Μάθηση Τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι εύκολο, αλλά ούτε και δύσκολο. Μόλις ξεκινήσετε με το σωστό εκπαιδευτικό πρόγραμμα τεχνητής νοημοσύνης και εργαστείτε σε μια σειρά από πρακτικά έργα, τα βασικά σας γίνονται πιο ξεκάθαρα. Για να κατανοήσουμε τον τομέα τεχνητής νοημοσύνης και να τον εφαρμόσουμε για την επίλυση επιχειρηματικών προβλημάτων, πρέπει να γνωρίζουμε τα πιο πρόσφατα εργαλεία και τεχνικές που σχετίζονται με αυτόν τον τομέα.
Μπορείτε να εγγραφείτε στο μάθημα έργων Τεχνητής Νοημοσύνης που προσφέρει η Great Learning όπου θα λάβετε δωρεάν διαδικτυακό πιστοποιητικό.
Σε αυτό το άρθρο, θα σας παρουσιάσουμε 7 ενδιαφέρουσες ιδέες για έργα τεχνητής νοημοσύνης που θα σας βοηθήσουν να εξοικειωθείτε καλύτερα με την τεχνολογία.
Ας ξεκινήσουμε!
1. Μάθετε να οδηγείτε με την Ενισχυτική Μάθηση
Η ιδέα αυτού του έργου είναι να βοηθήσει τον οδηγό να βρει το κενό μεταξύ των κενών στην πίστα. Στόχος του είναι να τον βοηθήσει να μάθει πώς να οδηγεί βρίσκοντας μια λύση μέσα από το εμπόδιο που αντιμετωπίζει στην πίστα.
Αυτή η ιδέα έργου τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιεί ενισχυτική μάθηση. Η ενισχυτική μάθηση είναι ένα μέρος της μηχανικής μάθησης που εστιάζει στον τρόπο με τον οποίο οι ευφυείς πράκτορες πρέπει να αναλαμβάνουν ενέργειες στο παρόν περιβάλλον τους για να εξασφαλίσουν τη βέλτιστη απόδοση. Το συνδυάζει τεχνητά νευρωνικά δίκτυα με μια αρχιτεκτονική ενισχυτικής μάθησης που δίνει τη δυνατότητα στους πράκτορες που ορίζονται από το λογισμικό να κάνουν την καλύτερη δυνατή δράση για να επιτύχουν τους στόχους τους. Τα περισσότερα από τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα χρησιμοποιούν διάφορους αλγόριθμους που βασίζονται στην ενισχυτική μάθηση που διδάσκει τις μηχανές πώς να συμπεριφέρονται σε όλη την αλληλεπίδρασή τους με το περιβάλλον τους.
2. Σύστημα αναγνώρισης προσώπου
Γνωστός και ως «Εφαρμογή βασισμένη σε βιομετρική τεχνητή νοημοσύνη»η αναγνώριση προσώπου είναι μια βιομετρική εφαρμογή λογισμικού που προσδιορίζει ή επαληθεύει την ταυτότητα ενός ατόμου αναλύοντας μοτίβα με βάση το περίγραμμα του προσώπου του ατόμου.
Χρησιμοποιεί την έννοια της αναγνώρισης προτύπων, της βαθιάς μάθησης, της ανάλυσης προσώπου και της μηχανικής μάθησης για την ανάπτυξη συστημάτων αναγνώρισης προσώπου. Ξεκινά με τη διαδικασία ανίχνευσης προσώπου, ανάλυσης προσώπου, μετατροπής μιας εικόνας σε διαθέσιμα δεδομένα και εύρεσης της σωστής αντιστοίχισης. Αυτή είναι μια από τις πιο δημοφιλείς ιδέες έργων τεχνητής νοημοσύνης, καθώς εφαρμόζεται σε πολλές βιομηχανίες. Αυτή η τεχνική χρησιμοποιείται από εταιρείες κοινωνικής δικτύωσης, σάρωση προσώπου σε κολέγια, εφαρμογές υγειονομικής περίθαλψης όπως το Face2Gene, ακόμα και ο τεχνολογικός γίγαντας, η Apple, που χρησιμοποιεί αναγνώριση προσώπου για να ξεκλειδώσει το iPhone X.
3. Σύστημα αυτοματισμού που λειτουργεί με AI
Αυτό το σύστημα μπορεί να χρησιμοποιηθεί ειδικά σε τραπεζικός και χρηματοοικονομικός κλάδος όπου πραγματοποιούνται πολλαπλές συναλλαγές σε μια μέρα. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αξιοποιηθεί για τον εντοπισμό απάτης στις συναλλαγές: εάν έχει ήδη πραγματοποιηθεί ή αν πρόκειται να πραγματοποιηθεί. Το σύστημα αυτοματισμού που λειτουργεί με AI διαθέτει λογισμικό αυτοματισμού που χρησιμοποιεί μια μηχανή αναζήτησης. Αυτές οι εργασίες είναι αυτοματοποιημένες μαζί με τις υπηρεσίες email και τηλεφώνου.
Για παράδειγμα, καθώς καλείτε την τράπεζα, θα επικοινωνήσετε πρώτα με τα chatbots. Αυτά τα chatbots θα αναγνωρίσουν το ερώτημά σας και θα παρέχουν τη σωστή απάντηση. Εάν δεν είναι σε θέση να το κάνει, θα κατευθυνθείτε στη συνέχεια στον αντιπρόσωπο εξυπηρέτησης πελατών.
Αρπάξτε την ευκαιρία σας να εργαστείτε σε πρακτικά έργα τεχνητής νοημοσύνης. Κατεβάστε το Μπροσούρα για το πρόγραμμα AI τώρα!
4. Αναλυτής ποιότητας κρασιού
Τώρα αυτό είναι το πιο ενδιαφέρον! Ποιος θα το φανταζόταν ότι χρησιμοποιώντας ένα συγκεκριμένο σύνολο δεδομένων, μπορείτε να γνωρίζετε την ποιότητα του κρασιού! Ναι, ξέρουμε, όσο πιο παλιό είναι το κρασί, τόσο καλύτερο είναι. Εδώ όμως μιλάμε ποσοστό αλκοόλης, περιεκτικότητα σε pH, ποσότητα οξύτητας και πολλά άλλα.
Χρησιμοποιώντας την τεχνητή νοημοσύνη, μπορείτε εύκολα να ελέγξετε την ποιότητα του κρασιού με βάση αυτούς τους παράγοντες. Μπορείς να χρησιμοποιήσεις διαφορετικές αρχιτεκτονικές για να δείτε πώς λειτουργεί ο αλγόριθμος σε κάθε περίπτωση. Αυτή είναι σίγουρα μια από τις πιο δημιουργικές ιδέες έργων Τεχνητής Νοημοσύνης που κυκλοφορούν.
5. Διαφήμιση και Προτάσεις Προϊόντων
Η χρήση του AI στο ψηφιακό μάρκετινγκ, τις διαφημίσεις και τις προτάσεις προϊόντων οδηγεί αυτόν τον τομέα σε ένα εντελώς διαφορετικό επίπεδο. Τη στιγμή που ξεκινάτε την εξερεύνηση ενός ιστότοπου για να ελέγξετε ορισμένα είδη προς αγορά, ο αλγόριθμος σαρώνει από ένα σωρό διαφημίσεις και προτείνει τις πιο σχετικές διαφημίσεις που μπορεί να σας ενδιαφέρουν.
Αυτές οι προτάσεις διαφήμισης και προϊόντων χρησιμοποιούνται από τεχνολογικούς γίγαντες όπως Google και Amazon όπου βασίζονται σε διαφημίσεις για την προώθηση του προϊόντος τους.
6. Βαθμολογητές δοκιμίων και αναλυτές λογοκλοπής
Η βαθμολόγηση των δοκιμίων που γράφουν οι μαθητές απαιτεί πολύ χρόνο, εάν γίνει με το χέρι. Επίσης, είναι σχεδόν αδύνατο να ελέγξετε τη λογοκλοπή σε κάθε διαθέσιμο εργαλείο για να ελέγξετε εάν το περιεχόμενο είναι αυθεντικό. Αυτό μας φέρνει στο ανάγκη για βαθμολογητές δοκιμίων και αναλυτές λογοκλοπής.
Οι βαθμολογητές δοκιμίων που τροφοδοτούνται από την τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να βοηθήσουν πολύ τους καθηγητές στη βαθμολόγηση των μαθητών στο α μικρότερο χρονικό διάστημα. Επίσης, οι αναλυτές λογοκλοπής που διαθέτουν AI είναι ικανοί σάρωση τεράστιου διαδικτυακού περιεχομένου για έλεγχο διπλοτυπίας.
7. Πρόβλεψη Πωλήσεων
Όλοι έχουμε πάει σε σούπερ μάρκετ, σωστά;
Και γνωρίζουμε ότι υπάρχει πάντα ένα πλεόνασμα προϊόντων εκεί. Πώς στο καλό νομίζετε ότι καταφέρνουν να παρακολουθούν τις πωλήσεις κάθε προϊόντος;!
Εδώ έρχεται ο προγνωστικός πωλήσεων και απλώνει ένα χέρι βοήθειας. Τα σύνολα δεδομένων αυτών των μεγάλων αγορών είναι εύκολα διαθέσιμα στο Διαδίκτυο. Δημιουργώντας έναν εξελιγμένο αλγόριθμο, μπορείτε να προβλέψετε τις πωλήσεις από ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων. Αυτό είναι ένα άλλο καλό έργο τεχνητής νοημοσύνης που θα σας μάθει να εργάζεστε με διαφορετικούς αλγόριθμους και να γνωρίζετε τον αντίκτυπό τους.
Επόμενα βήματα
Εάν είστε αρχάριοι στην τεχνητή νοημοσύνη, τότε είναι καλό να εξασκηθείτε δουλεύοντας σε διαφορετικά έργα. Αυτό θα βελτιώσει επίσης τις εννοιολογικές σας γνώσεις και θα σας δώσει μεγαλύτερη αυτοπεποίθηση για να στοχεύσετε στη δημιουργία πιο προηγμένων έργων.
Το επόμενο βήμα για να μάθετε περισσότερα για τα έργα τεχνητής νοημοσύνης είναι να εγγραφείτε Το Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα στην Τεχνητή Νοημοσύνη & Μηχανική Μάθηση: Επιχειρηματικές Εφαρμογές.
Για να μάθετε περισσότερα σχετικά με αυτό το πρόγραμμα που προσφέρεται από ένα από τα κορυφαία πανεπιστήμια στις ΗΠΑ, κατεβάστε το φυλλάδιο τώρα.
