沟通。为此，您可以使用Google翻译等翻译工具。但是，您也可以使用人工智能自己制作应用程序。

为此，您可以利用自然语言处理（NLP）和转换器模型。转换器将从句子中提取特征，确定每个单词及其重要性，从而使整个句子完整有意义。它将从头到尾对单词进行编码和解码。为了做到这一点，加载预训练的基于Python的转换器模型将对您有所帮助。您还可以使用GluonNLP库，然后加载和测试数据集。

应用：翻译应用程序用于翻译不同语言，用于商务、旅行、博客等目的。

先进的人工智能项目

简历解析器

目标：利用人工智能构建软件，能够快速浏览大量简历并帮助用户选择理想的简历

问题：在招聘过程中，专业人员需要花费大量时间逐一手动浏览大量简历，以找到适合职位的合适候选人。这是一项耗时且效率低下的工作。虽然可以通过关键字匹配来自动化处理，但它也有许多缺点。了解此过程的候选人将添加更多关键字以获得初选资格，而其他候选人即使拥有所需技能也会被拒绝。

解决方案：通过使用简历解析器，可以自动化处理大量简历并找到适合职位的合适候选人。它将帮助您高效地完成这项工作，节省时间和精力，同时还能选择具备所需技能的候选人。

人工智能和机器学习可以帮助您构建应用程序，选择合适的候选人并过滤掉其他人。为此，您可以使用Kaggle上的简历数据集，其中包含两列：简历信息和职位标题。您还可以使用NLTK（一种基于Python的库）构建聚类算法以匹配技能。

应用：简历解析器用于招聘过程，可被企业和教育机构使用。

人脸识别应用

目标：利用人工神经网络（ANN）、卷积神经网络（CNN）、机器学习和深度学习构建具有人脸识别能力的应用程序

问题：随着网络安全风险的增加，身份盗窃问题越来越严重，可能会渗入系统和数据。这可能导致隐私问题、数据泄露以及对个人和企业的声誉造成损害。

解决方案：人脸特征等生物特征是独一无二的，因此组织和个人可以利用它们来保护其系统和数据。人脸识别系统可以帮助验证用户身份，确保只有授权和认证的用户能够访问系统、网络、设施或数据。

为了构建这个解决方案，您需要先进的机器学习算法、数学函数和3D图像处理和识别技术。

应用：它被用于智能手机和其他设备上作为安全锁，以及组织设施和系统，以确保数据隐私和安全。身份和访问管理（IAM）提供商、国防部门等也在使用。

游戏

目标：利用人工智能概念创建视频游戏

问题：视频游戏行业正在扩大，玩家变得越来越高级。因此，需要不断进化并提供引人入胜的游戏，以在推动销售的同时脱颖而出。

解决方案：使用人工智能概念可以创建各种游戏应用，如国际象棋、贪吃蛇游戏、赛车游戏等。它可以利用许多技能，如聊天机器人、语音识别、自然语言处理、图像处理、数据挖掘、卷积神经网络、机器学习等，创建一个逼真的视频游戏。

应用：AI被用于创建各种视频游戏，如AlphaGo，Deep Blue，FEAR，Halo等。

销售预测器

目标：创建能够预测企业销售的软件

问题：处理许多产品的企业面临管理和跟踪每个产品销售数据的困难。他们也难以追踪库存，并使售罄的产品再次可用。因此，他们可能无法按时向用户提供产品，从而降低了客户体验。

解决方案：构建销售预测工具可以帮助您预测每天、每周或每月的平均销售额。通过这种方式，您可以了解您的产品的表现，并及时储备更多商品以满足客户需求。

为了实现这一点，您可以利用机器学习算法、数据分析、Big Data等技能，使软件能够准确预测销售。

应用：它被电子商务店铺、零售商、分销商和其他处理大量产品的企业使用。

自动化系统

目标：创建能够自动化某些任务以提高生产力的软件解决方案

问题：重复的手动工作耗时，不仅令人厌烦，而且降低了生产力。因此，需要构建一个能够自动化不同任务的系统，例如安排电话、考勤、自动更正、处理交易等。

解决方案：使用AI可以构建能够自动化此类任务的软件，以帮助改善用户体验，并将时间用于更重要的任务。它还可以设置及时通知，使您能够按时完成任务。构建此系统需要具备自然语言处理、facial recognition、计算机视觉等技能。

应用：使用AI进行自动化广泛应用于各种规模和各行各业的企业，包括银行、金融、医疗保健、教育和制造业。

结论

我希望您会对这些AI项目感到有趣，并扩展您在人工智能和其他相关概念（如数据科学、机器学习、NLP等）方面的知识。它还将帮助您磨练编程技能，使用项目中的工具和技术。

这里有一些参考链接best online AI courses和in-demand skills for AI professionals。