Top 16 spannende Deep-Learning-Projektideen für Anfänger [2022]

Ideen für Deep-Learning-Projekte

Obwohl es sich um einen neuen technologischen Fortschritt handelt, erweitert sich der Anwendungsbereich von Deep Learning exponentiell. Diese Technologie zielt darauf ab, das biologische neuronale Netzwerk, also das menschliche Gehirn, nachzuahmen. Während die Ursprünge von Deep Learning bis in die 1950er Jahre zurückreichen, rückte es erst mit der Weiterentwicklung und Einführung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen ins Rampenlicht. Wenn Sie also ein ML-Anfänger sind, können Sie am besten an einigen Deep-Learning-Projektideen arbeiten.

Wir von upGrad glauben an einen praktischen Ansatz, da theoretisches Wissen allein in einer Echtzeit-Arbeitsumgebung nicht weiterhilft. In diesem Artikel werden wir einige interessante Deep-Learning-Projektideen untersuchen, an denen Anfänger arbeiten können, um ihr Wissen auf die Probe zu stellen. In diesem Artikel finden Sie Top-Deep-Learning-Projektideen für Anfänger, um praktische Erfahrungen mit Deep Learning zu sammeln.

Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens und nutzt künstliche neuronale Netze, die hierarchisch angeordnet sind, um bestimmte ML-Aufgaben auszuführen. Deep-Learning-Netzwerke verwenden den Ansatz des unüberwachten Lernens – sie lernen aus unstrukturierten oder unbeschrifteten Daten. Künstliche neuronale Netze sind genau wie das menschliche Gehirn, mit Neuronenknoten, die miteinander verbunden sind, um eine netzartige Struktur zu bilden.

Während traditionelle Lernmodelle Daten mit einem linearen Ansatz analysieren, ist die hierarchische Funktion von Deep-Learning-Systemen darauf ausgelegt, Daten in einem nichtlinearen Ansatz zu verarbeiten und zu analysieren.

Deep-Learning-Architekturen wie Deep Neural Networks, Recurrent Neural Networks und Deep Belief Networks haben Anwendungen in verschiedenen Bereichen gefunden, darunter Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision, Bioinformatik, Spracherkennung, Audioerkennung, maschinelle Übersetzung, Filterung sozialer Netzwerke, Arzneimitteldesign und sogar Brettspielprogramme. Da in diesem Bereich neue Fortschritte erzielt werden, hilft es ML- und Deep-Learning-Experten, innovative und funktionale Deep-Learning-Projekte zu entwerfen. Je mehr Deep-Learning-Projektideen Sie ausprobieren, desto mehr Erfahrung sammeln Sie.

Heute besprechen wir die sieben besten Deep-Learning-Projekte, die uns dabei helfen, neue Leistungshöhen zu erreichen.

In diesem Artikel haben wir die besten Deep-Learning - Projektideen behandelt. Wir haben mit einigen Anfängerprojekten begonnen, die Sie mit Leichtigkeit lösen können. Wenn Sie mit diesen einfachen Projekten fertig sind, schlage ich vor, dass Sie zurückgehen, ein paar weitere Konzepte lernen und dann die Zwischenprojekte ausprobieren. Wenn Sie sich sicher fühlen, können Sie die fortgeschrittenen Projekte angehen. Wenn Sie Ihre Fähigkeiten darin verbessern möchten, müssen Sie sich diese Deep-Learning-Kurse aneignen.

Hier sind also ein paar Ideen für Deep-Learning-Projekte, an denen Anfänger arbeiten können:

Ideen für Deep-Learning-Projekte: Anfänger

Diese Liste mit Deep-Learning- Projektideen für Studenten eignet sich für Anfänger und diejenigen, die gerade erst mit ML im Allgemeinen beginnen. Diese Deep-Learning-Projektideen bringen Sie mit allen praktischen Aspekten in Schwung, die Sie für den Erfolg in Ihrer Karriere benötigen.

Wenn Sie außerdem nach Deep-Learning-Projektideen für das Abschlussjahr suchen, sollte Sie diese Liste in Schwung bringen. Lassen Sie uns also ohne weiteres auf einige Deep-Learning-Projektideen eingehen , die Ihre Basis stärken und es Ihnen ermöglichen, die Leiter nach oben zu klettern.

1. Bildklassifizierung mit CIFAR-10-Datensatz

Eine der besten Ideen, um mit dem Experimentieren Ihrer praktischen Deep-Learning-Projekte für Schüler zu beginnen, ist die Arbeit an der Bildklassifizierung. CIFAR-10 ist ein großer Datensatz mit über 60.000 Farbbildern (Größe 32×32), die in zehn Klassen kategorisiert sind, wobei jede Klasse 6.000 Bilder umfasst. Das Trainingsset enthält 50.000 Bilder, während das Testset 10.000 Bilder enthält. Das Trainingsset wird in fünf separate Abschnitte mit jeweils 10.000 zufällig angeordneten Bildern unterteilt. Das Testset umfasst 1000 Bilder, die zufällig aus jeder der zehn Klassen ausgewählt werden.

In diesem Projekt entwickeln Sie ein Bildklassifizierungssystem, das die Klasse eines Eingabebildes identifizieren kann. Die Bildklassifizierung ist eine zentrale Anwendung im Bereich Deep Learning, und daher werden Sie während der Arbeit an diesem Projekt Kenntnisse über verschiedene Deep-Learning-Konzepte erwerben.

2. Visuelles Tracking-System

Ein visuelles Verfolgungssystem dient dazu, sich bewegende Objekte in einem bestimmten Zeitrahmen über eine Kamera zu verfolgen und zu lokalisieren. Es ist ein praktisches Tool mit zahlreichen Anwendungen wie Sicherheit und Überwachung, medizinische Bildgebung, Augmented Reality, Verkehrskontrolle, Videobearbeitung und -kommunikation sowie Mensch-Computer-Interaktion.

Dieses System verwendet einen Deep-Learning-Algorithmus, um aufeinanderfolgende Videoframes zu analysieren, wonach es die Bewegung von Zielobjekten zwischen den Frames verfolgt. Die beiden Kernkomponenten dieses visuellen Tracking-Systems sind:

• Zieldarstellung und Lokalisierung
• Filterung und Datenzuordnung

3. Gesichtserkennungssystem

Dies ist eine der hervorragenden Deep-Learning-Projektideen für Anfänger. Mit dem Fortschritt des Deep Learning hat sich auch die Gesichtserkennungstechnologie enorm weiterentwickelt. Die Gesichtserkennungstechnologie ist eine Teilmenge der Objekterkennung, die sich auf die Beobachtung der Instanz von semantischen Objekten konzentriert. Es wurde entwickelt, um menschliche Gesichter in digitalen Bildern zu verfolgen und zu visualisieren.

In diesem Deep-Learning-Projekt lernen Sie, wie Sie die menschliche Gesichtserkennung in Echtzeit durchführen. Sie müssen das Modell in Python und OpenCV entwickeln.

Ideen für Deep-Learning-Projekte: Mittelstufe

4. Ziffernerkennungssystem

Wie der Name schon sagt, beinhaltet dieses Projekt die Entwicklung eines Ziffernerkennungssystems, das Ziffern basierend auf den festgelegten Grundsätzen klassifizieren kann. Hier verwenden Sie den MNIST-Datensatz mit Bildern (Größe 28 x 28).

Dieses Projekt zielt darauf ab, ein Erkennungssystem zu schaffen, das Ziffern im Bereich von 0 bis 9 klassifizieren kann, indem es eine Kombination aus flachem Netzwerk und tiefem neuronalem Netzwerk verwendet und logistische Regression implementiert. Softmax Regression oder Multinomial Logistic Regression ist die ideale Wahl für dieses Projekt. Da diese Technik eine Verallgemeinerung der logistischen Regression ist, eignet sie sich für die Mehrklassenklassifikation, vorausgesetzt, dass sich alle Klassen gegenseitig ausschließen).

5. Chatbot

In diesem Projekt modellieren Sie einen Chatbot mit der API von IBM Watson. Watson ist das beste Beispiel dafür, was KI uns helfen kann. Die Idee hinter diesem Projekt ist es, Watsons Deep-Learning-Fähigkeiten zu nutzen, um einen Chatbot zu entwickeln, der mit Menschen wie mit jedem anderen Menschen interagieren kann. Chatbots sind äußerst intelligent und können in Echtzeit auf menschliche Fragen oder Anfragen antworten. Aus diesem Grund setzen immer mehr Unternehmen in allen Bereichen Chatbots in ihrer Kundensupport-Infrastruktur ein.

Dieses Projekt ist nicht sehr herausfordernd. Alles, was Sie brauchen, ist Python 2/3 auf Ihrem Computer, ein Bluemix-Konto und natürlich eine aktive Internetverbindung! Wenn Sie es noch eine Stufe höher skalieren möchten, können Sie das Github-Repository besuchen und die Funktionen Ihres Chatbots verbessern, indem Sie ein animiertes Auto-Dashboard einfügen.

Lesen Sie: Wie erstelle ich einen Chatbot in Python?

6. Klassifizierungssystem für Musikgenres

Dies ist eine der interessanten Deep-Learning-Projektideen. Dies ist ein hervorragendes Projekt, um Ihre Deep-Learning-Fähigkeiten zu fördern und zu verbessern. Sie erstellen ein Deep-Learning-Modell, das neuronale Netze verwendet, um das Musikgenre automatisch zu klassifizieren. Für dieses Projekt verwenden Sie einen FMA - Datensatz ( Free Music Archive ). FMA ist eine interaktive Bibliothek mit qualitativ hochwertigen und legalen Audio-Downloads. Es ist ein leicht zugänglicher Open-Source-Datensatz, der sich hervorragend für eine Vielzahl von MIR-Aufgaben eignet, einschließlich des Durchsuchens und Organisierens riesiger Musiksammlungen.

Beachten Sie jedoch, dass Sie, bevor Sie das Modell zur Klassifizierung von Audiodateien nach Genre verwenden können, die relevanten Informationen aus den Audio-Samples (wie Spektrogramme, MFCC usw.) extrahieren müssen.

7. Schläfrigkeitserkennungssystem

Die Müdigkeit der Autofahrer ist einer der Hauptgründe für Verkehrsunfälle. Es ist ganz natürlich, dass Autofahrer auf langen Strecken hinter dem Lenkrad einnicken. Auch Stress und Schlafmangel können dazu führen, dass Autofahrer sich während der Fahrt müde fühlen. Dieses Projekt zielt darauf ab, solche Unfälle zu verhindern und zu reduzieren, indem ein Mittel zur Erkennung von Müdigkeit entwickelt wird.

Hier verwenden Sie Python, OpenCV und Keras, um ein System zu erstellen, das die geschlossenen Augen von Fahrern erkennen und sie warnen kann, wenn sie jemals während der Fahrt einschlafen. Selbst wenn die Augen des Fahrers für einige Sekunden geschlossen sind, informiert dieses System den Fahrer sofort und verhindert so schreckliche Verkehrsunfälle. OpenCV überwacht und sammelt die Bilder des Fahrers über eine Webcam und speist sie in das Deep-Learning-Modell ein, das die Augen des Fahrers als „offen“ oder „geschlossen“ klassifiziert.

8. Generator für Bildunterschriften

Dies ist eine der Trendideen für Deep-Learning-Projekte. Dies ist ein auf Python basierendes Deep-Learning-Projekt, das Convolutional Neural Networks und LTSM (eine Art Recurrent Neural Network) nutzt, um ein Deep-Learning-Modell zu erstellen, das Bildunterschriften generieren kann.

Ein Bildbeschriftungsgenerator kombiniert sowohl maschinelles Sehen als auch Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache, um den Kontext eines Bildes zu analysieren und zu identifizieren und sie entsprechend in natürlichen menschlichen Sprachen (z. B. Englisch, Spanisch, Dänisch usw.) zu beschreiben. Dieses Projekt wird Ihr Wissen über CNN und LSTM vertiefen und Sie werden lernen, wie Sie diese in realen Anwendungen implementieren können.

9. Alte Schwarzweißfotos kolorieren

Die automatisierte Bildkolorierung von Schwarzweißbildern ist seit langem ein heißes Forschungsthema im Bereich Computer Vision und Deep Learning. Eine kürzlich durchgeführte Studie besagt, dass wir, wenn wir ein neuronales Netzwerk mit einem umfangreichen und reichhaltigen Datensatz trainieren, ein Deep-Learning-Modell erstellen könnten, das Farben in einem Schwarz-Weiß-Foto halluzinieren kann.

In diesem Bildkolorierungsprojekt verwenden Sie Python und die OpenCV-DNN-Architektur (sie wird auf dem ImageNet-Datensatz trainiert). Ziel ist die farbige Wiedergabe von Graustufenbildern. Zu diesem Zweck verwenden Sie ein vortrainiertes Caffe-Modell , eine Prototxt-Datei und eine NumPy-Datei.

Ideen für Deep-Learning-Projekte – Fortgeschrittene Stufe

10. Detektor

Detectron ist ein Softwaresystem von Facebook AI Research (FAIR), das entwickelt wurde, um hochmoderne Objekterkennungsalgorithmen auszuführen und auszuführen. Dieses in Python geschriebene Deep-Learning-Projekt basiert auf dem Deep-Learning-Framework Caffe2.

Detectron war die Grundlage für viele wunderbare Forschungsprojekte, darunter Feature Pyramid Networks for Object Detection ; Maske R-CNN ; Erkennen und Erkennen von Mensch-Objekt-Interaktionen ; Fokusverlust für die Erkennung dichter Objekte ; Nicht-lokale neuronale Netze und Lernen, alles zu segmentieren , um nur einige zu nennen.

Detectron bietet eine qualitativ hochwertige und leistungsstarke Codebasis für die Objekterkennungsforschung. Es umfasst über 50 vortrainierte Modelle und ist äußerst flexibel – es unterstützt die schnelle Implementierung und Bewertung neuartiger Forschungsergebnisse.

11. WaveGlow

Dies ist eine der interessanten Deep-Learning-Projektideen. WaveGlow ist ein flussbasiertes generatives Netzwerk für die Sprachsynthese, das von NVIDIA entwickelt und angeboten wird. Es kann qualitativ hochwertige Sprache aus Mel-Spektogrammen erzeugen. Es kombiniert die Erkenntnisse aus WaveNet und Glow, um eine schnelle, effiziente und qualitativ hochwertige Audiosynthese zu ermöglichen, ohne dass eine Autoregression erforderlich ist.

WaveGlow kann über ein einziges Netzwerk implementiert und auch mit einer einzigen Kostenfunktion trainiert werden. Ziel ist es, die Likelihood der Trainingsdaten zu optimieren und dadurch das Trainingsverfahren beherrschbar und stabil zu machen.

12. OpenCog

Das OpenCog-Projekt umfasst die Kernkomponenten und eine Plattform zur Erleichterung der KI-Forschung und -Entwicklung. Es zielt darauf ab, ein Open-Source-Framework für künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) zu entwerfen, das den Geist der Architektur und Dynamik des menschlichen Gehirns genau erfassen kann. Der KI-Bot Sophia ist eines der besten Beispiele für AGI.

OpenCog umfasst auch OpenCog Prime – eine fortschrittliche Architektur für Roboter und virtuelle verkörperte Kognition, die eine Reihe interagierender Komponenten umfasst, um eine menschenähnliche künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) als ein aufkommendes Phänomen des Systems als Ganzes hervorzubringen.

13. DeepMimic

DeepMimic ist ein „exemplarisches Deep Reinforcement Learning of Physics-based Character Skills“. Mit anderen Worten, es handelt sich um ein neuronales Netzwerk, das durch die Nutzung von Verstärkungslernen trainiert wird, um bewegungserfasste Bewegungen über einen simulierten Humanoiden oder einen anderen physischen Agenten zu reproduzieren.

Die Funktionsweise von DeepMimic ist ziemlich einfach. Zuerst müssen Sie eine Simulation des Objekts erstellen, das Sie animieren möchten (Sie können jemanden mit bestimmten Bewegungen einfangen und versuchen, das nachzuahmen). Jetzt verwenden Sie die Bewegungserfassungsdaten, um ein neuronales Netzwerk durch Reinforcement Learning zu trainieren. Die Eingabe hier ist die Konfiguration der Arme und Beine zu verschiedenen Zeitpunkten, während die Belohnung der Unterschied zwischen der Realität und der Simulation zu bestimmten Zeitpunkten ist.

14. IBM Watson

Eines der herausragendsten Beispiele für Machine Learning und Deep Learning ist IBM Watson. Der größte Aspekt von IBM Watson ist, dass Datenwissenschaftler und ML-Ingenieure/Entwickler auf einer integrierten Plattform zusammenarbeiten können, um den KI-Lebenszyklus zu verbessern und zu automatisieren. Watson kann KI-Bereitstellungen vereinfachen, beschleunigen und verwalten und es Unternehmen so ermöglichen, das Potenzial von ML und Deep Learning zu nutzen, um den Geschäftswert zu steigern.

IBM Watson ist in Watson Studio integriert , um funktionsübergreifende Teams in die Lage zu versetzen, ML/Deep Learning-Modelle schnell und effizient bereitzustellen, zu überwachen und zu optimieren. Es kann automatisch APIs generieren, um Ihren Entwicklern zu helfen, KI problemlos in ihre Anwendungen zu integrieren. Darüber hinaus verfügt es über intuitive Dashboards, die es den Teams bequem machen, Modelle in der Produktion nahtlos zu verwalten.

15. Google-Gehirn

Dies ist eine der hervorragenden Deep-Learning-Projektideen. Das Google Brain-Projekt ist eine Deep-Learning-KI-Forschung, die 2011 bei Google begann. Das Google Brain-Team unter der Leitung von Google Fellow Jeff Dean, Google Researcher Greg Corrado und Professor Andrew Ng von der Stanford University wollte Deep Learning und maschinelles Lernen aus den Grenzen des Labors in die reale Welt bringen. Sie entwarfen eines der größten neuronalen Netze für ML – es bestand aus 16.000 miteinander verbundenen Computerprozessoren.

Um die Fähigkeiten eines neuronalen Netzwerks dieser enormen Größe zu testen, fütterte das Google Brain-Team das Netzwerk mit zufälligen Miniaturansichten von Katzenbildern aus 10 Millionen YouTube-Videos. Der Haken ist jedoch, dass sie das System nicht darauf trainiert haben, zu erkennen, wie eine Katze aussieht. Aber das intelligente System ließ alle staunen – es brachte sich selbst bei, Katzen zu erkennen und fügte dann die Merkmale einer Katze zusammen, um das Bild einer Katze zu vervollständigen!

Das Google-Brain-Projekt hat erfolgreich bewiesen, dass softwarebasierte neuronale Netze die Funktionsweise des menschlichen Gehirns imitieren können, wobei jedes Neuron darauf trainiert wird, bestimmte Objekte zu erkennen. Wie Deep-Learning-Algorithmen unseren Alltag verändern

16. 12 Sigmas Algorithmus zur Erkennung von Lungenkrebs

12 Sigma hat einen KI-Algorithmus entwickelt, der diagnostische Fehler im Zusammenhang mit Lungenkrebs in seinen frühen Stadien reduzieren und Anzeichen von Lungenkrebs viel schneller als herkömmliche Ansätze erkennen kann.

Laut Xin Zhong, dem Mitbegründer und CEO von Sigma Technologies, brauchen herkömmliche Krebserkennungspraktiken normalerweise Zeit, um Lungenkrebs zu erkennen. Das KI-Algorithmussystem von 12 Sigma kann jedoch die Diagnosezeit verkürzen, was zu einer besseren Überlebensrate für Lungenkrebspatienten führt.

Im Allgemeinen diagnostizieren Ärzte Lungenkrebs, indem sie CT-Scan-Bilder sorgfältig untersuchen, um nach kleinen Knötchen zu suchen und diese als gutartig oder bösartig zu klassifizieren. Es kann mehr als zehn Minuten dauern, bis der Arzt die CT-Bilder des Patienten visuell auf Knötchen untersucht hat, plus zusätzliche Zeit, um die Knötchen als gutartig oder bösartig zu klassifizieren.

Unnötig zu erwähnen, dass immer eine hohe Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler besteht. 12 Sigma behauptet , dass sein KI - Algorithmus die CT - Bilder inspizieren und Knötchen innerhalb von zwei Minuten klassifizieren kann .

Fazit

Dies sind nur einige der bisher realisierten realen Anwendungen von Deep Learning. Die Technologie ist noch sehr jung – sie entwickelt sich, während wir sprechen. Deep Learning birgt immense Möglichkeiten, bahnbrechende Innovationen hervorzubringen, die der Menschheit helfen können, einige der grundlegenden Herausforderungen der realen Welt anzugehen .

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