Uma carreira em Inteligência Artificial (IA) parece brilhante com os recentes desenvolvimentos neste campo.
Quase todos os setores estão aproveitando a IA para seu benefício, desde TI, manufatura e automóveis até defesa, finanças e criação de conteúdo,
Portanto, se você deseja construir uma carreira em IA, nunca pode haver um momento melhor para começar do que agora. Como a experiência prática é a melhor maneira de aprender uma habilidade, você pode fazer projetos diferentes para aprender IA e habilidades relacionadas, como programação e uso de ferramentas e tecnologias.
Ele ensinará como a IA pode ajudar pessoas e empresas em tempo real e ajudá-lo a adquirir conhecimento nesse setor para avançar em sua carreira em IA. E para isso, seria altamente benéfico se você tivesse conhecimento de habilidades como:
- Linguagens de programação como Python, R, Java, MATLAB e Perl
- Algoritmos de aprendizado de máquina como regressão linear, regressão logística, Naïve Bayes, K-means, KNN, SVM e árvores de decisão
- Noções básicas de análise de dados e ferramentas como Apache Spark
- Redes neurais artificiais (ANN) que podem imitar as funções cerebrais de humanos para resolver problemas em aplicativos para reconhecimento de caligrafia, rosto e padrões
- Noções básicas de rede neural de convulsão (CNN)
- Ferramentas baseadas em Unix como Sort, AWK e expressões regulares.
Agora, vamos descobrir rapidamente alguns dos projetos interessantes de IA.
últimas postagens
Projetos básicos de IA
Reconhecimento de dígitos manuscritos
Objetivo: Construir um sistema que possa reconhecer dígitos manuscritos com a ajuda de redes neurais artificiais
Problema: Dígitos e caracteres escritos por humanos consistem em várias formas, tamanhos, curvas e estilos, não exatamente os mesmos para duas pessoas. Portanto, converter caracteres ou dígitos escritos em um formato digital era um desafio no passado para os computadores. Eles também costumavam ter dificuldade em interpretar texto em documentos em papel.
Embora a digitalização esteja sendo adotada rapidamente em quase todos os setores, certas áreas ainda exigem papelada. É por isso que precisamos de tecnologia para facilitar esse processo para os computadores, para que eles possam reconhecer os escritos humanos no papel.
Solução: O uso de redes neurais artificiais possibilita a construção de um sistema de reconhecimento de dígitos manuscritos para interpretar com precisão os dígitos que uma pessoa desenha. Para isso, uma rede neural de convolução (CNN) é utilizada para reconhecer dígitos em um papel. Esta rede possui um conjunto de dados HASYv2 composto por 168.000 imagens de 369 classificações diferentes.
Aplicação: Além de papéis, um sistema de reconhecimento de dígitos manuscritos pode ler símbolos matemáticos e estilos de caligrafia de fotos, dispositivos touchscreen e outras fontes. Este software possui várias aplicações, como autenticação de cheques bancários, leitura de formulários preenchidos e anotações rápidas.
Detecção de Linha de Faixa
Objetivo: criar um sistema que possa se conectar com veículos autônomos e robôs de acompanhamento de linha para ajudá-los a detectar linhas de pista em uma estrada em tempo real.
Problema: Sem dúvida, os veículos autônomos são tecnologias inovadoras que utilizam técnicas e algoritmos de Deep Learning. Eles criaram novas oportunidades no setor automobilístico e reduziram a necessidade de um motorista humano.
No entanto, se a máquina que dirige um carro autônomo não for treinada adequadamente, pode causar riscos e acidentes na estrada. Durante o treinamento da máquina, uma das etapas é fazer com que o sistema aprenda a detectar faixas na estrada para que ela não entre em outra faixa ou colida com outros veículos.
Solução: Para resolver este problema, construa um sistema usando os conceitos de Visão Computacional em Python. Isso ajudará os veículos autônomos a detectar corretamente as linhas de pista e garantir que ele circule na estrada onde deveria estar, sem arriscar outras pessoas.
Você pode usar o OpenCV library – uma biblioteca otimizada que se concentra no uso em tempo real como esta para detectar linhas de pista. A biblioteca inclui interfaces Java, Python e C++ que oferecem suporte às plataformas Windows, macOS, Linux, Android e iOS.
Além disso, é imperativo encontrar as marcações em ambos os lados de uma pista. Você pode usar técnicas de visão computacional em Python para encontrar as pistas onde os carros autônomos devem circular. Você também deve encontrar a marcação branca em uma pista e mascarar o restante dos objetos com mascaramento de quadros e matrizes NumPy. Nest, a transformação da linha Hough é aplicada para finalmente detectar as linhas da pista. Além disso, você pode usar outros métodos de visão computacional, como limites de cores, para identificar as linhas da pista.
Aplicação: A detecção de linha de pista é usada em tempo real por veículos autônomos, como carros e robôs que seguem a linha. Também é útil na indústria de jogos para carros de corrida.
Detecção de Pneumonia
Objetivo: construir um sistema de IA usando redes neurais de convolução (CNNs) e Python que possa detectar pneumonia a partir de imagens de raios-X de um paciente
Problema: A pneumonia ainda é uma ameaça, ceifando vidas em muitos países. A questão é que as imagens de raios X são feitas para detectar doenças como pneumonia, câncer, tumor, etc., em geral, o que pode dar baixa visibilidade e tornar a avaliação ineficiente. Mas se for seguido o tratamento adequado, a mortalidade pode ser significativamente reduzida.
Além disso, a posição, a forma e o tamanho da pneumonia podem diferir em um nível significativo, com seu contorno alvo tornando-se amplamente vago. Aumenta os problemas de detecção e precisão. Isso nos leva a desenvolver uma tecnologia que pode identificar a pneumonia precocemente com ótima precisão para dar o tratamento adequado e salvar vidas.
Solução: A solução de software será treinada com detalhes maciços sobre pneumonia ou outras doenças. Quando os usuários compartilham seus problemas e sintomas relacionados à saúde, o software pode processar as informações e verificá-las em seu banco de dados para possibilidades relacionadas a esses detalhes. Ele pode usar mineração de dados para fornecer a doença mais precisa correspondente aos detalhes do paciente.
Dessa forma, a doença de um paciente pode ser detectada e eles podem receber o tratamento adequado. E para projetar o software, você deve determinar o modelo CNN mais eficiente de forma analítica e comparativa para obter a detecção de pneumonia a partir de imagens de raios-X usando extração de recursos. Em seguida vem apresentar os diferentes modelos com seus classificadores para propor o classificador mais adequado e avaliar o melhor modelo CNN para verificar seu desempenho.
Aplicação: Este projeto de IA é benéfico para o domínio da saúde para detectar doenças como pneumonia, doenças cardíacas, etc., e fornecer consultas médicas aos pacientes.
Chatbots
Objetivo: Construir um chatbot usando Python para incorporá-lo em um site ou aplicativo
Problema: os consumidores precisam de um serviço excelente quando usam um aplicativo ou site. Se eles tiverem uma pergunta para a qual não conseguem encontrar a resposta, eles podem perder o interesse no aplicativo. Portanto, se você está construindo um site ou aplicativo, deve oferecer o melhor serviço de qualidade aos seus usuários para não perdê-los e impactar seus resultados.
Solução: Um chatbot é um aplicativo que permite a conversação automática entre bots (IA) e um humano por meio de texto ou fala como o Alexa. Ele está disponível 24 horas por dia, 7 dias por semana para ajudar os usuários com suas consultas, navegar por elas, personalizar a experiência do usuário, aumentar as vendas e fornecer insights mais profundos sobre o comportamento e as necessidades do cliente para ajudá-lo a moldar seus produtos e serviços.
Para este projeto de IA, você pode usar uma versão simples de um chatbot que pode ser encontrado em muitos sites. Identifique sua estrutura básica para começar a construir uma similar. Depois de terminar um chatbot simples, você pode passar para os avançados.
Para criar um chatbot, conceitos de IA como Processamento de Linguagem Natural (NLP) são usados para permitir que algoritmos e computadores compreendam as interações humanas por meio de várias linguagens e processem esses dados. Ele decompõe sinais de áudio e texto humano e, em seguida, analisa e converte os dados em uma linguagem compreensível por máquina. Você também precisará de diferentes ferramentas pré-treinadas, pacotes e ferramentas de reconhecimento de fala para criar um chatbot inteligente e responsivo.
Aplicação: Os chatbots são muito úteis no setor corporativo para atendimento ao cliente, helpdesk de TI, vendas, marketing e RH. Indústrias de comércio eletrônico, Edtech e imobiliário a finanças e turismo usam chatbots. Principais marcas como Amazon (Alexa), Spotify, Marriott International, Pizza Hut, Mastercard e mais chatbots de alavancagem.
Sistema de Recomendação
Objetivo: Construir um sistema de recomendação para clientes de produtos, vídeos e streaming de música e muito mais, com a ajuda de ANN, mineração de dados, aprendizado de máquina e programação.
Problema: a concorrência é alta em todos os domínios, seja comércio eletrônico ou entretenimento. E para se destacar, você deve cobrir milhas extras. Se você oferece algo que seu cliente-alvo está procurando, mas não tem as medidas para guiá-lo até sua loja ou recomendar suas ofertas, você deixa muito dinheiro na mesa.
Solução: O uso de um sistema de recomendação pode atrair mais visitantes para seu site ou aplicativo de forma eficaz. Você pode ter observado que plataformas de comércio eletrônico como a Amazon oferecem recomendações de produtos que você pesquisou em algum lugar na internet. Ao abrir seu Facebook ou Instagram, você vê produtos semelhantes. É assim que funciona um sistema de recomendação.
Para construir este sistema, você precisa de histórico de navegação, comportamento do cliente e dados implícitos. As habilidades de mineração de dados e aprendizado de máquina são necessárias para produzir as recomendações de produtos mais adequadas com base nos interesses dos clientes. E você também precisará programar em R, Java ou Python e aproveitar as redes neurais artificiais.
Aplicação: Os sistemas de recomendação encontram grandes aplicativos em lojas de comércio eletrônico como Amazon, eBay, serviços de streaming de vídeo como Netflix e YouTube, serviços de streaming de música como Spotify e muito mais. Isso ajuda a aumentar o alcance do produto, o número de leads e clientes, a visibilidade em vários canais e a lucratividade geral.
Projetos de IA intermediários
Detecção de fogo
Objetivo: Construir um sistema de detecção de incêndio usando CNN para tarefas relacionadas à visão computacional e classificação de imagens
Problema: Incêndios em edifícios residenciais e comerciais são perigosos. Se o fogo não for detectado a tempo, pode levar à perda maciça de vidas e propriedades. Os incêndios florestais estão se tornando mais frequentes; portanto, o monitoramento regular é necessário para preservar a vida selvagem e os recursos naturais.
Solução: Construir um sistema que possa detectar incêndios em ambientes internos e externos em um estágio inicial e com sua localização exata pode ajudar a extingui-lo antes que possa causar qualquer dano. O sistema de detecção de incêndio é aprimorado por meio de uma câmera de vigilância.
Para isso, são utilizadas técnicas de IA como CNN e visão computacional e ferramentas como OpenCV. Ele precisa de processamento de imagem sofisticado e computação em nuvem. O sistema pode ser feito para analisar imagens de câmeras de vídeo para luz visível e infravermelho. Deve também identificar a fumaça, diferenciá-la da neblina e alertar as pessoas rapidamente.
Aplicação: A detecção de incêndio com inteligência artificial pode ser usada para detectar incêndios florestais para preservar recursos naturais, flora e fauna e em residências e edifícios corporativos.
Assistente virtual baseado em voz
Objetivo: Construir um aplicativo com recursos de voz para auxiliar os usuários
Problema: A web é vasta com muitos produtos e serviços que os clientes podem se sentir sobrecarregados. Além disso, as pessoas estão ocupadas e precisam de ajuda em vários campos, até mesmo para as tarefas do dia-a-dia.
Solução: Atualmente, os assistentes virtuais baseados em voz são solicitados para simplificar a vida dos usuários. As pessoas podem usar esses aplicativos como Alexa e Siri para fins de entretenimento, pesquisar produtos e serviços on-line e realizar tarefas diárias para melhor produtividade.
Para construir este sistema, a PNL é usada para entender a linguagem humana. O sistema ouvirá a voz, a converterá em linguagem de máquina e salvará os comandos em seu banco de dados. Ele também identificará a intenção dos usuários de executar a tarefa de acordo e poderá usar ferramentas de conversão de texto em fala ou de fala em texto.
Aplicação: Os assistentes virtuais baseados em voz são usados para encontrar itens relevantes na internet, reproduzir músicas, filmes e vídeos para entretenimento, definir lembretes, escrever notas rápidas, ativar e desativar eletrodomésticos e muito mais.
Verificador de plágio
Objetivo: Criar um sistema que possa verificar um documento quanto a plágio ou duplicação usando IA
Problema: A duplicação de conteúdo é uma doença que deve ser monitorada e erradicada. Para as empresas, isso leva a danos à reputação e classificações ruins nos mecanismos de pesquisa. Na verdade, as pessoas também podem ser penalizadas por plágio, devido aos direitos autorais. Portanto, há a necessidade de identificar conteúdo plagiado para empresas e instituições de ensino.
Solução: Os conceitos de IA são usados para construir uma ferramenta de verificação de plágio para detectar duplicação em um documento. Neste projeto, Python Flask ou mineração de texto pode ser usado para detectar plágio usando um banco de dados vetorial chamado Pinecone. Também pode mostrar a porcentagem de plágio.
Aplicação: O verificador de plágio tem muitos benefícios para criadores de conteúdo, blogueiros, editores, editores, escritores, freelancers e educadores. Eles podem usá-lo para verificar se alguém roubou seu trabalho e usá-lo, enquanto os editores podem analisar um artigo enviado por um escritor e identificar se é único ou copiado de algum lugar.
Detecção de Emoções Faciais
Objetivo: Construir um aplicativo que possa prever ou identificar emoções humanas por meio de recursos faciais usando IA
Problema: Compreender as emoções humanas é um desafio. Tem havido muita pesquisa por décadas para compreender a emoção facial. Antes do advento da IA, os resultados estavam por toda parte.
Solução: A IA pode ajudar a analisar a emoção humana através do rosto usando conceitos como Deep Learning e CNN. O aprendizado profundo pode ser usado para construir o software para identificar expressões faciais e interpretá-las detectando emoções centrais em humanos em tempo real, como felicidade, tristeza, medo, raiva, surpresa, nojo, neutro, etc.
O sistema será capaz de extrair características faciais e classificar expressões. A CNN pode fazer isso e também discriminará entre emoções boas e ruins para detectar o comportamento e os padrões de pensamento de um indivíduo.
Aplicação: Os sistemas de detecção de emoções faciais podem ser usados por bots para melhorar a interação humana e fornecer ajuda adequada aos usuários. Eles também podem ajudar crianças com autismo, pessoas com cegueira, monitorar sinais de atenção para segurança do motorista e muito mais.
Aplicativo Tradutor
Objetivo: Construir um aplicativo tradutor usando inteligência artificial
Problema: Existem milhares de idiomas falados no mundo. Embora o inglês seja uma língua global, nem todos o entendem em todas as partes do mundo. E se você quiser fazer negócios com alguém de outros países que fala um idioma que você não entende, é problemático. Da mesma forma, se você viajar para outros países, poderá enfrentar problemas semelhantes.
Solução: Se você puder traduzir o que os outros estão dizendo ou escreveram, isso o ajudará a se conectar profundamente com eles. Para isso, você pode usar um tradutor como o Google Tradutor. No entanto, você pode criar seu próprio aplicativo a partir do amido usando IA.
Para isso, você pode utilizar modelos de PNL e transformadores. Um transformador extrairá características de uma frase para determinar cada palavra e seu significado que podem fazer o sentido completo de uma frase. Ele irá codificar e decodificar palavras de ponta a ponta. Para fazer isso, carregar um modelo de transformador baseado em Python pré-treinado ajudará você. Você também pode usar a biblioteca GluonNLP e, em seguida, carregar e testar os conjuntos de dados.
Aplicativo: O aplicativo tradutor é usado para traduzir diferentes idiomas para fins como negócios, viagens, blogs e muito mais.
Projetos avançados de IA
Retomar analisador
Objetivo: construir um software usando IA que possa percorrer muitos currículos e ajudar os usuários a escolher o ideal
Problema: Nos recrutamentos, os profissionais passam muito tempo revisando vários currículos, um a um, manualmente para encontrar candidatos adequados para um cargo. É demorado e ineficiente. Embora possa ser automatizado por meio da correspondência de palavras-chave, ele tem muitas desvantagens. Os candidatos que conhecem esse procedimento adicionarão muito mais palavras-chave para serem selecionados, enquanto outros serão rejeitados, mesmo que tenham as habilidades necessárias.
Solução: Percorrer um grande número de currículos e encontrar o ajuste certo para uma função pode ser automatizado usando um analisador de currículos. Ele irá ajudá-lo a fazê-lo de forma eficiente, economizando tempo e esforço, permitindo que você escolha candidatos com as habilidades necessárias.
AI e ML podem ajudá-lo a criar o aplicativo para escolher um candidato adequado enquanto filtra o restante. Para fazer isso, você pode utilizar o conjunto de dados de currículo no Kaggle com duas colunas – informações do currículo e título do trabalho. Você também pode usar o NLTK – uma biblioteca baseada em Python – para criar algoritmos de cluster para corresponder às habilidades.
Aplicação: Um analisador de currículo é usado para o processo de recrutamento e pode ser usado por empresas e instituições de ensino.
Aplicativo de reconhecimento facial
Objetivo: construir um aplicativo com capacidade de reconhecimento facial usando ANN, CNN, ML e aprendizado profundo
Problema: os problemas de roubo de identidade são graves com os crescentes riscos de segurança cibernética que podem se infiltrar em sistemas e dados. Isso pode causar problemas de privacidade, vazamentos de dados e danos à reputação de pessoas e empresas.
Solução: a biometria, como características faciais, é única, para que organizações e indivíduos possam usá-las para proteger seus sistemas e dados. Os sistemas de reconhecimento facial podem ajudar a verificar um usuário, garantindo que apenas os usuários autorizados e autenticados possam acessar um sistema, rede, instalação ou dados.
Você precisa de algoritmos avançados de ML, funções matemáticas e técnicas de processamento e reconhecimento de imagens 3D para criar esta solução.
Aplicação: É usado em smartphones e outros dispositivos como trava de segurança e instalações e sistemas organizacionais para garantir a privacidade e a segurança dos dados. Também é usado por provedores de Identity and Access Management (IAM), o setor de defesa e muito mais.
Jogos
Objetivo: Criar videogames usando conceitos de IA
Problema: A indústria de videogames está se expandindo e os jogadores estão se tornando mais avançados. Portanto, há uma necessidade constante de evoluir e fornecer jogos interessantes que se destaquem enquanto você continua impulsionando suas vendas.
Solução: os conceitos de IA são usados para criar vários aplicativos de jogos, como xadrez, jogos de cobra, carros de corrida, jogos processuais e muito mais. Ele pode usar muitas habilidades, como chatbots, reconhecimento de fala, PNL, processamento de imagens, mineração de dados, CNN, aprendizado de máquina e muito mais para criar um videogame realista.
Aplicação: A IA é usada para criar vários videogames como AlphaGo, Deep Blue, FEAR, Halo e muito mais.
Previsor de vendas
Objetivo: Criar software que possa prever vendas para empresas
Problema: As empresas que lidam com muitos produtos enfrentam dificuldades para gerenciar e acompanhar o número de vendas de cada produto. Eles também encontram problemas para rastrear os estoques e disponibilizar novamente os produtos esgotados. Como resultado, eles podem falhar no fornecimento de produtos corretos aos usuários, o que degrada a experiência do cliente.
Solução: A criação de uma ferramenta de previsão de vendas pode ajudá-lo a prever o valor médio de vendas diário, semanal ou mensal. Dessa forma, você pode entender o desempenho de seus produtos e estocar mais itens no prazo para atender às demandas do cliente.
Para fazer isso, você pode utilizar habilidades como algoritmos de aprendizado de máquina, análise de dados, Big Data e muito mais para permitir que o software preveja vendas com precisão.
Aplicação: É usado por lojas de comércio eletrônico, varejistas, distribuidores e outras empresas que lidam com produtos massivos.
Sistema de automação
Objetivo: Criar uma solução de software que possa automatizar determinadas tarefas para aumentar a produtividade
Problema: O trabalho manual repetido é demorado. Estes não são apenas tediosos, mas também tiram a produtividade. Portanto, é necessário construir um sistema que possa automatizar diferentes tarefas, como agendamento de chamadas, atendimento, autocorreção, processamento de transações e muito mais.
Solução: o uso de IA permite criar softwares que podem automatizar essas tarefas para ajudar a melhorar a produtividade do usuário e dedicar tempo a tarefas mais críticas. Também pode ser feito para entregar notificações a tempo para que você possa fazer as tarefas na hora. E construir esse sistema requer habilidades como PNL, reconhecimento facial, visão computacional e muito mais.
Aplicação: A automação usando IA é amplamente usada para criar ferramentas de produtividade para empresas de todos os tamanhos e em vários setores, desde bancos, finanças, saúde, educação e manufatura.
Conclusão
Espero que você ache esses projetos de IA interessantes para trabalhar e expandir seu conhecimento em inteligência artificial e outros conceitos relacionados, como ciência de dados, aprendizado de máquina, PNL, etc. projetos.
Aqui estão alguns dos melhores cursos online de IA e habilidades sob demanda para profissionais de IA.