新手亲善!10个有意思且易上手的人工智能工程项目(附Java源码)插图

作者:大统计数据季刊

责任编辑约2500字,提议写作8两分钟。

责任编辑将所推荐10个盛行的人工智慧工程项目,让当然初学者赢得AI新体验。

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人工智慧已经成为他们日常生活的一小部分。他们在现实日常生活中意欲或意欲地采用它,如所推荐电影,人脸辨识,音频辨识,中文网站所推荐商品等。

这是为何你也需要开始自学。你能先看一看2020年好的5本人工智慧书刊,不过仅介绍方法论是不如的。小学生如果试著顺利完成许多人工智慧工程项目,如果你是初学者,你能做的好的事是花许多时间在或者说的人工智慧工程项目上,从试著追随人工智慧的态势到做自己的许多工程项目。下列每一工程项目都有Python源码的镜像!

我将展现许多人工智慧工程项目的意欲思设想,初学者能通过试著那些设想来试验她们的Python科学知识。

那些工程项目将协助你发展专业技能,同时也检查和你原有的科学知识。人工智慧可用作许多应用领域。你对各式各样人工智慧工程项目的研究越多,教给的小东西越多。

预估楼价

楼价是经济身心健康是否的重要决定因素,而楼价的覆盖范围是交易双方都重视的问题。楼价由囊括写字楼写字楼两个方面的若干个分项来确认。

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发展史订价统计数据一般而言用作以获取销售价。除不同写字楼的产品价格外,你还能采用其他统计数据集,包括卫星城的出生率,非零售业企业的边线和街坊的年纪。对于初学者而言,这是一个试验她们专业技能的轻松工程项目。

下列是采用线性回归来预估楼价的教程,当然也包括Python源码:

https://www.youtube.com/watch?v=Mcs2x5-7bc0list=PLvk-72jrjBFFsb0dKG0l2SEwK95p4vM89index=3

股票产品价格预估

人工已经协助股市投资者一段时间了。金融机构和投资经理近试图将机器自学和人工智慧纳入业务,以便为她们提供竞争优势。基于人工智慧的交易平台在态势建模方面很受欢迎,它们试图利用大统计数据寻找被低估的股票。

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这是为何它很适合成为初学者的个人工智慧工程项目。你会喜欢股票市场,因为它充满了信息。你能赢得各式各样类型的统计数据集,并立即开始处理工程项目。

对于局外人而言,股市的变化像波涛汹涌的大海。预估股票市场的产品价格和活动是一项非常复杂且要求很高的工作。这包括解释经济走势,评估特定行业的模式以及在金融市场内部调整股价。这是人工智慧能派上用场的地方。

算法交易在全球金融市场中占有很大份额,正在进行的交易中有超过60%是基于算法。养老基金,共同基金,对冲基金,保险公司,散户投资者和主要机构交易公司采用算法在股票市场进行交易。因此,计划在金融部门工作的小学生,简历上当然如果有自己的小阿拉丁( 阿拉丁是贝莱德用作管理投资决策风险的AI)。股市反馈期也很短,有助于支持你的预估。

自学前请查看本教程,其中包含Python和神经网络来预估苹果公司的股价:

https://medium.com/@randerson112358/stock-price-prediction-using-python-machine-learning-e82a039ac2bb

聊天机器人

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聊天机器人是一种人工智慧驱动的软件(Alexa,Google Assistant等)、应用程序、中文网站或其他网络,旨在评估客户的需求,然后协助她们执行特定任务,例如交易,酒店预订,提交表格等。当前,聊天机器人一般而言用作每一公司都需要聊天机器人以减少某些客户联系流程的行业。公司采用聊天机器人的许多方式是:

客户支持传递信息

这是为何设置聊天机器人是基于AI的佳工程项目之一。你能从热门中文网站上的聊天机器人中汲取灵感,首先构建一个客户服务聊天机器人。开发了基本的聊天机器人后,你能对其进行升级并构建更高级的版本。

这是一个很好的视频,介绍了他们喜爱的著名Siraj Raval,他在其中采用Tensorflow和递归神经网络创建了聊天机器人:

https://www.youtube.com/watch?v=PXJtFc8DjsE

垃圾邮件标识符

他们每天都会收到数百封电子邮件,其中大多数是垃圾邮件(spam)。顺便说一句,这个短语来自1970年巨蟒剧团的《飞翔马戏团》短剧,该短剧里餐厅的所有菜单项都是SPAM。检测垃圾邮件是自然语言处理(NLP)的常见主题,因此请试著创建一个人工智慧以根据电子邮件内容辨识垃圾邮件或非垃圾邮件。

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请查看此视频教程,你能在其中采用Python源创建自己的垃圾邮件检测器:

https://www.youtube.com/watch?v=cNLPt02RwF0

手写数字辨识

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人类手写的数字在大小和形状上有很大的不同。创建一种能辨识人类手写数字的算法,是开始你人工智慧之旅的好方法。它对初学者都非常亲善,有些人挑战自己在5两分钟内做到这一点!

观看此视频 ,以获取许多源码以及有关Python代码实际功能的详细说明:

https://www.youtube.com/watch?v=Zi4i7Q0zrBs

谷歌Dino机器人

Dino是一款盛行的谷歌浏览器游戏,能在未连接互联网的情况下玩。你如果实施强化自学,由于游戏简单,将很容易理解它的工作原理。你能构建AI,它通过犯错误来自学。

CodeBullet是这么做的,你能在下面镜像查看视频,并在GitHub找到Python源码:

https://www.youtube.com/watch?v=sB_IGstiWlc

https://github.com/Code-Bullet/Google-Chrome-Dino-Game-AI

下一个单词预估器

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当您键入一条消息时,手机会自动预估下一个你想用的单词,你甚至每天在不知情的情况下采用它。但是你的手机软件如何知道你接下来要输入什么呢?自然语言处理(NLP)!你能创建一个人工智慧模型来预估有可能出现的下一个单词。它是NLP的主要任务之一,具有很多应用。

这是一篇非常不错的文章,其中还包括Python代码并逐步进行介绍释:

https://medium.com/m/global-identity?redirectUrl=https%3A%2F%2Ftowardsdatascience.com%2Fexploring-the-next-word-predictor-5e22aeb85d8f

Twitter情绪分析器

情感分析(也称为情感挖掘或情感AI)是用作确认一篇写作是正面,负面还是中立的方法。采用该技术的典型场景是发现公众对特定主题的感受。由于诸如Twitter之类的媒体平台是大统计数据的公开海洋,挖掘此类统计数据有助于以多种方式理解用户的设想和观点。能够计算出围绕着许多问题的这种感觉将提供一个很好的设想,即它将会发生什么。这能用作多种目的,例如预估股票产品价格。

我个人真的很喜欢本教程,该教程中对代码的解释比任何一本书都更好:

https://www.youtube.com/watch?v=ujId4ipkBio

采用医学统计数据进行癌症检测

人工智慧在辨识大统计数据的态势,区分大统计数据间的特征和发现人类大脑无法辨识的统计数据特征方面蓬勃发展。深度神经病理扫描中转移性癌症的自动检测是一个很有潜力的临床应用应用领域。

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将人工智慧与癌症治疗结合能提高诊断的质量和准确性,有助于临床决策并改善患者的预后。人工智慧临床护理,尤其是在低收入环境中,可能会加剧身心健康不平等。

你能在责任编辑中找到Python源码和很好的解释,当然还包括视频:

https://medium.com/@randerson112358/breast-cancer-detection-using-machine-learning-38820fe98982

面部情绪辨识与检测

进入21世纪,人脸检测技术已成为必然。用作检测和解释情绪的深度自学系统旨在辨识和解释人的面部表情。它们能检测出人类的核心情感,例如悲伤,快乐,愤怒,中立,厌恶,恐惧和惊讶。面部情绪检测和辨识系统的主要特点是它能评估情绪,区分好坏,并对它们进行正确分类。它还能采用标记的情绪信息来辨识一个人的思维行为模式。

它是当前受欢迎的人工智慧工程项目之一。尽管面部表情辨识一直是研究的主题,但直到现在,他们才看到这项研究的具体结果。

相关报道:

https://piprogramming.org/articles/10-Interesting-and-Impressive-AI-projects-for-absolute-Beginners-(with-Python-Source-Code)-0000000007.html

编辑:黄继彦

校对:林亦霖

—完—

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作者 nasiapp

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