16 лучших захватывающих идей проектов глубокого обучения для начинающих [2022]

Идеи проекта глубокого обучения

Несмотря на то, что это новое технологическое достижение, масштабы глубокого обучения расширяются в геометрической прогрессии. Эта технология направлена ​​на имитацию биологической нейронной сети, то есть человеческого мозга. Хотя истоки глубокого обучения восходят к 1950-м годам, только с развитием и внедрением искусственного интеллекта и машинного обучения оно привлекло внимание. Итак, если вы новичок в машинном обучении, лучшее, что вы можете сделать, — это поработать над некоторыми идеями проектов глубокого обучения.

Мы в upGrad верим в практический подход, поскольку одни теоретические знания не помогут в рабочей среде в реальном времени. В этой статье мы рассмотрим некоторые интересные идеи проектов глубокого обучения, над которыми новички могут поработать, чтобы проверить свои знания. В этой статье вы найдете лучшие идеи проектов глубокого обучения для начинающих, чтобы получить практический опыт в области глубокого обучения.

Подмножество машинного обучения, глубокое обучение использует искусственные нейронные сети, организованные иерархически для выполнения определенных задач машинного обучения. Сети глубокого обучения используют подход к обучению без учителя — они учатся на неструктурированных или немаркированных данных. Искусственные нейронные сети подобны человеческому мозгу, с нейронными узлами, соединенными между собой, образуя сеть, подобную структуре.

В то время как традиционные модели обучения анализируют данные с использованием линейного подхода, иерархическая функция систем глубокого обучения предназначена для обработки и анализа данных с использованием нелинейного подхода.

Архитектуры глубокого обучения, такие как глубокие нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и сети глубокого убеждения, нашли применение в различных областях, включая обработку естественного языка, компьютерное зрение, биоинформатику, распознавание речи, распознавание звука, машинный перевод, фильтрацию социальных сетей, разработку лекарств и даже программы для настольных игр. По мере того, как в этой области делаются новые достижения, это помогает экспертам по машинному обучению и глубокому обучению разрабатывать инновационные и функциональные проекты глубокого обучения. Чем больше идей для проектов глубокого обучения вы попробуете, тем больше опыта приобретете.

Сегодня мы обсудим семь лучших удивительных проектов глубокого обучения, которые помогают нам достичь новых высот достижений.

В этой статье мы рассмотрели основные идеи проектов глубокого обучения . Мы начали с нескольких проектов для начинающих, которые вы можете легко решить. Как только вы закончите с этими простыми проектами, я предлагаю вам вернуться, изучить еще несколько концепций, а затем попробовать промежуточные проекты. Когда вы почувствуете себя уверенно, вы сможете заняться более сложными проектами. Если вы хотите улучшить свои навыки, вам нужно пройти эти курсы глубокого обучения.

Итак, вот несколько идей проектов глубокого обучения , над которыми могут работать новички:

Идеи проекта глубокого обучения: уровень для начинающих

Этот список идей проектов глубокого обучения для студентов подходит для начинающих и тех, кто только начинает знакомиться с машинным обучением в целом. Эти идеи проектов глубокого обучения помогут вам приступить ко всем практическим занятиям, необходимым для достижения успеха в вашей карьере.

Кроме того, если вы ищете идеи для проектов глубокого обучения на последний год , этот список поможет вам начать работу. Итак, без лишних слов, давайте сразу перейдем к некоторым идеям проектов глубокого обучения , которые укрепят вашу базу и позволят вам подняться по лестнице.

1. Классификация изображений с набором данных CIFAR-10

Одна из лучших идей, чтобы начать экспериментировать с практическими проектами глубокого обучения для студентов , — это работа над классификацией изображений. CIFAR-10 — это большой набор данных, содержащий более 60 000 (размер 32×32) цветных изображений, разделенных на десять классов, по 6 000 изображений в каждом классе. Обучающий набор содержит 50 000 изображений, тогда как тестовый набор содержит 10 000 изображений. Учебный набор будет разделен на пять отдельных разделов, каждый из которых будет содержать 10 000 изображений, расположенных случайным образом. Что касается тестового набора, то он будет включать 1000 изображений, выбранных случайным образом из каждого из десяти классов.

В этом проекте вы разработаете систему классификации изображений, которая может идентифицировать класс входного изображения. Классификация изображений является ключевым приложением в области глубокого обучения, и, следовательно, вы получите знания о различных концепциях глубокого обучения, работая над этим проектом.

2. Система визуального слежения

Система визуального слежения предназначена для отслеживания и определения местоположения движущихся объектов в заданный период времени с помощью камеры. Это удобный инструмент, который имеет множество приложений, таких как безопасность и наблюдение, медицинская визуализация, дополненная реальность, управление дорожным движением, редактирование видео и общение, а также взаимодействие человека с компьютером.

Эта система использует алгоритм глубокого обучения для анализа последовательных видеокадров, после чего отслеживает движение целевых объектов между кадрами. Два основных компонента этой системы визуального отслеживания:

• Целевое представление и локализация
• Фильтрация и ассоциация данных

3. Система распознавания лиц

Это одна из отличных идей проекта глубокого обучения для начинающих. С развитием глубокого обучения технология распознавания лиц также значительно продвинулась вперед. Технология распознавания лиц является подмножеством обнаружения объектов, которое фокусируется на наблюдении экземпляров семантических объектов. Он предназначен для отслеживания и визуализации человеческих лиц на цифровых изображениях.

В этом проекте глубокого обучения вы узнаете, как выполнять распознавание человеческого лица в режиме реального времени. Вы должны разработать модель в Python и OpenCV.

Идеи проекта глубокого обучения: средний уровень

4. Система распознавания цифр

Как следует из названия, этот проект включает в себя разработку системы распознавания цифр, которая может классифицировать цифры на основе установленных принципов. Здесь вы будете использовать набор данных MNIST, содержащий изображения (размер 28 X 28).

Этот проект направлен на создание системы распознавания, которая может классифицировать цифры от 0 до 9, используя комбинацию поверхностной сети и глубокой нейронной сети, а также реализуя логистическую регрессию. Регрессия Softmax или полиномиальная логистическая регрессия — идеальный выбор для этого проекта. Поскольку этот метод является обобщением логистической регрессии, он подходит для многоклассовой классификации, предполагая, что все классы взаимоисключающие).

5. Чат-бот

В этом проекте вы смоделируете чат-бота с помощью API IBM Watson. Watson — яркий пример того, что ИИ может нам сделать. Идея этого проекта заключается в том, чтобы использовать способности Watson к глубокому обучению для создания чат-бота, который может взаимодействовать с людьми так же, как и другие люди. Чат-боты в высшей степени умны и могут отвечать на человеческие вопросы или запросы в режиме реального времени. Именно по этой причине все большее число компаний во всех областях внедряют чат-ботов в свою инфраструктуру поддержки клиентов.

Этот проект не очень сложный. Все, что вам нужно, это иметь Python 2/3 на вашем компьютере, учетную запись Bluemix и, конечно же, активное подключение к Интернету! Если вы хотите увеличить его масштаб, вы можете посетить репозиторий Github и улучшить функции своего чат-бота, включив анимированную приборную панель автомобиля.

Читайте: Как сделать чат-бота на Python?

6. Система классификации музыкальных жанров

Это одна из интересных идей проекта глубокого обучения. Это отличный проект для развития и улучшения ваших навыков глубокого обучения. Вы создадите модель глубокого обучения, которая использует нейронные сети для автоматической классификации жанра музыки. Для этого проекта вы будете использовать набор данных FMA ( Free Music Archive ). FMA — это интерактивная библиотека, содержащая высококачественные и легальные аудиозагрузки. Это открытый и легкодоступный набор данных, который отлично подходит для множества задач MIR, включая просмотр и организацию обширных музыкальных коллекций.

Однако имейте в виду, что прежде чем вы сможете использовать модель для классификации аудиофайлов по жанрам, вам придется извлечь соответствующую информацию из аудиосэмплов (например, спектрограммы, MFCC и т. д.).

7. Система обнаружения сонливости

Сонливость водителей является одной из основных причин дорожно-транспортных происшествий. Для водителей, которые часто ездят по длинным маршрутам, естественно засыпать за рулем. Даже стресс и недостаток сна могут вызвать сонливость водителей во время вождения. Этот проект направлен на предотвращение и сокращение таких несчастных случаев путем создания агента обнаружения сонливости.

Здесь вы будете использовать Python, OpenCV и Keras для создания системы, которая может обнаруживать закрытые глаза водителей и предупреждать их, если они когда-нибудь заснут во время вождения. Даже если глаза водителя закрыты на несколько секунд, эта система немедленно сообщит об этом водителю, тем самым предотвратив ужасные дорожно-транспортные происшествия. OpenCV будет отслеживать и собирать изображения водителя через веб-камеру и передавать их в модель глубокого обучения, которая классифицирует глаза водителя как «открытые» или «закрытые».

8. Генератор подписей к изображениям

Это одна из популярных идей проекта глубокого обучения. Это проект глубокого обучения на основе Python, в котором используются сверточные нейронные сети и LTSM (разновидность рекуррентной нейронной сети) для создания модели глубокого обучения, которая может генерировать подписи к изображению.

Генератор подписей к изображениям сочетает в себе методы компьютерного зрения и обработки естественного языка для анализа и определения контекста изображения и его соответствующего описания на естественных человеческих языках (например, английском, испанском, датском и т. д.). Этот проект укрепит ваши знания о CNN и LSTM, и вы узнаете, как применять их в реальных приложениях.

9. Раскрашивание старых черно-белых фотографий

В течение долгого времени автоматическая раскраска черно-белых изображений была горячей темой исследований в области компьютерного зрения и глубокого обучения. Недавнее исследование показало , что если мы обучим нейронную сеть, используя объемный и богатый набор данных, мы сможем создать модель глубокого обучения, которая может галлюцинировать цвета на черно-белой фотографии.

В этом проекте раскрашивания изображений вы будете использовать архитектуру Python и OpenCV DNN (она обучена на наборе данных ImageNet). Цель состоит в том, чтобы создать цветную репродукцию изображений в градациях серого. Для этого вы будете использовать предварительно обученную модель Caffe , файл prototxt и файл NumPy.

Идеи проектов глубокого обучения — продвинутый уровень

10. Детектор

Detectron — это программная система Facebook AI Research (FAIR), предназначенная для выполнения и запуска самых современных алгоритмов обнаружения объектов. Этот проект глубокого обучения, написанный на Python, основан на платформе глубокого обучения Caffe2.

Detectron стал основой для многих замечательных исследовательских проектов, включая Feature Pyramid Networks for Object Detection ; Маска R-CNN ; Обнаружение и распознавание взаимодействия человека с объектом ; Фокусная потеря для обнаружения плотных объектов ; Нелокальные нейронные сети и Обучение сегментации всего, и это лишь некоторые из них.

Detectron предлагает высококачественную и высокопроизводительную кодовую базу для исследований по обнаружению объектов. Он включает в себя более 50 предварительно обученных моделей и чрезвычайно гибок — он поддерживает быстрое внедрение и оценку новых исследований.

11. Волновое свечение

Это одна из интересных идей проекта глубокого обучения. WaveGlow — это потоковая генеративная сеть для синтеза речи, разработанная и предлагаемая NVIDIA. Он может генерировать высококачественную речь из мел-спектограмм. Он сочетает в себе идеи, полученные от WaveNet и Glow, для обеспечения быстрого, эффективного и высококачественного синтеза звука без необходимости авторегрессии.

WaveGlow может быть реализован через одну сеть, а также обучен с использованием одной функции стоимости. Цель состоит в том, чтобы оптимизировать вероятность обучающих данных, тем самым делая процедуру обучения управляемой и стабильной.

12. Опенког

Проект OpenCog включает в себя основные компоненты и платформу для облегчения исследований и разработок в области ИИ. Он направлен на разработку платформы искусственного общего интеллекта (AGI) с открытым исходным кодом, которая может точно отражать дух архитектуры и динамики человеческого мозга. Бот с искусственным интеллектом Sophia — один из лучших примеров искусственного интеллекта.

OpenCog также включает в себя OpenCog Prime — усовершенствованную архитектуру для роботизированного и виртуального воплощенного познания, которая включает в себя набор взаимодействующих компонентов для создания человеческого эквивалента общего искусственного интеллекта (AGI) как возникающего феномена системы в целом.

13. Глубокая мимика

DeepMimic — это «управляемое примерами глубокое обучение навыкам персонажа, основанным на физике». Другими словами, это нейронная сеть, обученная с использованием обучения с подкреплением для воспроизведения движений, захваченных движением, с помощью моделируемого гуманоида или любого другого физического агента.

Работа DeepMimic довольно проста. Во-первых, вам нужно настроить симуляцию того, что вы хотите анимировать (вы можете запечатлеть, как кто-то делает определенные движения, и попытаться имитировать это). Теперь вы используете данные захвата движения для обучения нейронной сети посредством обучения с подкреплением. Входными данными здесь являются конфигурации рук и ног в разные моменты времени, а наградой является разница между реальной вещью и симуляцией в определенные моменты времени.

14. IBM Уотсон

Одним из самых ярких примеров машинного обучения и глубокого обучения является IBM Watson. Важнейшим аспектом IBM Watson является то, что он позволяет специалистам по данным и инженерам/разработчикам машинного обучения сотрудничать на интегрированной платформе для улучшения и автоматизации жизненного цикла ИИ. Watson может упростить, ускорить и управлять развертыванием ИИ, тем самым позволяя компаниям использовать потенциал машинного обучения и глубокого обучения для повышения ценности бизнеса.

IBM Watson интегрирован с Watson Studio , что позволяет межфункциональным группам быстро и эффективно развертывать, отслеживать и оптимизировать модели машинного обучения и глубокого обучения. Он может автоматически генерировать API-интерфейсы, чтобы помочь вашим разработчикам легко интегрировать ИИ в свои приложения. Кроме того, он поставляется с интуитивно понятными информационными панелями, которые позволяют командам легко управлять моделями в производстве.

15. Мозг Google

Это одна из отличных идей проекта глубокого обучения. Проект Google Brain — это исследование искусственного интеллекта с глубоким обучением, которое началось в 2011 году в Google. Команда Google Brain во главе с научным сотрудником Google Джеффом Дином, исследователем Google Грегом Коррадо и профессором Стэнфордского университета Эндрю Нг стремилась перенести глубокое обучение и машинное обучение из лабораторий в реальный мир. Они разработали одну из крупнейших нейронных сетей для машинного обучения — она состояла из 16 000 компьютерных процессоров, соединенных вместе.

Чтобы проверить возможности нейронной сети такого огромного размера, команда Google Brain предоставила сети случайные миниатюры изображений кошек, взятых из 10 миллионов видео на YouTube. Однако загвоздка в том, что они не научили систему распознавать, как выглядит кошка. Но интеллектуальная система поразила всех — она научилась распознавать кошек, а затем продолжила собирать черты кошки, чтобы завершить образ кошки!

Проект Google Brain успешно доказал, что нейронные сети, основанные на программном обеспечении, могут имитировать работу человеческого мозга, при этом каждый нейрон обучен обнаруживать определенные объекты. Как алгоритмы глубокого обучения меняют нашу повседневную жизнь

16. 12 Алгоритм обнаружения рака легких Sigma

12 Sigma разработала алгоритм искусственного интеллекта, который может уменьшить диагностические ошибки, связанные с раком легких на его ранних стадиях, и выявлять признаки рака легких намного быстрее, чем традиционные подходы.

По словам Синь Чжуна, соучредителя и генерального директора Sigma Technologies, обычно для выявления рака легких требуется время, которое проводят обычные методы обнаружения рака. Однако система алгоритмов искусственного интеллекта 12 Sigma может сократить время диагностики, что приведет к повышению выживаемости пациентов с раком легких.

Как правило, врачи диагностируют рак легких путем тщательного изучения изображений компьютерной томографии, чтобы проверить наличие небольших узелков и классифицировать их как доброкачественные или злокачественные. Врачам может потребоваться более десяти минут для визуального осмотра КТ-изображений пациента на наличие узлов, а также дополнительное время для классификации узлов как доброкачественных или злокачественных.

Излишне говорить, что всегда остается высокая вероятность человеческих ошибок. 12 Sigma утверждает, что ее алгоритм ИИ может проверять изображения КТ и классифицировать узлы в течение двух минут .

Заключение

Это лишь несколько реальных приложений глубокого обучения, сделанных до сих пор. Технология еще очень молода – она развивается, пока мы говорим. Глубокое обучение открывает огромные возможности для создания новаторских инноваций, которые могут помочь человечеству решить некоторые фундаментальные проблемы реального мира .

Ознакомьтесь с программой продвинутой сертификации в области машинного обучения и облачных вычислений от IIT Madras, лучшей инженерной школы в стране, чтобы создать программу, которая научит вас не только машинному обучению, но и его эффективному развертыванию с использованием облачной инфраструктуры. Наша цель в этой программе - открыть двери самого избирательного института в стране и предоставить учащимся доступ к замечательным преподавателям и ресурсам, чтобы овладеть навыком, который находится на высоком и растущем уровне.