As 16 principais ideias empolgantes de projetos de aprendizagem profunda para iniciantes [2022]

Ideias de projetos de aprendizagem profunda

Embora seja um novo avanço tecnológico, o escopo do Deep Learning está se expandindo exponencialmente. Essa tecnologia visa imitar a rede neural biológica, ou seja, do cérebro humano. Embora as origens do Deep Learning remontam à década de 1950, foi apenas com o avanço e a adoção da Inteligência Artificial e do Machine Learning que ele ganhou destaque. Então, se você é um iniciante em ML, a melhor coisa que você pode fazer é trabalhar em algumas ideias de projetos de Deep Learning.

Nós, aqui na upGrad, acreditamos em uma abordagem prática, pois o conhecimento teórico por si só não ajudará em um ambiente de trabalho em tempo real. Neste artigo, exploraremos algumas ideias interessantes de projetos de aprendizado profundo nas quais os iniciantes podem trabalhar para testar seus conhecimentos. Neste artigo, você encontrará as principais ideias de projetos de aprendizado profundo para iniciantes para obter experiência prática em aprendizado profundo.

Um subconjunto do Machine Learning, o Deep Learning aproveita as redes neurais artificiais organizadas hierarquicamente para executar tarefas específicas de ML. As redes de Deep Learning usam a abordagem de aprendizado não supervisionado – elas aprendem com dados não estruturados ou não rotulados. As redes neurais artificiais são como o cérebro humano, com nós de neurônios interconectados para formar uma estrutura semelhante a uma teia.

Enquanto os modelos de aprendizagem tradicionais analisam os dados usando uma abordagem linear, a função hierárquica dos sistemas Deep Learning é projetada para processar e analisar dados em uma abordagem não linear.

Arquiteturas de Deep Learning, como redes neurais profundas, redes neurais recorrentes e redes de crenças profundas, encontraram aplicações em vários campos, incluindo processamento de linguagem natural, visão computacional, bioinformática, reconhecimento de fala, reconhecimento de áudio, tradução automática, filtragem de redes sociais, design de medicamentos e até programas de jogos de tabuleiro. À medida que novos avanços estão sendo feitos neste domínio, está ajudando os especialistas em ML e Deep Learning a projetar projetos de Deep Learning inovadores e funcionais. Quanto mais ideias de projeto de aprendizado profundo você experimentar, mais experiência você ganha.

Hoje, discutiremos os sete principais projetos incríveis de Deep Learning que estão nos ajudando a alcançar novos patamares de conquista.

Neste artigo, abordamos as principais ideias de projetos de deep learning . Começamos com alguns projetos iniciantes que você pode resolver com facilidade. Depois de terminar esses projetos simples, sugiro que volte, aprenda mais alguns conceitos e depois experimente os projetos intermediários. Quando você se sentir confiante, poderá enfrentar os projetos avançados. Se você deseja melhorar suas habilidades no mesmo, precisa colocar as mãos nesses cursos de aprendizado profundo.

Então, aqui estão algumas ideias de Projetos de Aprendizado Profundo nas quais os iniciantes podem trabalhar:

Idéias de Projetos de Aprendizado Profundo: Nível Iniciante

Esta lista de ideias de projetos de aprendizado profundo para estudantes é adequada para iniciantes e para aqueles que estão começando com ML em geral. Essas ideias de projetos de aprendizado profundo irão ajudá-lo com todos os aspectos práticos que você precisa para ter sucesso em sua carreira.

Além disso, se você estiver procurando por ideias de projetos de aprendizado profundo para o último ano , esta lista deve ajudá-lo. Então, sem mais delongas, vamos direto para algumas ideias de projetos de aprendizado profundo que fortalecerão sua base e permitirão que você suba a escada.

1. Classificação de imagem com conjunto de dados CIFAR-10

Uma das melhores ideias para começar a experimentar seus projetos práticos de aprendizado profundo para alunos é trabalhar na classificação de imagens. O CIFAR-10 é um grande conjunto de dados contendo mais de 60.000 (tamanho 32×32) imagens coloridas categorizadas em dez classes, em que cada classe possui 6.000 imagens. O conjunto de treinamento contém 50.000 imagens, enquanto o conjunto de teste contém 10.000 imagens. O conjunto de treinamento será dividido em cinco seções separadas, cada uma com 10.000 imagens dispostas aleatoriamente. Quanto ao conjunto de teste, ele incluirá 1000 imagens escolhidas aleatoriamente de cada uma das dez classes.

Neste projeto, você desenvolverá um sistema de classificação de imagens que pode identificar a classe de uma imagem de entrada. A classificação de imagens é uma aplicação fundamental no campo do aprendizado profundo e, portanto, você obterá conhecimento sobre vários conceitos de aprendizado profundo enquanto trabalha neste projeto.

2. Sistema de rastreamento visual

Um sistema de rastreamento visual é projetado para rastrear e localizar objetos em movimento em um determinado período de tempo por meio de uma câmera. É uma ferramenta útil que possui inúmeras aplicações, como segurança e vigilância, imagens médicas, realidade aumentada, controle de tráfego, edição e comunicação de vídeo e interação humano-computador.

Esse sistema usa um algoritmo de aprendizado profundo para analisar quadros de vídeo sequenciais, após o que rastreia o movimento de objetos alvo entre os quadros. Os dois componentes principais deste sistema de rastreamento visual são:

• Representação e localização de destino
• Filtragem e associação de dados

3. Sistema de detecção de rosto

Esta é uma das excelentes ideias de projetos de aprendizagem profunda para iniciantes. Com o avanço do aprendizado profundo, a tecnologia de reconhecimento facial também avançou tremendamente. A tecnologia de reconhecimento facial é um subconjunto da Detecção de Objetos que se concentra na observação da instância de objetos semânticos. Ele é projetado para rastrear e visualizar rostos humanos em imagens digitais.

Neste projeto de aprendizado profundo, você aprenderá como realizar o reconhecimento de rosto humano em tempo real. Você tem que desenvolver o modelo em Python e OpenCV.

Ideias de Projetos de Aprendizado Profundo: Nível Intermediário

4. Sistema de Reconhecimento de Dígitos

Como o nome sugere, este projeto envolve o desenvolvimento de um sistema de reconhecimento de dígitos que pode classificar dígitos com base nos princípios estabelecidos. Aqui, você usará o conjunto de dados MNIST contendo imagens (tamanho 28 X 28).

Este projeto visa criar um sistema de reconhecimento que possa classificar dígitos de 0 a 9 usando uma combinação de rede rasa e rede neural profunda e implementando a regressão logística. Softmax Regression ou Multinomial Logistic Regression é a escolha ideal para este projeto. Uma vez que esta técnica é uma generalização da regressão logística, é apta para classificação multiclasse, assumindo que todas as classes são mutuamente exclusivas).

5. Chatbot

Neste projeto, você modelará um chatbot usando a API do IBM Watson. Watson é o principal exemplo do que a IA pode nos ajudar a realizar. A ideia por trás deste projeto é aproveitar as habilidades de aprendizado profundo do Watson para criar um chatbot que possa se envolver com humanos como qualquer outro ser humano. Os chatbots são extremamente inteligentes e podem responder a perguntas ou solicitações humanas em tempo real. Esta é a razão pela qual um número crescente de empresas em todos os domínios está adotando chatbots em sua infraestrutura de suporte ao cliente.

Este projeto não é muito desafiador. Tudo que você precisa é ter Python 2/3 em sua máquina, uma conta Bluemix e, claro, uma conexão ativa com a Internet! Se você deseja escalá-lo um pouco, você pode visitar o repositório do Github e melhorar os recursos do seu chatbot incluindo um painel de carro animado.

Leia: Como fazer chatbot em Python?

6. Sistema de classificação de gêneros musicais

Esta é uma das ideias interessantes de projetos de aprendizagem profunda. Este é um excelente projeto para nutrir e melhorar suas habilidades de aprendizado profundo. Você criará um modelo de aprendizado profundo que usa redes neurais para classificar o gênero de música automaticamente. Para este projeto, você usará um conjunto de dados FMA ( Free Music Archive ). FMA é uma biblioteca interativa que inclui downloads de áudio legais e de alta qualidade. É um conjunto de dados de código aberto e facilmente acessível que é ótimo para uma série de tarefas de MIR, incluindo navegação e organização de vastas coleções de músicas.

No entanto, lembre-se de que antes de usar o modelo para classificar arquivos de áudio por gênero, você terá que extrair as informações relevantes das amostras de áudio (como espectrogramas, MFCC, etc.).

7. Sistema de detecção de sonolência

A sonolência dos motoristas é uma das principais razões por trás dos acidentes rodoviários. É natural que os motoristas que freqüentam longas rotas cochilem quando estão atrás do volante. Mesmo o estresse e a falta de sono podem fazer com que os motoristas se sintam sonolentos ao dirigir. Este projeto visa prevenir e reduzir tais acidentes através da criação de um agente de detecção de sonolência.

Aqui, você usará Python, OpenCV e Keras para construir um sistema que pode detectar os olhos fechados dos motoristas e alertá-los se eles adormecerem enquanto dirigem. Mesmo se os olhos do motorista estiverem fechados por alguns segundos, este sistema informará imediatamente o motorista, evitando acidentes rodoviários terríveis. O OpenCV monitorará e coletará as imagens do motorista por meio de uma webcam e as alimentará no modelo de aprendizado profundo que classificará os olhos do motorista como 'abertos' ou 'fechados'.

8. Gerador de legendas de imagens

Esta é uma das ideias de projetos de deep learning mais populares. Este é um projeto de aprendizado profundo baseado em Python que utiliza Redes Neurais Convolucionais e LTSM (um tipo de Rede Neural Recorrente) para construir um modelo de aprendizado profundo que pode gerar legendas para uma imagem.

Um gerador de legendas de imagem combina técnicas de visão computacional e processamento de linguagem natural para analisar e identificar o contexto de uma imagem e descrevê-la adequadamente em idiomas humanos naturais (por exemplo, inglês, espanhol, dinamarquês etc.). Este projeto fortalecerá seu conhecimento de CNN e LSTM, e você aprenderá como implementá-los em aplicativos do mundo real como este.

9. Colorir fotos antigas em preto e branco

Por muito tempo, a colorização automatizada de imagens em preto e branco tem sido um tema quente de exploração no campo da visão computacional e aprendizado profundo. Um estudo recente afirmou que, se treinarmos uma rede neural usando um conjunto de dados volumoso e rico, poderíamos criar um modelo de aprendizado profundo que pode alucinar cores em uma fotografia em preto e branco.

Neste projeto de colorização de imagem, você usará a arquitetura Python e OpenCV DNN (ela é treinada no conjunto de dados ImageNet). O objetivo é criar uma reprodução colorida de imagens em tons de cinza. Para isso, você usará um modelo Caffe pré-treinado , um arquivo prototxt e um arquivo NumPy.

Idéias de Projetos de Aprendizado Profundo - Nível Avançado

10. Detector

Detectron é um sistema de software do Facebook AI Research (FAIR) projetado para executar e executar algoritmos de detecção de objetos de última geração. Escrito em Python, este projeto de Deep Learning é baseado na estrutura de aprendizado profundo Caffe2.

Detectron tem sido a base para muitos projetos de pesquisa maravilhosos, incluindo Feature Pyramid Networks for Object Detection ; Máscara R-CNN ; Detectando e reconhecendo interações homem-objeto ; Perda Focal para Detecção de Objetos Densos ; Redes neurais não locais e aprendendo a segmentar cada coisa , para citar alguns.

Detectron oferece uma base de código de alta qualidade e alto desempenho para pesquisa de detecção de objetos. Inclui mais de 50 modelos pré-treinados e é extremamente flexível – suporta a rápida implementação e avaliação de novas pesquisas.

11. WaveGlow

Esta é uma das ideias interessantes de projetos de aprendizagem profunda. WaveGlow é uma rede generativa baseada em fluxo para síntese de fala desenvolvida e oferecida pela NVIDIA. Ele pode gerar fala de alta qualidade a partir de espectrogramas mel. Ele combina os insights obtidos do WaveNet e Glow para facilitar a síntese de áudio rápida, eficiente e de alta qualidade, sem exigir auto-regressão.

WaveGlow pode ser implementado por meio de uma única rede e também treinado usando uma única função de custo. O objetivo é otimizar a probabilidade dos dados de treinamento, tornando assim o procedimento de treinamento gerenciável e estável.

12. OpenCog

O projeto OpenCog inclui os principais componentes e uma plataforma para facilitar a P&D de IA. O objetivo é projetar uma estrutura de Inteligência Geral Artificial (AGI) de código aberto que possa capturar com precisão o espírito da arquitetura e dinâmica do cérebro humano. O bot AI, Sophia é um dos melhores exemplos de AGI.

O OpenCog também abrange o OpenCog Prime – uma arquitetura avançada para cognição incorporada virtual e robótica que inclui uma variedade de componentes interativos para dar origem à inteligência geral artificial (AGI) equivalente ao humano como um fenômeno emergente do sistema como um todo.

13. DeepMimic

O DeepMimic é um “Aprendizagem por Reforço Profundo Orientado por Exemplo de Habilidades de Personagem baseadas em Física”. Em outras palavras, é uma rede neural treinada aproveitando o aprendizado de reforço para reproduzir movimentos capturados por movimento por meio de um humanóide simulado ou qualquer outro agente físico.

O funcionamento do DeepMimic é bastante simples. Primeiro, você precisa configurar uma simulação da coisa que deseja animar (você pode capturar alguém fazendo movimentos específicos e tentar imitá-lo). Agora, você usa os dados de captura de movimento para treinar uma rede neural por meio do aprendizado por reforço. A entrada aqui é a configuração dos braços e pernas em diferentes momentos, enquanto a recompensa é a diferença entre a coisa real e a simulação em momentos específicos.

14. IBM Watson

Um dos exemplos mais excelentes de Machine Learning e Deep Learning é o IBM Watson. O maior aspecto do IBM Watson é que ele permite que cientistas de dados e engenheiros/desenvolvedores de ML colaborem em uma plataforma integrada para aprimorar e automatizar o ciclo de vida da IA. O Watson pode simplificar, acelerar e gerenciar implantações de IA, permitindo que as empresas aproveitem o potencial do ML e do Deep Learning para aumentar o valor dos negócios.

O IBM Watson é integrado ao Watson Studio para capacitar equipes multifuncionais a implementar, monitorar e otimizar modelos de ML/Deep Learning de forma rápida e eficiente. Ele pode gerar APIs automaticamente para ajudar seus desenvolvedores a incorporar a IA em seus aplicativos prontamente. Além disso, ele vem com painéis intuitivos que tornam conveniente para as equipes gerenciar modelos em produção de forma transparente.

15. Google Cérebro

Esta é uma das excelentes ideias de projetos de aprendizagem profunda. O projeto Google Brain é uma pesquisa de Deep Learning AI que começou em 2011 no Google. A equipe do Google Brain liderada pelo Google Fellow Jeff Dean, o pesquisador do Google Greg Corrado e o professor da Universidade de Stanford Andrew Ng teve como objetivo trazer o Deep Learning e o Machine Learning dos limites do laboratório para o mundo real. Eles projetaram uma das maiores redes neurais para ML – composta por 16.000 processadores de computador conectados entre si.

Para testar os recursos de uma rede neural desse tamanho enorme, a equipe do Google Brain alimentou a rede com miniaturas aleatórias de imagens de gatos provenientes de 10 milhões de vídeos do YouTube. No entanto, o problema é que eles não treinaram o sistema para reconhecer a aparência de um gato. Mas o sistema inteligente deixou todos surpresos – ele aprendeu sozinho a identificar gatos e depois passou a montar as características de um gato para completar a imagem de um gato!

O projeto Google Brain provou com sucesso que as redes neurais baseadas em software podem imitar o funcionamento do cérebro humano, em que cada neurônio é treinado para detectar objetos específicos. Como os algoritmos de aprendizado profundo estão transformando nossas vidas cotidianas

16. 12 Algoritmo de detecção de câncer de pulmão da Sigma

A 12 Sigma desenvolveu um algoritmo de IA que pode reduzir erros de diagnóstico associados ao câncer de pulmão em seus estágios iniciais e detectar sinais de câncer de pulmão muito mais rapidamente do que as abordagens tradicionais.

De acordo com Xin Zhong, cofundador e CEO da Sigma Technologies, geralmente as práticas convencionais de detecção de câncer levam tempo para detectar o câncer de pulmão. No entanto, o sistema de algoritmo de IA do 12 Sigma pode reduzir o tempo de diagnóstico, levando a uma melhor taxa de sobrevivência para pacientes com câncer de pulmão.

Geralmente, os médicos diagnosticam o câncer de pulmão examinando cuidadosamente as imagens de tomografia computadorizada para verificar se há pequenos nódulos e classificá-los como benignos ou malignos. Pode levar mais de dez minutos para os médicos inspecionarem visualmente as imagens de TC do paciente em busca de nódulos, além de tempo adicional para classificar os nódulos como benignos ou malignos.

Escusado será dizer que sempre permanece uma grande possibilidade de erros humanos. A 12 Sigma sustenta que seu algoritmo de IA pode inspecionar as imagens de TC e classificar os nódulos em dois minutos .

Conclusão

Essas são apenas algumas das aplicações reais de Deep Learning feitas até agora. A tecnologia ainda é muito jovem – está se desenvolvendo enquanto falamos. Deep Learning oferece imensas possibilidades para dar origem a inovações pioneiras que podem ajudar a humanidade a enfrentar alguns dos desafios fundamentais do mundo real .

Confira Programa de Certificação Avançada em Machine Learning & Cloud com o IIT Madras, a melhor escola de engenharia do país para criar um programa que ensine não apenas machine learning, mas também a implantação efetiva do mesmo usando a infraestrutura em nuvem. Nosso objetivo com este programa é abrir as portas do instituto mais seletivo do país e dar aos alunos acesso a incríveis professores e recursos para dominar uma habilidade que está em alta e em crescimento