17エキサイティングな最終年度プロジェクトのアイデアとトピック[2022]
公開: 2021-01-05卒業コースの最終年は、あなたの教育とプロのグルーミングの最も重要な段階の1つです。 コンピュータサイエンスとエンジニアリング（CSE）、コンピュータエンジニアリング（CE）/コンピュータサイエンス（CS）、情報技術（IT）、電気とコンピュータエンジニアリング（ECE）などのサイエンスストリーム卒業コースの最初の3年間は、理論的な側面に焦点を当てていますが、最終年度には、学生は理論的な知識をテストするようになります。 これは、学生が実際の課題やプロジェクトに取り組むときです。
コースカリキュラムに最終年度のプロジェクトを含めることの背後にある主な目標は、学生が理論的知識を実際に使用することを奨励することです。 最終年度のプロジェクトに取り組むことで、学生は実際の工学やビジネスの問題を解決するために、知的能力と実践的なスキルを組み合わせることができます。
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学生は、専門的な研究分野で最終年度のプロジェクトを選択して、包括的な知識を習得し、その分野でニッチなスキルを身に付けることができます。 さらに、最終年度のプロジェクトに取り組んでいる間、学生は実際の機能プロセスについてより深い洞察を得ることができます。 最終年度のプロジェクトの目的は次のとおりです。
- 学生が実際の能力を発揮するためのプラットフォームを作成する。
- 学位コースで得た主題知識を学生に適用するように促す。
- 学生が創造的思考、分析能力、チームワーク、コミュニケーションスキルなどの知的能力を磨くのを助けるため。
最終年度のプロジェクトは、学生が新しいシステムをゼロから構築することによって創造力を拡大できるように設計されています。 また、これらのプロジェクトにより、生徒は口頭と書面の両方でコミュニケーションスキルを身に付けることができます。 学生が上司と1対1のやりとりやディスカッションセッションを行うと、プロジェクト開発プロセス全体で口頭でのスキルが発達しますが、書面でのスキルは詳細なレポート作成を通じて発達します。 これらのレポートは、各学生の最終評価にとって極めて重要です。
結論–最終年度のプロジェクトは、学生をプロの世界に向けて準備します。 結局のところ、履歴書が実際の経験やプロジェクトを強調していると、潜在的な雇用主の目を引くのは簡単です。
あなたが最終学年の学生であるならば、この記事はあなたが必要とするものだけです！ 今日は、選択プロセスをはるかに簡単にする、いくつかの最終年度のプロジェクトのアイデアについてお話します。 さあ、始めましょう！
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目次
試してみる価値のある最終年度のプロジェクトのアイデア
Pythonプロジェクト、データサイエンスプロジェクト、機械学習プロジェクトに分けられた最終年度のプロジェクトアイデアのリストをまとめました。
Python最終年度プロジェクト
1.目覚まし時計
ほとんどの人が毎日目覚まし時計を使用しているため、この初心者レベルのPythonプロジェクトは非常に実用的です。 このプロジェクトは、独自の工夫を凝らしたCLI（コマンドラインインターフェイス）アプリケーションです。 時計、アラーム、ストップウォッチ、タイマーなどの標準的な目覚まし時計機能とは別に、この目覚まし時計にはYouTubeが統合されています。 YouTubeリンクをテキストファイルに含め、ファイルを読み取るようにアプリケーションをコーディングできます。 そのため、アラームの時間を設定すると、アプリはテキストファイルに保存されているランダムなYouTubeリンクを選択し、ビデオの再生を開始します。
2.名簿
アドレス帳プロジェクトは非常にシンプルなGUIアプリケーションであり、ユーザーは複数の連絡先の詳細を追加して、リスト形式で表示できます。 ユーザーは、名前、連絡先番号、住所などの連絡先の詳細を追加して保存できます。 新しい連絡先情報を追加するには、ユーザーはテキストフィールドに目的の情報を入力し、[追加]ボタンをクリックしてレコードを追加する必要があります。 また、不要になった連絡先レコードを削除することもできます。 このPython最終年度プロジェクトの3つのコアコンポーネントは、AddressBook.py、db.py、およびgui.pyです。
3.通貨コンバーター
リスト内の別のGUIアプリケーションであるこのプロジェクトには、ある通貨の値を別の通貨単位に変換できる通貨コンバーターの構築が含まれます。 たとえば、インドルピーをドルまたはポンドに、またはその逆に変換できます。 ここにある課題は、通貨の価値が毎日変動することです。 ただし、更新された通貨値を含むExcelスプレッドシートをインポートすることで、この問題を解決できます。 このプロジェクトをビルドするには、PythonプログラミングとPygameライブラリの基本的な知識が必要です。
4.マジック8ボール
これは初心者にとってとても楽しいプロジェクトです。 マジック8ボールは、占いやアドバイスを求めるために設計された球形のおもちゃです。 おもちゃのマジック8ボールのように、このアプリケーションもユーザーの質問への回答を提供します。 ただし、ここでは、ユーザーが質問を入力し、「進行中」のメッセージを表示して、最後に回答を公開できるようにする必要があります。 たとえば、ユーザーが「私の好きな色は何ですか？」と尋ねた場合。 答えは、任意のランダムな色の名前、または単純な「はい」または「いいえ」である可能性があります。 したがって、少なくとも10〜20の応答をプログラムする必要があります。 また、アプリには、ユーザーがゲームを続行または終了できるようにするオプションが必要です。
5.サイコロを振るシミュレータ
サイコロを振るシミュレーターは、物理的なサイコロを振る機能を模倣できるPythonアプリケーションです。 これは次のように機能します。ユーザーがゲームでサイコロを振ると、1から6までの乱数が生成され、最終的な答えが表示されます。 プログラムにはサイコロを繰り返し振るオプションがあるため、ユーザーは何度でもサイコロを振ることができます。 基本的に、サイコロを振るシミュレーターは、ユーザーがサイコロを振るたびに乱数を選択して表示できる必要があります。
チェックアウト： Pythonプロジェクトのアイデア
データサイエンス最終年度プロジェクト
1.性別および年齢検出システム
性別と年齢の検出アプリケーションは、プログラミングスキルの強化に役立つ人気のあるデータサイエンスの最終年度プロジェクトです。 性別と年齢の検出プロジェクトを開発するには、Python、サポートベクターマシン、畳み込みニューラルネットワークが必要です。 幸い、モデルをトレーニングするためのデータセットがたくさんあります。 名前が示すように、アプリケーションは画像認識を通じて個人の性別と年齢を予測できます。 したがって、人物の画像をモデルにフィードすると、その人物の性別と年齢が表示されます。
2.感情認識ソフトウェア
このプロジェクトでは、音声入力が統合された感情認識システムを開発します。 これは、学生が実際のスキルを身に付けるための、シンプルでありながら実用的な最終年度のプロジェクトです。 このプロジェクトに必要なコンポーネントには、Python、サポートベクターマシン、RNNアルゴリズム、畳み込みニューラルネットワークが含まれます。 モデルのトレーニングには、さまざまな音声サンプルを持つVox有名人データセットを使用できます。一方、Librosaパッケージは、音声サンプルの抽出と分類に使用できます。 聴覚障害のある方に最適なアプリケーションです。
3.顧客セグメンテーションシステム
顧客セグメンテーションは、教師なし学習を通じてターゲットオーディエンスへのより深い洞察を得るためにブランドによって使用される一般的な方法です。 顧客セグメンテーションは、購入行動、性別、年齢、場所、収入、興味、好みなどの要因に応じて、ブランドのターゲットオーディエンスをさまざまな購入者のペルソナにセグメント化するのに役立ちます。 プロジェクトは、パーティション方式を使用して、これらの属性に従って顧客を分割します。 顧客セグメンテーションプロジェクトのその他の要件は、R、K-meanクラスタリング、密度ベースのクラスタリング、およびモデルベースのクラスタリングです。
4.Androidチャットボット
これは、Androidプラットフォーム用の一般的なチャットボットです。 これは、ユーザーのクエリとその背後にある意図を理解し、関連する回答を提供するように設計されています。 したがって、ユーザーがシステムに質問を入力すると、ボットはキーワードを分析し、特定のクエリに対して適切な応答を生成します。 チャットボットは、スポーツ、健康、教育、エンターテインメントなど、幅広いトピックで人間とコミュニケーションをとることができます。チャットボットは現在非常に人気があるため、このプロジェクトは最終学年の学生に最適です。
5.映画推薦システム
パーソナライズされたコンテンツ提案のおかげで、オンラインコンテンツプラットフォームの人気が日々高まっているため、レコメンデーションエンジンはデジタルドメインの最新トレンドになっています。 Rと協調フィルタリングを使用して映画推薦システムを作成できます。 このプロジェクトの主な目標は、ユーザーの閲覧と視聴の履歴を調査し、ユーザーの興味に合った映画を推薦することです。 この最終年度のプロジェクトは、推奨エンジンのメカニズムを理解したい志願者にとって理想的な選択肢です。
読む： Pythonでチャットボットを作成する方法は？
6.不正アプリ検出ソフトウェア
Apple StoreとPlayStoreはどちらも、不正なアプリでいっぱいです。 悪意のあるアプリは、電話の正常な機能を損なうだけでなく、電話に保存されている機密データにアクセスして悪用する可能性があります。 ここでは、Apple Store / PlayStoreのアプリの情報、コメント、ユーザーレビューを処理して、それが本物のアプリであるかどうかを判断できるソフトウェアを開発します。 このソフトウェアは、複数のアプリケーションを同時に処理できます。
読む：データサイエンスプロジェクトのアイデア
機械学習最終年度プロジェクト
1.株価予測システム
このMLプロジェクトでは、株価の将来の価格を予測できる株価予測子を作成します。 株式市場データを操作することの最も良い点は、一般にフィードバックサイクルが短いため、データアナリストが新しい市場データを使用して株価予測を簡単に検証できることです。 ただし、株式市場のデータは非常に細かく、変化に富み、変動する傾向があります。
この株価予測子をモデル化して、四半期レポートの基本的な指標に基づいて組織の6か月間の価格変動を予測するなどの簡単な計算を実行できます。 また、モデル化して、価格変動に基づいて類似の株式を見つけてグループ化し、価格に大きな変動がある期間を特定することもできます。
2.クレジットスコアリングシステム
クレジットスコアリングシステムは、ビッグデータを使用してユーザーのクレジットスコアリングを決定します。 このMLプロジェクトは、ソーシャルネットワーク分析と携帯電話データを組み合わせて、ユーザーの信頼性を評価します。 MLモデルは、さまざまな国の膨大な量の財務データをフィードし、包括的な範囲の財務指標（要因）を調査するため、クレジットスコアを決定するための強化された意思決定プロセスを備えています。
3.オンライン試験および評価システム
このMLプロジェクトでは、学生がオンラインで入学試験を行うことができるアプリケーションを構築します。 テストで得られた点数に応じて、システムは学生に適した大学のリストを生成します。 このアプリケーションの主な目的は、オンライン試験に出頭するための迅速で手間のかからないプロセスを提供し、ほぼ即座に結果にアクセスすることです。 このプラットフォームを介して実施される入学試験には複数の選択肢があり、組み込みのAIが答えを検証します。
4.スマートフォンのフィットネス活動認識
このMLプロジェクトでは、スマートフォンデータ、特に電話の慣性センサーを介してキャプチャされたフィットネスアクティビティデータを使用します。 このフィットネス活動認識プロジェクトの主な目標は、ランニング、サイクリング、スピードウォーキングなどの人間のフィットネス活動を識別できる分類モデルを設計することです。これを最終年度のプロジェクトの1つとして選択すると、MLモデルの構築方法を理解するのに役立ちます。複数分類の問題を解決するため。
5.手書き数字分類システム
このプロジェクトは、ディープラーニングとニューラルネットワークの機能を理解するための優れた方法です。 それは本質的に画像認識に基づいています。 このプロジェクトに最適なデータセットの1つは、多様で初心者に優しいMNISTデータセットです。 このプロジェクトでは、機械（MLモデル）に手書き数字の画像を理解して10桁（0〜9）に分類する方法を学習します。 目標は、銀行の小切手、画像、電子メール、および数値エントリを含むその他のものなど、さまざまなソースからの数値を認識するようにモデルをトレーニングすることです。
6.性格予測システム
このMLプロジェクトは、高度なMLアルゴリズムとデータマイニング技術を使用して自動化された性格分類システムを構築し、ユーザーの行動と特性データを抽出して意味のあるパターンを見つけることに焦点を当てています。 また、過去の分類に基づいてユーザーの性格を分類および予測することもできます。 このシステムは、膨大なデータベースに保存されている観察されたパターンを調査し、同様のパターンに基づいて新しいユーザーの性格を予測します。 これは、顧客の個性に基づいてパーソナライズされた製品を顧客に提供するブランドにとって便利なツールです。
読む：機械学習プロジェクトのアイデア
まとめ
これらのプロジェクトはすべて、将来の雇用主に実際のスキルと実践的な経験を紹介するため、ポートフォリオへの優れた追加となります。 では、最終年度のプロジェクトとして、これらのうちどれを選択しますか？
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