초보자를 위한 15가지 흥미로운 AI 프로젝트 아이디어

인공 지능(AI) 분야의 경력은 이 분야의 최근 발전으로 밝습니다.

IT, 제조, 자동차부터 국방, 금융, 콘텐츠 제작에 이르기까지 거의 모든 분야에서 AI를 활용하고 있습니다.

따라서 AI 분야에서 경력을 쌓고 싶다면 지금보다 시작하기에 가장 좋은 시기는 없습니다. 실습 경험은 기술을 배우는 가장 좋은 방법이기 때문에 다양한 프로젝트를 수행하여 프로그래밍 및 도구 및 기술 사용과 같은 AI 및 관련 기술을 배울 수 있습니다.

AI가 사람과 기업을 실시간으로 도울 수 있는 방법을 알려주고 AI 경력을 발전시키기 위해 이 분야에서 지식을 얻는 데 도움이 될 것입니다. 이를 위해 다음과 같은 기술에 대한 지식이 있으면 매우 유용합니다.

Python, R, Java, MATLAB 및 Perl과 같은 프로그래밍 언어
선형 회귀, 로지스틱 회귀, Naïve Bayes, K-means, KNN, SVM 및 의사 결정 트리와 같은 기계 학습 알고리즘
Apache Spark와 같은 데이터 분석 기본 및 도구
필기, 얼굴, 패턴 인식을 위한 앱의 문제를 해결하기 위해 인간의 뇌 기능을 모방할 수 있는 인공 신경망(ANN)
경련 신경망(CNN) 기초
Sort, AWK 및 정규식과 같은 Unix 기반 도구.

이제 흥미로운 AI 프로젝트 중 일부를 빠르게 발견해 보겠습니다.

기본 AI 프로젝트

필기 숫자 인식

목표: 인공신경망을 이용하여 손글씨 숫자를 인식할 수 있는 시스템 구축

문제: 사람이 쓰는 숫자와 문자는 두 사람이 정확히 동일하지 않은 다양한 모양, 크기, 곡선 및 스타일로 구성됩니다. 따라서 과거에는 컴퓨터에서 문자나 숫자를 디지털 형식으로 변환하는 것이 어려웠습니다. 그들은 또한 종이 기반 문서의 텍스트를 해석하는 데 어려움을 겪었습니다.

디지털화가 거의 모든 부문에서 빠르게 채택되고 있지만 특정 영역에서는 여전히 서류 작업이 필요합니다. 이것이 바로 컴퓨터가 종이에 쓴 사람의 글을 인식할 수 있도록 이 프로세스를 쉽게 만드는 기술이 필요한 이유입니다.

솔루션: 인공 신경망을 사용하면 손으로 쓴 숫자 인식 시스템을 구축하여 사람이 그리는 숫자를 정확하게 해석할 수 있습니다. 이를 위해 종이의 숫자를 인식하기 위해 CNN(Convolution Neural Network)을 활용합니다. 이 네트워크에는 369개의 서로 다른 분류에서 가져온 168,000개의 이미지로 구성된 HASYv2 데이터 세트가 있습니다.

적용: 종이 외에도 손으로 쓴 숫자 인식 시스템은 사진, 터치스크린 장치 및 기타 소스에서 수학 기호와 손글씨 스타일을 읽을 수 있습니다. 이 소프트웨어에는 은행 수표 인증, 채워진 양식 읽기 및 빠른 메모 작성과 같은 다양한 응용 프로그램이 있습니다.

차선 감지

목표: 자율주행 차량 및 차선 추적 로봇과 연결하여 도로의 차선을 실시간으로 감지할 수 있는 시스템을 만드는 것입니다.

문제: 의심할 여지 없이 자율 주행 차량은 딥 러닝 기술과 알고리즘을 사용하는 혁신적인 기술입니다. 그들은 자동차 부문에서 새로운 기회를 창출하고 인간 운전자의 필요성을 줄였습니다.

그러나 자율주행차를 운전하는 기계가 적절하게 훈련되지 않으면 도로에서 위험과 사고가 발생할 수 있습니다. 기계를 훈련하는 동안 단계 중 하나는 시스템이 도로의 차선을 감지하는 방법을 학습하여 다른 차선에 진입하거나 다른 차량과 충돌하지 않도록 하는 것입니다.

솔루션: 이 문제를 해결하려면 Python에서 Computer Vision의 개념을 사용하여 시스템을 구축하십시오. 자율 주행 차량이 차선을 적절하게 감지하고 다른 사람을 위험에 빠뜨리지 않고 도로에서 주행하도록 돕습니다.

당신은 사용할 수 있습니다 OpenCV 라이브러리 – 차선 감지를 위해 이와 같은 실시간 사용에 중점을 둔 최적화된 라이브러리입니다. 라이브러리에는 Windows, macOS, Linux, Android 및 iOS 플랫폼을 지원하는 Java, Python 및 C++ 인터페이스가 포함되어 있습니다.

또한 차선의 양쪽에서 표시를 찾는 것이 필수적입니다. Python에서 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 자율 주행 자동차가 달려야 하는 도로를 찾을 수 있습니다. 또한 레인에서 흰색 표시를 찾아 프레임 마스킹 및 NumPy 배열로 나머지 객체를 마스킹해야 합니다. Nest, Hough line 변환을 적용하여 최종적으로 차선을 감지합니다. 또한 색상 임계값과 같은 다른 컴퓨터 비전 방법을 사용하여 차선을 식별할 수 있습니다.

적용 분야: 차선 감지는 자동차와 같은 자율 주행 차량 및 선을 따라가는 로봇에서 실시간으로 사용됩니다. 레이싱 카의 게임 산업에서도 유용합니다.

폐렴 감지

목표: 환자의 X선 영상에서 폐렴을 감지할 수 있는 CNN(Convolution Neural Networks) 및 Python을 사용하여 AI 시스템 구축

문제: 폐렴은 여전히 많은 국가에서 생명을 위협하는 위협입니다. 문제는 일반적으로 폐렴, 암, 종양 등과 같은 질병을 감지하기 위해 X-선 이미지를 촬영하기 때문에 가시성이 낮고 평가가 비효율적일 수 있다는 것입니다. 그러나 적절한 치료를 따른다면 사망률을 크게 줄일 수 있습니다.

또한, 폐렴의 위치, 모양 및 크기는 상당한 수준에서 다를 수 있으며 목표 윤곽이 크게 모호해집니다. 탐지 및 정확도 문제가 증가합니다. 이를 통해 우리는 적절한 치료를 제공하고 생명을 구할 수 있도록 최적의 정확도로 조기에 폐렴을 식별할 수 있는 기술을 개발할 수 있습니다.

솔루션: 소프트웨어 솔루션은 폐렴 또는 기타 질병에 대한 방대한 세부 정보로 교육됩니다. 사용자가 건강 관련 문제 및 증상을 공유할 때 소프트웨어는 정보를 처리하고 데이터베이스와 비교하여 해당 세부 정보와 관련된 가능성을 확인할 수 있습니다. 데이터 마이닝을 사용하여 환자의 세부 사항에 해당하는 가장 정확한 질병을 제공할 수 있습니다.

이렇게 하면 환자의 질병을 감지하고 적절한 치료를 받을 수 있습니다. 그리고 소프트웨어를 설계하려면 특징 추출을 사용하여 X선 이미지에서 폐렴 감지를 달성하기 위해 가장 효율적인 CNN 모델을 분석적, 상대적으로 결정해야 합니다. 다음은 가장 적합한 분류기를 제안하기 위해 다양한 모델을 분류기와 함께 제시하고 성능을 확인하기 위해 최상의 CNN 모델을 평가하는 것입니다.

적용: 이 AI 프로젝트는 의료 영역에서 폐렴, 심장 질환 등과 같은 질병을 감지하고 환자에게 의료 상담을 제공하는 데 유용합니다.

챗봇

목표: Python을 사용하여 챗봇을 구축하여 웹사이트 또는 애플리케이션에 삽입

문제점: 소비자는 애플리케이션이나 웹사이트를 사용할 때 우수한 서비스가 필요합니다. 답을 찾을 수 없는 질문이 있는 경우 앱에 대한 관심을 잃을 수 있습니다. 따라서 웹 사이트 또는 애플리케이션을 구축하는 경우 사용자를 잃지 않고 수익에 영향을 미치지 않도록 사용자에게 최고 품질의 서비스를 제공해야 합니다.

솔루션: 챗봇은 Alexa와 같은 텍스트 또는 음성을 통해 봇(AI)과 인간 간의 자동 대화를 가능하게 하는 애플리케이션입니다. 연중무휴 24시간 이용 가능하여 사용자의 쿼리를 지원하고, 탐색하고, 사용자 경험을 개인화하고, 판매를 촉진하고, 고객 행동에 대한 심층적인 통찰력을 제공하고 제품 및 서비스를 형성하는 데 도움이 됩니다.

이 AI 프로젝트에는 많은 웹사이트에서 찾을 수 있는 간단한 버전의 챗봇을 사용할 수 있습니다. 기본 구조를 식별하여 유사한 구조를 구축하십시오. 간단한 챗봇을 마치면 고급 챗봇으로 이동할 수 있습니다.

챗봇을 만들기 위해 자연어 처리(NLP)와 같은 AI 개념을 사용하여 알고리즘과 컴퓨터가 다양한 언어를 통한 인간 상호 작용을 이해하고 해당 데이터를 처리할 수 있습니다. 오디오 신호와 인간의 텍스트를 분해한 다음 기계가 이해할 수 있는 언어로 데이터를 분석하고 변환합니다. 또한 지능적이고 반응이 빠른 챗봇을 만들려면 사전 훈련된 다양한 도구, 패키지 및 음성 인식 도구가 필요합니다.

적용: 챗봇은 고객 서비스, IT 헬프 데스크, 영업, 마케팅 및 HR을 위한 기업 부문에서 매우 유용합니다. 전자 상거래, Edtech 및 부동산에서 금융 및 관광 산업에 이르기까지 다양한 산업에서 챗봇을 사용합니다. Amazon(Alexa), Spotify, Marriott International, Pizza Hut, Mastercard 등과 같은 최고의 브랜드는 챗봇을 활용합니다.

화재 감지

목표: CNN을 활용한 컴퓨터 비전 및 영상 분류 작업에 대한 화재 감지 시스템 구축

문제: 주거 및 상업용 건물의 화재는 위험합니다. 화재가 제 시간에 감지되지 않으면 인명과 재산이 크게 손실될 수 있습니다. 산불이 점점 더 자주 발생하고 있습니다. 따라서 야생 동물과 천연 자원을 보존하기 위해 정기적인 모니터링이 필요합니다.

솔루션: 실내 및 실외 화재를 조기에 정확한 위치와 함께 감지할 수 있는 시스템을 구축하면 피해가 발생하기 전에 화재를 진압하는 데 도움이 될 수 있습니다. 화재 감지 시스템은 감시 카메라를 통해 개선됩니다.

이를 위해 CNN과 같은 AI 기술과 OpenCV와 같은 컴퓨터 비전 및 도구가 사용됩니다. 정교한 이미지 처리와 클라우드 컴퓨팅이 필요합니다. 시스템은 가시광선과 적외선에 대해 비디오 카메라의 이미지를 분석하도록 만들 수 있습니다. 또한 연기를 식별하고 안개와 구별하며 사람들에게 신속하게 경고해야 합니다.

적용: AI 기반 화재 감지는 가정과 기업 건물에서 천연 자원, 동식물을 보존하기 위해 산불을 감지하는 데 사용할 수 있습니다.

음성 기반 가상 비서

목표: 사용자를 지원하는 음성 기능이 있는 애플리케이션 구축

문제: 웹은 고객이 압도당할 수 있는 많은 제품과 서비스로 방대합니다. 또한 사람들은 일상 업무에도 바쁘고 다양한 분야에서 도움이 필요합니다.

솔루션: 오늘날 사용자의 삶을 단순화하기 위해 음성 기반 가상 비서가 필요합니다. 사람들은 엔터테인먼트 목적으로 Alexa 및 Siri와 같은 이러한 애플리케이션을 사용하고, 온라인 제품 및 서비스를 검색하고, 더 나은 생산성을 위해 일상적인 작업을 수행할 수 있습니다.

이 시스템을 구축하기 위해 NLP는 인간의 언어를 이해하는 데 사용됩니다. 시스템은 음성을 듣고 기계어로 변환하고 데이터베이스에 명령을 저장합니다. 또한 그에 따라 작업을 수행하려는 사용자의 의도를 식별하고 텍스트 음성 변환 또는 음성 텍스트 변환 도구를 사용할 수 있습니다.

애플리케이션: 음성 기반 가상 비서는 인터넷에서 관련 항목을 찾고, 엔터테인먼트를 위해 음악, 영화 및 비디오를 재생하고, 미리 알림을 설정하고, 빠른 메모를 작성하고, 가전 제품을 활성화 및 비활성화하는 데 사용됩니다.

표절 검사기

목표 : AI를 활용한 문서의 표절·중복 여부를 확인할 수 있는 시스템 구축

문제점: 콘텐츠 복제는 모니터링하고 근절해야 하는 질병입니다. 기업의 경우 평판이 손상되고 검색 엔진 순위가 나빠집니다. 실제로 저작권 때문에 표절로 처벌받을 수도 있습니다. 따라서 기업 및 교육기관에 대한 표절 콘텐츠 식별이 필요하다.

솔루션: AI 개념은 문서에서 중복을 감지하는 표절 검사 도구를 구축하는 데 사용됩니다. 이 프로젝트에서는 Python Flask 또는 텍스트 마이닝을 사용하여 Pinecone이라는 벡터 데이터베이스를 사용하여 표절을 감지할 수 있습니다. 또한 표절 비율을 표시할 수도 있습니다.

적용: 표절 검사기는 콘텐츠 제작자, 블로거, 편집자, 발행인, 작가, 프리랜서 및 교육자에게 많은 이점을 제공합니다. 다른 사람이 자신의 작품을 훔쳐 사용했는지 여부를 확인하는 데 사용할 수 있으며 편집자는 작가가 제출한 글을 분석하고 고유한 것인지 또는 어딘가에서 복사한 것인지 식별할 수 있습니다.

얼굴 감정 감지

목표: AI를 사용하여 얼굴 특징을 통해 인간의 감정을 예측하거나 식별할 수 있는 애플리케이션 구축

문제: 인간의 감정을 이해하는 것은 어려운 일입니다. 얼굴 감정을 이해하기 위해 수십 년 동안 많은 연구가 있었습니다. AI가 등장하기 전에는 결과가 도처에 있었다.

솔루션: AI는 Deep Learning 및 CNN과 같은 개념을 사용하여 얼굴을 통해 인간의 감정을 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다. 딥 러닝은 행복, 슬픔, 두려움, 분노, 놀람, 혐오감, 중립 등과 같은 인간의 핵심 감정을 실시간으로 감지하여 얼굴 표정을 식별하고 해석하는 소프트웨어를 구축하는 데 사용할 수 있습니다.

시스템은 얼굴 특징을 추출하고 표정을 분류할 수 있게 됩니다. CNN은 이를 수행할 수 있으며 나쁜 감정과 좋은 감정을 구별하여 개인의 행동과 사고 패턴을 감지합니다.

적용: 얼굴 감정 감지 시스템은 봇이 인간 상호 작용을 개선하고 사용자에게 적절한 도움을 제공하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 자폐아, 시각 장애인, 운전자 안전을 위한 주의 표지판 모니터링 등을 도울 수 있습니다.

번역가 신청

목표: 인공지능을 활용한 번역 애플리케이션 구축

문제: 세계에는 수천 개의 언어가 사용됩니다. 영어는 세계 공용어이지만 세계의 모든 지역에서 모든 사람이 영어를 이해하는 것은 아닙니다. 그리고 당신이 이해하지 못하는 언어를 사용하는 다른 나라 사람과 사업을 하고 싶다면 문제가 됩니다. 마찬가지로 다른 나라로 여행을 가면 비슷한 문제에 직면할 수 있습니다.

솔루션: 다른 사람들이 말하거나 쓴 것을 번역할 수 있다면 그들과 깊이 연결하는 데 도움이 될 것입니다. 이를 위해 Google 번역과 같은 번역기를 사용할 수 있습니다. 그러나 AI를 사용하여 전분에서 자신의 앱을 구축할 수 있습니다.

이를 위해 NLP 및 변압기 모델을 활용할 수 있습니다. 변환기는 문장의 특징을 추출하여 문장의 완전한 의미를 만들 수 있는 각 단어와 그 의미를 결정합니다. 그것은 끝에서 끝까지 단어를 인코딩하고 디코딩합니다. 이렇게 하려면 사전 훈련된 Python 기반 변환기 모델을 로드하면 도움이 됩니다. GluonNLP 라이브러리를 사용한 다음 데이터 세트를 로드하고 테스트할 수도 있습니다.

응용 프로그램: 번역기 앱은 비즈니스, 여행, 블로깅 등과 같은 목적으로 다른 언어를 번역하는 데 사용됩니다.

고급 AI 프로젝트

이력서 파서

목표: 많은 이력서를 훑어보고 사용자가 이상적인 이력서를 선택할 수 있도록 AI를 사용하여 소프트웨어를 빌드합니다.

문제점: 채용에서 전문가들은 채용 공고에 적합한 후보자를 찾기 위해 수많은 이력서를 하나 하나 수동으로 검토하는 데 막대한 시간을 할애합니다. 시간이 많이 걸리고 비효율적입니다. 키워드 매칭을 통해 자동화할 수 있지만 많은 단점이 있습니다. 이 절차를 알고 있는 후보자는 후보자 명단에 더 많은 키워드를 추가하는 반면, 다른 후보자는 필요한 기술이 있더라도 거부됩니다.

솔루션: 이력서 파서를 사용하여 많은 수의 이력서를 훑어보고 직무에 적합한 것을 찾는 작업을 자동화할 수 있습니다. 필요한 기술을 갖춘 후보자를 선택하는 동시에 시간과 노력을 절약하여 효율적으로 수행하는 데 도움이 됩니다.

AI 및 ML은 나머지를 필터링하면서 적합한 후보를 선택하는 애플리케이션을 빌드하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이렇게 하려면 이력서 정보와 직책이라는 두 개의 열이 있는 Kaggle의 이력서 데이터 세트를 활용할 수 있습니다. 또한 Python 기반 라이브러리인 NLTK를 사용하여 기술에 맞는 클러스터링 알고리즘을 구축할 수 있습니다.

신청: 이력서 파서는 채용 프로세스에 사용되며 기업 및 교육 기관에서 사용할 수 있습니다.

얼굴 인식 앱

목표: ANN, CNN, ML 및 딥 러닝을 사용하여 얼굴 인식 기능이 있는 앱 빌드

문제: 신원 도용 문제는 시스템과 데이터에 침투할 수 있는 사이버 보안 위험이 증가함에 따라 심각합니다. 개인 정보 문제, 데이터 유출 및 사람과 기업에 대한 평판 손상을 유발할 수 있습니다.

솔루션: 얼굴 특징과 같은 생체 인식은 고유하므로 조직과 개인이 이를 사용하여 시스템과 데이터를 보호할 수 있습니다. 안면 인식 시스템은 사용자를 확인하는 데 도움이 되며, 승인되고 인증된 사용자만 시스템, 네트워크, 시설 또는 데이터에 액세스할 수 있도록 합니다.

이 솔루션을 구축하려면 고급 ML 알고리즘, 수학 함수, 3D 이미지 처리 및 인식 기술이 필요합니다.

적용: 스마트폰 및 기타 장치에서 보안 잠금 장치 및 조직 시설 및 시스템으로 사용되어 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 보장합니다. 또한 IAM(Identity and Access Management) 공급자, 국방 부문 등에서 사용됩니다.

계략

목표: AI 개념을 사용하여 비디오 게임 만들기

문제점: 비디오 게임 산업이 확장되고 게이머가 더욱 발전하고 있습니다. 따라서 계속해서 판매를 유도하는 동안 눈에 띄는 흥미로운 게임을 발전시키고 제공해야 할 필요가 있습니다.

솔루션: AI 개념은 체스, 뱀 게임, 경주용 자동차, 절차적 게임 등과 같은 다양한 게임 응용 프로그램을 만드는 데 사용됩니다. 챗봇, 음성 인식, NLP, 이미지 처리, 데이터 마이닝, CNN, 기계 학습 등과 같은 많은 기술을 사용하여 사실적인 비디오 게임을 만들 수 있습니다.

적용: AI는 AlphaGo, Deep Blue, FEAR, Halo 등과 같은 다양한 비디오 게임을 만드는 데 사용됩니다.

판매 예측자

목표: 기업의 매출을 예측할 수 있는 소프트웨어를 만드는 것

문제: 많은 제품을 다루는 기업은 모든 제품의 판매 수치를 관리하고 추적하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 그들은 또한 재고를 추적하고 품절된 제품을 다시 사용할 수 있도록 하는 데 어려움을 겪습니다. 그 결과 사용자에게 알맞는 제품을 공급하지 못하여 고객 경험이 저하될 수 있습니다.

솔루션: 판매 예측 도구를 구축하면 일별, 주별 또는 월별 평균 판매 수치를 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이렇게 하면 제품이 어떻게 작동하는지 이해하고 고객 요구를 충족하기 위해 더 많은 품목을 제때에 비축할 수 있습니다.

이를 위해 기계 학습 알고리즘, 데이터 분석, 빅 데이터 등과 같은 기술을 활용하여 소프트웨어에서 판매를 정확하게 예측할 수 있습니다.

응용 프로그램: 전자 상거래 상점, 소매업체, 유통업체 및 기타 대규모 제품을 취급하는 비즈니스에서 사용합니다.

자동화 시스템

목표: 생산성을 위한 특정 작업을 자동화할 수 있는 소프트웨어 솔루션 만들기

문제점: 반복되는 수작업은 시간이 많이 걸립니다. 이것들은 지루할 뿐만 아니라 생산성을 앗아갑니다. 따라서 통화 예약, 출석, 자동 수정, 거래 처리 등과 같은 다양한 작업을 자동화할 수 있는 시스템을 구축해야 합니다.

솔루션: AI를 사용하면 이러한 작업을 자동화하여 사용자 생산성을 개선하고 더 중요한 작업에 시간을 할애할 수 있는 소프트웨어를 구축할 수 있습니다. 또한 정시에 작업을 수행할 수 있도록 정시에 알림을 제공하도록 만들 수 있습니다. 그리고 이 시스템을 구축하려면 NLP, 얼굴 인식, 컴퓨터 비전 등과 같은 기술이 필요합니다.

적용: AI를 사용한 자동화는 은행, 금융, 의료, 교육, 제조 등 모든 규모의 기업을 위한 생산성 도구를 구축하는 데 널리 사용됩니다.

결론

이 AI 프로젝트가 흥미롭고 인공 지능 및 데이터 과학, 기계 학습, NLP 등과 같은 기타 관련 개념에 대한 지식을 확장하기를 바랍니다. 또한 프로그래밍 및 도구 및 기술 사용 기술을 연마하는 데 도움이 될 것입니다. 프로젝트.

다음은 AI 전문가를 위한 최고의 온라인 AI 과정과 주문형 기술입니다.