أفضل 16 فكرة مثيرة لمشروع التعلم العميق للمبتدئين [2022]

أفكار مشروع التعلم العميق

على الرغم من التقدم التكنولوجي الجديد ، فإن نطاق التعلم العميق يتوسع بشكل كبير. تهدف هذه التقنية إلى محاكاة الشبكة العصبية البيولوجية ، أي الدماغ البشري. في حين أن أصول التعلم العميق تعود إلى الخمسينيات من القرن الماضي ، إلا أنه لم يبرز إلى دائرة الضوء إلا مع تقدم واعتماد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. لذلك ، إذا كنت مبتدئًا في ML ، فإن أفضل ما يمكنك فعله هو العمل على بعض أفكار مشاريع التعلم العميق.

نحن ، هنا في upGrad ، نؤمن بالمنهج العملي لأن المعرفة النظرية وحدها لن تساعد في بيئة العمل في الوقت الفعلي. في هذه المقالة ، سنستكشف بعض أفكار مشاريع التعلم العميق المثيرة للاهتمام والتي يمكن للمبتدئين العمل عليها لوضع معرفتهم للاختبار. في هذه المقالة ، ستجد أفضل أفكار مشاريع التعلم العميق للمبتدئين للحصول على خبرة عملية في التعلم العميق.

مجموعة فرعية من التعلم الآلي ، يستفيد التعلم العميق من الشبكات العصبية الاصطناعية المرتبة بشكل هرمي لأداء مهام تعلم الآلة المحددة. تستخدم شبكات التعلم العميق نهج التعلم غير الخاضع للإشراف - فهم يتعلمون من البيانات غير المنظمة أو غير المصنفة. الشبكات العصبية الاصطناعية تشبه الدماغ البشري تمامًا ، حيث ترتبط العقد العصبية ببعضها البعض لتشكيل بنية شبيهة بالويب.

بينما تحلل نماذج التعلم التقليدية البيانات باستخدام نهج خطي ، فإن الوظيفة الهرمية لأنظمة التعلم العميق مصممة لمعالجة البيانات وتحليلها في نهج غير خطي.

لقد وجدت معماريات التعلم العميق مثل الشبكات العصبية العميقة والشبكات العصبية المتكررة وشبكات المعتقدات العميقة تطبيقات في مختلف المجالات بما في ذلك معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر والمعلوماتية الحيوية والتعرف على الكلام والتعرف على الصوت والترجمة الآلية وتصفية الشبكات الاجتماعية وتصميم الأدوية وحتى برامج الألعاب اللوحية. مع إحراز تقدم جديد في هذا المجال ، فإنه يساعد خبراء ML و Deep Learning على تصميم مشاريع التعلم العميق المبتكرة والوظيفية. كلما حاولت أفكار مشروع التعلم العميق ، زادت الخبرة التي تكتسبها.

اليوم ، سنناقش أهم سبعة مشروعات مذهلة للتعلم العميق والتي تساعدنا على الوصول إلى آفاق جديدة من الإنجاز.

في هذه المقالة ، قمنا بتغطية أفضل أفكار مشاريع التعلم العميق . بدأنا ببعض المشاريع المبتدئة التي يمكنك حلها بسهولة. بمجرد الانتهاء من هذه المشاريع البسيطة ، أقترح عليك العودة وتعلم بعض المفاهيم الإضافية ثم تجربة المشاريع الوسيطة. عندما تشعر بالثقة ، يمكنك عندئذٍ معالجة المشاريع المتقدمة. إذا كنت ترغب في تحسين مهاراتك في نفس الوقت ، فأنت بحاجة إلى الحصول على يديك في دورات التعلم العميق هذه.

إذن ، إليك بعض أفكار مشروع التعلم العميق التي يمكن للمبتدئين العمل عليها:

أفكار مشروع التعلم العميق: مستوى المبتدئين

هذه القائمة من أفكار مشروع التعلم العميق للطلاب مناسبة للمبتدئين ، وأولئك الذين بدأوا للتو في تعلم الآلة بشكل عام. ستساعدك أفكار مشروع التعلم العميق هذه على المضي قدمًا في جميع الجوانب العملية التي تحتاجها للنجاح في حياتك المهنية.

علاوة على ذلك ، إذا كنت تبحث عن أفكار مشروع التعلم العميق للعام الأخير ، فيجب أن تساعدك هذه القائمة على المضي قدمًا. لذلك ، دون مزيد من اللغط ، دعنا ننتقل مباشرة إلى بعض أفكار مشاريع التعلم العميق التي ستقوي قاعدتك وتسمح لك بتسلق السلم.

1. تصنيف الصور مع مجموعة بيانات CIFAR-10

واحدة من أفضل الأفكار لبدء تجربة مشاريع التعلم العميق للطلاب هي العمل على تصنيف الصور. CIFAR-10 عبارة عن مجموعة بيانات كبيرة تحتوي على أكثر من 60.000 (32 × 32 حجمًا) صورة ملونة مصنفة إلى عشر فئات ، حيث تحتوي كل فئة على 6000 صورة. تحتوي مجموعة التدريب على 50000 صورة ، بينما تحتوي مجموعة الاختبار على 10000 صورة. سيتم تقسيم مجموعة التدريب إلى خمسة أقسام منفصلة ، كل منها يحتوي على 10000 صورة مرتبة بشكل عشوائي. أما بالنسبة لمجموعة الاختبار ، فستتضمن 1000 صورة يتم اختيارها عشوائيًا من كل فئة من الفئات العشر.

في هذا المشروع ، ستقوم بتطوير نظام تصنيف للصور يمكنه تحديد فئة صورة الإدخال. يعد تصنيف الصور تطبيقًا محوريًا في مجال التعلم العميق ، وبالتالي ، ستكتسب المعرفة حول مفاهيم التعلم العميق المختلفة أثناء العمل في هذا المشروع.

2. نظام التتبع البصري

تم تصميم نظام التتبع البصري لتتبع وتحديد موقع الجسم (الكائنات) المتحركة في إطار زمني معين عبر الكاميرا. إنها أداة يدوية لها العديد من التطبيقات مثل الأمن والمراقبة والتصوير الطبي والواقع المعزز والتحكم في حركة المرور وتحرير الفيديو والاتصال والتفاعل بين الإنسان والحاسوب.

يستخدم هذا النظام خوارزمية التعلم العميق لتحليل إطارات الفيديو المتسلسلة ، وبعد ذلك يتتبع حركة الكائنات المستهدفة بين الإطارات. المكونان الأساسيان لنظام التتبع البصري هذا هما:

• الهدف التمثيل والتوطين
• التصفية وربط البيانات

3. نظام كشف الوجه

هذه واحدة من أفكار مشروع التعلم العميق الممتازة للمبتدئين. مع تقدم التعلم العميق ، تقدمت تقنية التعرف على الوجه أيضًا بشكل كبير. تقنية التعرف على الوجوه هي مجموعة فرعية من "اكتشاف الكائنات" التي تركز على مراقبة حالة الكائنات الدلالية. وهي مصممة لتتبع وتصور الوجوه البشرية داخل الصور الرقمية.

في مشروع التعلم العميق هذا ، ستتعلم كيفية أداء التعرف على الوجوه البشرية في الوقت الفعلي. يجب عليك تطوير النموذج في Python و OpenCV.

أفكار مشروع التعلم العميق: المستوى المتوسط

4. نظام التعرف على الأرقام

كما يوحي الاسم ، يتضمن هذا المشروع تطوير نظام التعرف على الأرقام الذي يمكنه تصنيف الأرقام بناءً على المبادئ المحددة. هنا ، ستستخدم مجموعة بيانات MNIST التي تحتوي على صور (مقاس 28 × 28).

يهدف هذا المشروع إلى إنشاء نظام التعرف الذي يمكنه تصنيف الأرقام التي تتراوح من 0 إلى 9 باستخدام مزيج من الشبكة الضحلة والشبكة العصبية العميقة ومن خلال تنفيذ الانحدار اللوجستي. يعد Softmax Regression أو الانحدار اللوجستي متعدد الحدود هو الخيار الأمثل لهذا المشروع. نظرًا لأن هذه التقنية هي تعميم للانحدار اللوجستي ، فهي مناسبة للتصنيف متعدد الفئات ، بافتراض أن جميع الفئات متنافية).

5. Chatbot

في هذا المشروع ، ستقوم بتصميم روبوت محادثة باستخدام واجهة برمجة تطبيقات IBM Watson. واتسون هو المثال الرئيسي لما يمكن أن يساعدنا الذكاء الاصطناعي في تحقيقه. الفكرة وراء هذا المشروع هي تسخير قدرات التعلم العميقة لـ Watson لإنشاء روبوت محادثة يمكنه التعامل مع البشر تمامًا مثل أي إنسان آخر. روبوتات الدردشة ذكية للغاية ويمكنها الإجابة على الأسئلة أو الطلبات البشرية في الوقت الفعلي. هذا هو السبب وراء قيام عدد متزايد من الشركات في جميع المجالات باعتماد روبوتات المحادثة في البنية التحتية لدعم العملاء.

هذا المشروع ليس تحديًا كبيرًا. كل ما تحتاجه هو أن يكون لديك Python 2/3 في جهازك ، وحساب Bluemix ، وبالطبع اتصال إنترنت نشط! إذا كنت ترغب في توسيع نطاقه ، فيمكنك زيارة مستودع Github وتحسين ميزات chatbot الخاص بك من خلال تضمين لوحة تحكم السيارة المتحركة.

قراءة: كيف تصنع chatbot في Python؟

6. نظام تصنيف النوع الموسيقي

هذه واحدة من أفكار مشروع التعلم العميق المثيرة للاهتمام. هذا مشروع ممتاز لرعاية وتحسين مهارات التعلم العميق لديك. ستقوم بإنشاء نموذج تعلم عميق يستخدم الشبكات العصبية لتصنيف نوع الموسيقى تلقائيًا. بالنسبة لهذا المشروع ، ستستخدم مجموعة بيانات FMA ( أرشيف الموسيقى المجاني ). FMA هي مكتبة تفاعلية تضم تنزيلات صوتية عالية الجودة وقانونية. إنها مجموعة بيانات مفتوحة المصدر ويمكن الوصول إليها بسهولة وهي رائعة لمجموعة من مهام MIR ، بما في ذلك تصفح مجموعات الموسيقى الضخمة وتنظيمها.

ومع ذلك ، ضع في اعتبارك أنه قبل أن تتمكن من استخدام النموذج لتصنيف الملفات الصوتية حسب النوع ، سيتعين عليك استخراج المعلومات ذات الصلة من عينات الصوت (مثل الطيف ، MFCC ، وما إلى ذلك).

7. نظام كشف النعاس

نعاس السائقين هو أحد الأسباب الرئيسية لحوادث الطرق. من الطبيعي للسائقين الذين يترددون على مسارات طويلة أن يغفو عندما يكونون خلف عجلة القيادة. حتى التوتر وقلة النوم يمكن أن يسببان شعور السائق بالنعاس أثناء القيادة. يهدف هذا المشروع إلى منع وتقليل مثل هذه الحوادث من خلال إنشاء عامل للكشف عن النعاس.

هنا ، ستستخدم Python و OpenCV و Keras لبناء نظام يمكنه اكتشاف أعين السائقين المغلقة وتنبيههم إذا ناموا أثناء القيادة. حتى لو تم إغلاق عيون السائق لبضع ثوان ، فإن هذا النظام سيبلغ السائق على الفور ، وبالتالي يمنع وقوع حوادث الطرق المروعة. سيقوم OpenCV بمراقبة وجمع صور السائق عبر كاميرا ويب وإدخالها في نموذج التعلم العميق الذي سيصنف عيون السائق على أنها "مفتوحة" أو "مغلقة".

8. مولد شرح الصورة

هذه واحدة من أفكار مشاريع التعلم العميق الشائعة. هذا هو مشروع التعلم العميق المستند إلى Python الذي يستفيد من الشبكات العصبية التلافيفية و LTSM (نوع من الشبكات العصبية المتكررة) لبناء نموذج التعلم العميق الذي يمكنه إنشاء تسميات توضيحية للصورة.

يجمع مُنشئ تعليق الصور بين كل من رؤية الكمبيوتر وتقنيات معالجة اللغة الطبيعية لتحليل وتحديد سياق الصورة ووصفها وفقًا لذلك باللغات البشرية الطبيعية (على سبيل المثال ، الإنجليزية ، الإسبانية ، الدنماركية ، إلخ). سيعزز هذا المشروع معرفتك بـ CNN و LSTM ، وسوف تتعلم كيفية تنفيذها في تطبيقات العالم الحقيقي مثل هذا.

9. تلوين الصور القديمة بالأبيض والأسود

لطالما كان التلوين الآلي للصور بالأبيض والأسود موضوعًا ساخنًا للاستكشاف في مجال رؤية الكمبيوتر والتعلم العميق. ذكرت دراسة حديثة أنه إذا قمنا بتدريب شبكة عصبية باستخدام مجموعة بيانات ضخمة وغنية ، فيمكننا إنشاء نموذج تعليمي عميق يمكنه الهلوسة بالألوان داخل صورة فوتوغرافية بالأبيض والأسود.

في مشروع تلوين الصور هذا ، ستستخدم بنية Python و OpenCV DNN (يتم تدريبها على مجموعة بيانات ImageNet). الهدف هو إنشاء نسخ ملون للصور ذات التدرج الرمادي. لهذا الغرض ، ستستخدم نموذج Caffe تم تدريبه مسبقًا وملف prototxt وملف NumPy.

أفكار مشروع التعلم العميق - المستوى المتقدم

10. كاشف

Detectron هو نظام برمجيات Facebook AI Research (FAIR) مصمم لتنفيذ وتشغيل خوارزميات اكتشاف الكائنات الحديثة. مكتوب بلغة Python ، يعتمد مشروع التعلم العميق هذا على إطار عمل التعلم العميق Caffe2.

كان Detectron هو الأساس للعديد من المشاريع البحثية الرائعة بما في ذلك شبكات هرم الميزات لاكتشاف الكائنات ؛ قناع R-CNN ؛ كشف والتعرف على التفاعلات بين الإنسان والكائن ؛ الخسارة البؤرية لاكتشاف الأجسام الكثيفة ؛ الشبكات العصبية غير المحلية ، وتعلم تقسيم كل شيء ، على سبيل المثال لا الحصر.

تقدم Detectron قاعدة بيانات عالية الجودة وعالية الأداء لأبحاث الكشف عن الكائنات. يتضمن أكثر من 50 نموذجًا مُدرَّبًا مسبقًا وهو مرن للغاية - فهو يدعم التنفيذ السريع وتقييم الأبحاث الجديدة.

11. WaveGlow

هذه واحدة من أفكار مشروع التعلم العميق المثيرة للاهتمام. WaveGlow عبارة عن شبكة توليد تعتمد على التدفق لتخليق الكلام تم تطويرها وتقديمها بواسطة NVIDIA. يمكن أن تولد كلامًا عالي الجودة من مخططات ميل الطيفية. إنه يمزج الرؤى التي تم الحصول عليها من WaveNet و Glow لتسهيل توليف الصوت بسرعة وفعالية وعالية الجودة ، دون الحاجة إلى الانحدار التلقائي.

يمكن تنفيذ WaveGlow عبر شبكة واحدة ويتم تدريبه أيضًا باستخدام وظيفة تكلفة واحدة. الهدف هو تحسين احتمالية بيانات التدريب ، مما يجعل إجراء التدريب قابلاً للإدارة ومستقرًا.

12. OpenCog

يتضمن مشروع OpenCog المكونات الأساسية ومنصة لتسهيل البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي. ويهدف إلى تصميم إطار مفتوح المصدر للذكاء الاصطناعي العام (AGI) يمكنه التقاط روح بنية وديناميكيات العقل البشري بدقة. روبوت الذكاء الاصطناعي ، صوفيا هو أحد أفضل الأمثلة على الذكاء الاصطناعي العام.

يشمل OpenCog أيضًا OpenCog Prime - وهي بنية متقدمة للإدراك الآلي والافتراضي المتجسد الذي يتضمن مجموعة متنوعة من المكونات المتفاعلة لتوليد ذكاء عام اصطناعي مكافئ للإنسان (AGI) كظاهرة ناشئة للنظام ككل.

13. DeepMimic

DeepMimic هو "التعلم التعزيزي العميق الموجَّه بأمثلة لمهارات الشخصية القائمة على الفيزياء." بمعنى آخر ، إنها شبكة عصبية مدربة من خلال الاستفادة من التعلم المعزز لإعادة إنتاج الحركات الملتقطة بالحركة عبر محاكاة بشرية أو أي عامل مادي آخر.

طريقة عمل DeepMimic بسيطة جدا. أولاً ، تحتاج إلى إعداد محاكاة للشيء الذي ترغب في تحريكه (يمكنك تصوير شخص يقوم بحركات محددة ومحاولة تقليد ذلك). الآن ، يمكنك استخدام بيانات التقاط الحركة لتدريب شبكة عصبية من خلال التعلم المعزز. الإدخال هنا هو تكوين الذراعين والساقين في نقاط زمنية مختلفة بينما المكافأة هي الفرق بين الشيء الحقيقي والمحاكاة في نقاط زمنية محددة.

14. آي بي إم واتسون

يعد IBM Watson أحد أفضل الأمثلة على التعلم الآلي والتعلم العميق. يتمثل أعظم جوانب برنامج IBM Watson في أنه يسمح لعلماء البيانات ومهندسي / مطوري ML بالتعاون على منصة متكاملة لتعزيز وأتمتة دورة حياة الذكاء الاصطناعي. يمكن لـ Watson تبسيط وتسريع وإدارة عمليات نشر الذكاء الاصطناعي ، وبالتالي تمكين الشركات من تسخير إمكانات كل من ML و Deep Learning لتعزيز قيمة الأعمال.

تم دمج IBM Watson مع Watson Studio لتمكين الفرق متعددة الوظائف من نشر نماذج ML / Deep Learning ومراقبتها وتحسينها بسرعة وكفاءة. يمكنه إنشاء واجهات برمجة التطبيقات تلقائيًا لمساعدة مطوريك على دمج الذكاء الاصطناعي في تطبيقاتهم بسهولة. علاوة على ذلك ، يأتي مزودًا بلوحات معلومات بديهية تجعل من السهل على الفرق إدارة النماذج في الإنتاج بسلاسة.

15. Google Brain

هذه واحدة من أفكار مشروع التعلم العميق الممتازة. مشروع Google Brain هو بحث Deep Learning AI بدأ في عام 2011 في Google. يهدف فريق Google Brain بقيادة زميل Google Jeff Dean وباحث Google Greg Corrado والأستاذ بجامعة ستانفورد أندرو نج إلى إخراج التعلم العميق والتعلم الآلي من حدود المختبر إلى العالم الحقيقي. لقد صمموا واحدة من أكبر الشبكات العصبية لـ ML - وهي تتألف من 16000 معالج كمبيوتر متصل معًا.

لاختبار قدرات شبكة عصبية بهذا الحجم الهائل ، قام فريق Google Brain بتغذية الشبكة بصور مصغرة عشوائية لصور قطط مأخوذة من 10 ملايين مقطع فيديو على YouTube. ومع ذلك ، فإن المهم هو أنهم لم يدربوا النظام على التعرف على شكل القطة. لكن النظام الذكي ترك الجميع مندهشًا - فقد علم نفسه كيفية التعرف على القطط واستمر في تجميع ميزات قطة لإكمال صورة قطة!

أثبت مشروع Google Brain بنجاح أن الشبكات العصبية القائمة على البرامج يمكنها محاكاة عمل الدماغ البشري ، حيث يتم تدريب كل خلية عصبية على اكتشاف أشياء معينة. كيف تعمل خوارزميات التعلم العميق على تغيير حياتنا اليومية

16. 12 خوارزمية سيغما للكشف عن سرطان الرئة

طورت شركة 12 Sigma خوارزمية ذكاء اصطناعي يمكنها تقليل الأخطاء التشخيصية المرتبطة بسرطان الرئة في مراحله المبكرة واكتشاف علامات سرطان الرئة بشكل أسرع بكثير من الأساليب التقليدية.

وفقًا لـ Xin Zhong ، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Sigma Technologies ، عادةً ما تستغرق ممارسات الكشف عن السرطان التقليدية وقتًا للكشف عن سرطان الرئة. ومع ذلك ، يمكن لنظام خوارزمية الذكاء الاصطناعي 12 سيجما تقليل وقت التشخيص ، مما يؤدي إلى معدل بقاء أفضل لمرضى سرطان الرئة.

بشكل عام ، يشخص الأطباء سرطان الرئة عن طريق فحص صور الأشعة المقطعية بعناية للتحقق من وجود عقيدات صغيرة وتصنيفها على أنها حميدة أو خبيثة. قد يستغرق الأطباء أكثر من عشر دقائق لفحص صور الأشعة المقطعية للمريض بحثًا عن العقيدات ، بالإضافة إلى وقت إضافي لتصنيف العقيدات على أنها حميدة أو خبيثة.

وغني عن القول أنه لا يزال هناك دائمًا احتمال كبير لوقوع أخطاء بشرية. تؤكد شركة 12 Sigma أن خوارزمية الذكاء الاصطناعي الخاصة بها يمكنها فحص صور التصوير المقطعي المحوسب وتصنيف العقيدات في غضون دقيقتين .

خاتمة

هذه ليست سوى عدد قليل من تطبيقات العالم الحقيقي للتعلم العميق التي تم إجراؤها حتى الآن. التكنولوجيا لا تزال صغيرة جدًا - إنها تتطور ونحن نتحدث. يوفر التعلم العميق إمكانيات هائلة لتوليد الابتكارات الرائدة التي يمكن أن تساعد البشرية على مواجهة بعض التحديات الأساسية للعالم الحقيقي .

تحقق من برنامج الشهادة المتقدم في التعلم الآلي والسحابة مع IIT Madras ، أفضل مدرسة هندسية في الدولة لإنشاء برنامج لا يعلمك فقط التعلم الآلي ولكن أيضًا النشر الفعال له باستخدام البنية التحتية السحابية. هدفنا من هذا البرنامج هو فتح أبواب المعهد الأكثر انتقائية في الدولة ومنح المتعلمين إمكانية الوصول إلى أعضاء هيئة التدريس والموارد المذهلة من أجل إتقان مهارة عالية ومتنامية