초보자를 위한 16가지 인공 지능 프로젝트 아이디어 및 주제 [2022]

학습 이론만으로는 충분하지 않습니다. 그렇기 때문에 모든 사람들이 학생들에게 인공 지능 프로젝트를 시도하고 완료하도록 권장합니다. 인공 지능 트렌드를 따르는 것부터 프로젝트에 손을 더럽히는 것까지. 따라서 초보자라면 할 수 있는 최선의 방법은 실시간 인공 지능 프로젝트 아이디어를 작업하는 것입니다.

여기 upGrad에서 우리는 이론적인 지식만으로는 실시간 작업 환경에서 도움이 되지 않기 때문에 실용적인 접근 방식을 믿습니다. 이 기사에서는 초보자가 Python 지식을 테스트하기 위해 작업할 수 있는 몇 가지 흥미로운 인공 지능 프로젝트 아이디어 를 탐색할 것입니다. 이 기사에서는 초보자가 AI에 대한 실무 경험을 얻을 수 있는 16 가지 최고의 인공 지능 프로젝트 아이디어 를 찾을 수 있습니다.

이러한 프로젝트는 현재 지식을 테스트하는 동시에 전문가로서의 기술을 향상하는 데 도움이 됩니다. 여러 분야에서 인공 지능을 사용할 수 있습니다. 다양한 인공 지능 프로젝트 아이디어 를 실험할수록 더 많은 지식을 얻게 됩니다.

이 기사에서 우리는 초보자를 위한 가장 흥미로운 인공 지능 프로젝트 아이디어에 대해 논의할 것입니다.

AI 기반 프로젝트를 해야 하는 이유

인공 지능에 대한 프로젝트를 수행하면 많은 이점이 있습니다. 이 주제는 광범위하고 다양합니다. 또한 상당한 양의 기술 지식이 필요합니다.

AI 기반 프로젝트를 수행하면 여러 면에서 도움이 될 수 있습니다. 주요 이유는 다음과 같습니다.

학습 경험

이러한 프로젝트에 대한 실무 경험을 얻을 수 있습니다. 새로운 것을 시도하고 모든 것이 어떻게 작동하는지 이해하게 됩니다. 인공 지능의 실제 응용 프로그램을 배우고 싶다면 그렇게하는 것이 가장 좋은 방법입니다.

인공 지능 프로젝트는 다양한 산업과 영역을 다룹니다. 그리고 당신이 그것들을 스스로 완성하지 않는 한, 당신은 그들이 어떤 도전을 주는지 알 수 없을 것입니다. 이 프로젝트를 완료하면 AI에도 더 능숙해질 것입니다.

파이썬 프로젝트에서 작업하는 동안 새로운 도구와 기술에 익숙해져야 합니다. 최첨단 개발 도구, 환경, 라이브러리에 대해 더 많이 배울수록 프로젝트를 실험할 수 있는 범위가 넓어집니다. 다양한 AI 프로젝트 아이디어 를 실험할수록 더 많은 지식을 얻게 됩니다.

포트폴리오

AI를 배운 후에는 반드시 이 분야에 취업하고 싶을 것입니다. 그러나 어떻게 당신의 재능을 보여줄 것입니까?

AI 프로젝트도 그런 면에서 도움이 될 수 있습니다. 그들은 당신이 채용 담당자에게 당신의 기술을 보여줄 수 있도록 도와줍니다. 각 프로젝트는 서로 다른 도전 과제를 제시하며 프로젝트를 설명할 때 언급할 수 있습니다.

그 외에도 AI 지식을 실제 세계에 적용한 경험이 있음을 보여줍니다. 이론적인 지식과 실제적인 지식 사이에는 상당한 차이가 있습니다. 완료했을 학생들을 위한 인공 지능 프로젝트는 포트폴리오를 향상시킬 것입니다.

진행 상황 보기

그러한 프로젝트를 완료해야만 자신이 얼마나 AI 전문가가 되었는지 알 수 있습니다. 이러한 프로젝트를 수행하려면 인공 지능 및 인공 지능 도구에 대한 지식을 창의적인 방식으로 사용해야 합니다.

인공 지능 전문가로서 얼마나 발전했는지 알고 싶다면 이 독특하고 흥미로운 프로젝트를 통해 지식을 테스트해야 합니다.

초보자가 작업할 수 있는 몇 가지 인공 지능 프로젝트 아이디어 는 다음과 같습니다.

인공 지능 프로젝트 아이디어 – 기초 및 중급 수준

이 학생들을 위한 인공 지능 프로젝트 아이디어 목록은 초보자와 인공 지능을 처음 시작하는 사람들에게 적합합니다. 이 AI 프로젝트 아이디어 는 AI 엔지니어로서의 경력에서 성공하는 데 필요한 모든 실용성을 제공할 것입니다.

또한, 마지막 해를 위한 인공 지능 프로젝트 아이디어를 찾고 있다면 이 목록이 도움이 될 것입니다. 따라서 더 이상 고민하지 않고 기반을 강화하고 사다리를 오를 수 있는 몇 가지 인공 지능 프로젝트 아이디어 로 바로 넘어가 보겠습니다.

학생들을 위한 인공 지능 프로젝트 아이디어를 찾는 것은 까다로울 수 있습니다. 그렇기 때문에 다음과 같은 목록을 분류했습니다.

1. 주택 가격 예측

첫 번째 인공 지능 프로젝트 아이디어를 시작합니다. 이 프로젝트에서는 보스턴에 있는 새 주택의 판매 가격을 예측해야 합니다. 이 프로젝트의 데이터세트에는 도시의 여러 지역에 있는 주택 가격이 포함되어 있습니다. UCI Machine Learning Repository에서 이 프로젝트의 데이터 세트를 얻을 수 있습니다.

다양한 주택 가격 외에도 거주자의 연령, 도시의 범죄율, 비소매업 위치가 포함된 추가 데이터 세트를 얻을 수 있습니다. 초보자에게는 지식을 테스트할 수 있는 훌륭한 프로젝트입니다.

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2. 엔론 조사

Enron은 당시 미국에서 가장 큰 에너지 회사 중 하나였으나 2000년 심각한 사기 혐의로 파산했습니다. 미국 역사상 엄청난 스캔들이었다.

Enron은 사라졌지만 데이터베이스는 사라지지 않았습니다. 우리가 말하는 데이터베이스는 전 직원과 경영진 간에 약 500,000개의 이메일이 있는 이메일 데이터베이스입니다. 데이터베이스의 모든 이메일은 실제이므로 이 프로젝트가 더 흥미로워집니다.

이 데이터베이스를 소셜 네트워크 분석(인플루언서를 찾기 위한 그래프 모델 구축) 또는 이상 탐지(보낸 이메일 분포를 매핑하여 비정상적인 행동 찾기)에 사용할 수 있습니다. 이것은 인기 있는 AI 프로젝트 중 하나입니다.

이 프로젝트는 데이터 과학자들 사이에서 매우 인기가 있으므로 주저하지 말고 커뮤니티에서 질문하십시오.

여기 에서 이 프로젝트에 대한 데이터를 얻을 수 있습니다 .

3. 주가 예측

이것은 초보자를 위한 훌륭한 인공 지능 프로젝트 아이디어 중 하나입니다. ML 전문가는 주식 시장을 좋아합니다. 데이터로 가득 차 있기 때문입니다. 다양한 종류의 데이터 세트를 가져와 바로 프로젝트 작업을 시작할 수 있습니다.

금융 분야에서 일할 계획인 학생들은 이 프로젝트를 좋아할 것입니다. 이 프로젝트는 동일한 분야의 다른 섹션에 대한 훌륭한 통찰력을 얻는 데 도움이 될 수 있기 때문입니다. 주식 시장의 피드백 주기도 짧기 때문에 예측을 검증하는 데 도움이 됩니다.

이 AI 프로젝트에서 조직에서 제공한 보고서에서 얻은 데이터를 사용하여 주식의 6개월 가격 움직임을 예측하려고 시도할 수 있습니다.

4. 고객 추천

전자 상거래는 AI의 엄청난 혜택을 받았습니다. 가장 좋은 예는 Amazon과 그 고객 추천 시스템입니다. 이 고객 추천 시스템은 더 나은 고객 경험 덕분에 플랫폼이 수익을 크게 높이는 데 도움이 되었습니다.

전자상거래 플랫폼을 위한 고객 추천 시스템 구축도 시도해볼 수 있다. 고객의 인터넷 사용 기록을 데이터로 사용할 수 있습니다.

5. 챗봇

최고의 AI 기반 프로젝트 중 하나는 챗봇을 만드는 것입니다. 고객 서비스를 위한 기본 챗봇을 만드는 것부터 시작해야 합니다. 다양한 웹사이트에 있는 챗봇에서 영감을 얻을 수 있습니다. 간단한 챗봇을 만든 후에는 이를 개선하고 더 자세한 버전을 만들 수 있습니다.

그런 다음 챗봇의 틈새 시장을 전환하고 기능을 향상시킬 수 있습니다. AI를 사용하여 만들 수 있는 새로운 챗봇이 많이 있습니다. Python에서 챗봇을 만드는 방법에 대해 자세히 알아보려면 클릭하세요.

인공 지능프로젝트 아이디어 – 고급 수준

6. Windows용 음성 기반 가상 도우미

이것은 흥미로운 인공 지능 프로젝트 아이디어 중 하나입니다. 음성 기반 개인 비서는 일상적인 작업을 단순화하는 편리한 도구입니다. 예를 들어, 가상 음성 도우미를 사용하여 웹에서 항목/서비스를 검색하고, 제품을 쇼핑하고, 메모를 작성하고 미리 알림을 설정하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

이 음성 기반 가상 비서는 Windows용으로 특별히 설계되었습니다. Windows 사용자는 이 도우미를 사용하여 "열기"라는 음성 명령을 사용하여 원하는 모든 응용 프로그램(메모장, 파일 탐색기, Google Chrome 등)을 열 수 있습니다. "쓰기" 음성 명령을 사용하여 중요한 메시지를 작성할 수도 있습니다.

마찬가지로 웹 검색을 위한 음성 명령은 "검색"입니다. NLP 훈련을 받은 조수는 인간의 자연어를 이해하도록 훈련되어 있으므로 음성을 듣고 명령을 데이터베이스에 저장합니다. 음성에서 사용자의 의도를 식별하고 그에 따라 작업을 수행합니다. 텍스트를 음성으로 변환할 수도 있습니다.

7. 얼굴 감정 인식 및 감지

이것은 인공 지능 프로젝트 아이디어 중 하나입니다. 이 프로젝트는 딥 러닝의 선구적인 현대 응용 프로그램인 얼굴 감정 인식을 확장하고자 합니다. 얼굴 감정 인식은 오랫동안 연구와 연구의 주제였지만 이제야 비로소 그 분석의 가시적인 결과를 목격하게 되었습니다.

딥 러닝 얼굴 감정 감지 및 인식 시스템은 사람의 얼굴 표정을 식별하고 해석하도록 설계되었습니다. 행복, 슬픔, 화난, 두려워, 놀람, 혐오, 중립 등 인간의 핵심 감정을 실시간으로 감지할 수 있습니다. 첫째, 자동 얼굴 표정 인식 시스템은 어수선한 장면에서 얼굴 표정을 감지하여 얼굴 특징 추출 및 표정 분류를 수행합니다.

그런 다음 데이터 세트(FER2013) 교육을 위해 CNN(Convolution Neural Network)을 시행합니다. 이 데이터 세트에는 행복, 슬픔, 놀람, 두려움, 분노, 혐오 및 중립의 7가지 얼굴 특징이 포함되어 있습니다. 이 얼굴 감정 감지 및 인식 시스템의 독특한 측면은 인간의 감정을 모니터링하고 좋은 감정과 나쁜 감정을 구별하고 적절하게 레이블을 지정할 수 있다는 것입니다. 또한 태그가 지정된 감정 정보를 사용하여 사람의 사고 패턴과 행동을 식별할 수 있습니다.

8. 온라인 과제 표절 검사기

이것은 시간의 필요한 AI 프로젝트 중 하나입니다. 표절은 통제하고 모니터링해야 하는 심각한 문제입니다. 남의 저작물을 맹목적으로 베껴 자신의 작품으로 내세우는 행위를 말한다. 표절은 문장을 의역하거나, 유사한 키워드를 사용하거나, 문장의 형태를 바꾸는 등의 방식으로 이루어집니다. 이런 의미에서 표절은 지식재산을 훔치는 것과 같다.

이 프로젝트에서는 텍스트 사본의 유사성을 감지하고 표절 비율을 감지할 수 있는 표절 감지기를 개발할 것입니다. 이 표절 탐지기는 텍스트 마이닝 방식을 사용했습니다. 이 소프트웨어에서 사용자는 유효한 로그인 ID와 암호를 생성하여 로그인하여 등록할 수 있습니다.

따라서 고유 ID와 비밀번호를 사용하여 로그인하고 과제 파일을 업로드할 수 있습니다. 업로드가 완료되면 파일이 내용과 참조링크로 나누어집니다. 그런 다음 검사기가 전체 콘텐츠를 처리하고 문법 오류를 확인하고 각 참조 링크를 방문하고 모든 링크의 콘텐츠를 스캔하여 콘텐츠와 일치하는 항목을 찾습니다. 사용자는 파일을 저장하고 나중에 볼 수도 있습니다.

9. 이력서 분석을 통한 성격 예측 시스템

이것은 흥미로운 인공 지능 프로젝트 아이디어 중 하나입니다. 방대한 이력서 더미에서 적합한 후보자를 선정하는 것은 어려운 작업입니다. 이력서를 분석하여 후보자의 성격을 해석할 수 있는 소프트웨어가 있다면 어떨까요? 이렇게 하면 선택 프로세스를 훨씬 더 쉽게 관리할 수 있습니다. 이 프로젝트는 법적으로 정당하고 공정한 이력서 순위 시스템을 제공할 수 있는 고급 소프트웨어를 만드는 것을 목표로 합니다.

시스템은 다음과 같이 작동합니다. 후보자는 모든 관련 세부 정보를 입력하고 이력서를 업로드하여 시스템에 등록합니다. 그들은 또한 성격 특성과 후보자의 적성에 초점을 맞춘 온라인 테스트를 치를 것입니다. 응시자는 테스트 결과도 볼 수 있습니다.

첫째, 시스템은 특정 직업 프로필에 대한 기술과 경험을 기반으로 후보자의 순위를 매깁니다. 또한 소프트 스킬, 관심, 전문 자격증 등과 같은 다른 모든 중요한 측면을 고려할 것입니다. 이렇게 하면 직무에 적합하지 않은 모든 후보자가 제거되고 동일한 직무에 가장 적합한 후보자 목록이 생성됩니다. 온라인 성격 테스트 및 CV 분석과 함께 시스템은 후보자에 대한 포괄적인 그림을 만들어 HR 부서의 작업을 단순화합니다.

10. 심장질환예측사업

이 프로젝트는 심장병으로 고통받는 환자들에게 온라인 의료 상담과 지도를 제공하기 위해 설계되었기 때문에 의료적 관점에서 유익합니다. 환자들은 종종 자신의 의학적 필요를 뒷받침할 좋은 의사를 찾을 수 없다고 불평하며, 이는 상황을 더욱 악화시킵니다. 이 심장 질환 예측 응용 프로그램은 문제를 해결하는 데 도움이 될 것입니다.

제안된 온라인 애플리케이션을 통해 환자(사용자)는 심장 질환과 관련된 문제에 대해 인증된 의료 전문가의 상담 및 서비스에 즉시 액세스할 수 있습니다. 응용 프로그램은 다양한 심장 질환에 대한 세부 사항을 교육하고 제공합니다. 사용자는 온라인 포털에서 심장 관련 문제를 공유하고 언급할 수 있습니다.

그런 다음 시스템은 해당 정보를 처리하여 특정 세부 정보와 관련된 다양한 가능한 질병에 대한 데이터베이스를 확인합니다. 이 지능형 시스템은 데이터 마이닝 기술을 사용하여 환자가 제공한 세부 정보와 연관될 수 있는 가장 정확한 질병을 추측합니다. 그런 다음 사용자는 시스템 진단을 기반으로 전문 의사와 상담할 수 있습니다. 이 시스템을 통해 사용자는 다른 의사의 세부 정보도 볼 수 있습니다.

11. 뱅킹 봇

이것은 초보자를 위한 훌륭한 인공 지능 프로젝트 아이디어 중 하나입니다. 이 AI 프로젝트에는 사용자 쿼리를 분석하여 메시지를 이해하고 그에 따라 적절한 조치를 수행하는 인공 지능 알고리즘을 사용하는 뱅킹 봇을 구축하는 작업이 포함됩니다. 사용자가 계좌, 대출, 신용 카드 등과 같은 은행 관련 질문을 할 수 있는 은행을 위해 특별히 설계된 응용 프로그램입니다. 이력서에 추가할 좋은 AI 프로젝트를 찾고 있다면 이것이 바로 하나입니다.

뱅킹 봇은 Android 애플리케이션입니다. 챗봇과 마찬가지로 사용자의 쿼리/요청을 처리하고 사용자가 찾고 있는 서비스 또는 정보를 이해하도록 훈련됩니다. 봇은 다른 사람처럼 사용자와 통신합니다. 따라서 질문을 어떻게 하든 봇은 그에 대한 답변을 제공할 수 있으며 필요한 경우 인간 경영진에게 문제를 에스컬레이션할 수도 있습니다.

인공 지능 프로젝트 아이디어 – 추가 주제

위에서 언급한 프로젝트를 완료하면 아래에 언급된 AI 프로젝트에 대한 다른 주제 작업을 시작할 수 있습니다.

12. 오디오 파일과 음악 장르 구분하기

13. 가려진 장면을 이용한 영상 재구성

14. 사진을 통한 인간의 감정 식별

15. 기술 텍스트로 작성된 기사 요약

16. 콘텐츠 필터링 및 스팸 식별

마무리: 스마트한 방식으로 AI 배우기

이 기사에서는 16가지 인공 지능 프로젝트 아이디어 를 다루었습니다. 우리는 당신이 쉽게 해결할 수 있는 몇 가지 초보자 프로젝트로 시작했습니다. 이 간단한 프로젝트를 마치면 다시 돌아가서 몇 가지 개념을 더 배우고 중간 프로젝트를 시도하는 것이 좋습니다. 자신감이 생기면 고급 프로젝트를 진행할 수 있습니다. AI 기술을 향상시키려면 이러한 인공 지능 프로젝트 아이디어를 손에 넣어야 합니다.

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올바른 지침, 사고 방식 및 학습 자료가 있으면 AI를 학습하는 것이 매우 쉬울 수 있습니다. 이러한 프로젝트가 인공 지능에 대한 전문성을 향상하는 데 도움이 될 것이라고 확신합니다. 그리고 현재 진행 중인 다양한 프로젝트를 살펴보면 AI가 얼마나 강력한지 알 수 있을 것입니다.