17 интересных идей и тем для проектов последнего года [2022]

Последний год выпускного курса — один из самых важных этапов вашего образования и профессионального становления. В то время как первые три года выпускных курсов естественных наук, таких как информатика и инженерия (CSE), вычислительная техника (CE) / информатика (CS), информационные технологии (IT) и электротехника и вычислительная техника (ECE), сосредоточены на теоретических аспектах, в последний год студенты могут проверить свои теоретические знания. В это время студенты работают над практическими заданиями и проектами.

Основная цель включения проектов последнего года обучения в учебную программу курса — побудить студентов применять свои теоретические знания на практике. Работа над проектами последнего года обучения позволяет учащимся объединить свои интеллектуальные способности с практическими навыками для решения реальных инженерных и бизнес-задач.

Учащиеся получают в среднем повышение заработной платы на 58%, а максимальное повышение составляет до 400%.

Учащиеся могут выбрать свои проекты последнего года обучения в специализированных областях обучения, чтобы получить всесторонние знания и развить нишевые навыки в этой области. Кроме того, работая над проектами последнего года обучения, студенты получают более глубокое представление о реальных функциональных процессах. Цели проектов последнего года включают в себя:

• Создать платформу для студентов, чтобы продемонстрировать свою практическую компетентность.
• Поощрять студентов применять свои предметные знания, полученные в курсе степени.
• Помочь учащимся отточить свои интеллектуальные качества, такие как творческое мышление, аналитические способности, умение работать в команде и коммуникативные навыки.

Проекты последнего года предназначены для того, чтобы помочь учащимся расширить свои творческие способности, создав новую систему с нуля. Кроме того, эти проекты подталкивают учащихся к развитию коммуникативных навыков, как устных, так и письменных. В то время как вербальные навыки развиваются на протяжении всего процесса разработки проекта, когда учащиеся участвуют один на один во взаимодействии и дискуссиях со своими руководителями, письменные навыки развиваются посредством написания подробных отчетов. Эти отчеты имеют решающее значение для окончательной оценки каждого студента.

Суть в том, что проекты последнего года готовят студентов к профессиональному миру. В конце концов, легче привлечь внимание потенциальных работодателей, когда в вашем резюме рассказывается о вашем практическом опыте и проектах.

Если вы студент последнего курса, эта статья как раз то, что вам нужно! Сегодня мы поговорим о нескольких идеях проектов последнего года, которые значительно облегчат процесс выбора. Итак, давайте приступим!

Читайте: 10 самых высокооплачиваемых рабочих мест в Индии

Идеи проектов последнего года, которые стоит попробовать

Мы составили список идей проектов последнего года, разделенных на проекты Python, проекты по науке о данных и проекты по машинному обучению.

Выпускные проекты Python

1. Будильник

Этот проект Python начального уровня весьма практичен, поскольку почти каждый ежедневно пользуется будильником. Проект представляет собой приложение CLI (интерфейс командной строки) с уникальным поворотом. Помимо стандартных функций будильника, таких как часы, будильник, секундомер и таймер, этот будильник имеет интеграцию с YouTube. Вы можете включить ссылки YouTube в текстовый файл и закодировать приложение для чтения файла. Таким образом, когда вы устанавливаете время для будильника, приложение выберет случайную ссылку на YouTube, сохраненную в текстовом файле, и начнет воспроизведение видео.

2. Адресная книга

Проект адресной книги представляет собой довольно простое приложение с графическим интерфейсом, в котором пользователи могут добавлять несколько контактных данных, отображая их в виде списка. Пользователи могут добавлять и сохранять контактные данные, такие как имя, контактный номер и адрес. Чтобы добавить новую контактную информацию, пользователю необходимо ввести нужную информацию в текстовые поля и нажать кнопку «Добавить», чтобы добавить запись. Они также могут удалить любую контактную запись, которая им больше не нужна. Тремя основными компонентами этого проекта Python за последний год являются AddressBook.py, db.py и gui.py.

3. Конвертер валют

Еще одно приложение с графическим интерфейсом в списке. Этот проект включает в себя создание конвертера валют, который может конвертировать значение одной валюты в другую денежную единицу. Например, вы можете конвертировать индийскую рупию в доллар или фунт и наоборот. Проблема заключается в том, что стоимость валют колеблется ежедневно. Однако вы можете решить эту проблему, импортировав электронную таблицу Excel, содержащую обновленные значения валюты. Чтобы создать этот проект, вы должны иметь базовые знания программирования на Python и библиотеки Pygame.

4. Волшебный шар 8

Это очень интересный проект для начинающих. Мяч Magic 8 – шарообразная игрушка, предназначенная для гадания и поиска совета. Как и игрушечный мяч Magic 8, это приложение также будет отвечать на вопросы пользователей. Однако здесь вы должны позволить пользователям ввести свой вопрос, отобразить сообщение «в процессе» и, наконец, раскрыть ответ. Например, если пользователь спрашивает: «Какой мой любимый цвет?» ответом может быть название любого случайного цвета или простое «да» или «нет». Итак, вам придется запрограммировать не менее 10–20 ответов. Кроме того, приложение должно иметь возможность позволить пользователям продолжить игру или выйти из игры.

5. Симулятор игры в кости

Симулятор броска игральных костей — это приложение Python, которое может имитировать функции физического броска игральных костей. Это работает примерно так: когда пользователь бросает кости в игре, он генерирует случайное число от 1 до 6 и отображает окончательный ответ. Пользователь может бросать кости любое количество раз, поскольку программа имеет возможность многократно бросать кости. По сути, симулятор бросания костей должен иметь возможность выбирать и отображать случайное число каждый раз, когда пользователь бросает кости.

Оформить заказ: идеи проекта Python

Проекты последнего года обучения науке о данных

1. Система определения пола и возраста

Приложение для определения пола и возраста — это популярный проект последнего года в области науки о данных, который помогает укрепить ваши навыки программирования. Для разработки проекта определения пола и возраста вам понадобятся Python, машина опорных векторов и сверточная нейронная сеть. К счастью, вы получите множество наборов данных для обучения модели. Как следует из названия, приложение может предсказывать пол и возраст человека посредством распознавания изображений. Таким образом, как только вы загрузите изображение человека в модель, она отобразит его пол и возраст.

2. Программное обеспечение для распознавания эмоций

В этом проекте вы разработаете систему распознавания эмоций со встроенным аудиовходом. Это простой, но практичный проект последнего года обучения, позволяющий учащимся развить свои практические навыки. Компоненты, необходимые для этого проекта, включают Python, машину опорных векторов, алгоритм RNN и сверточную нейронную сеть. Вы можете использовать набор данных Vox Celebrity с различными голосовыми образцами для обучения модели, а пакет Librosa можно использовать для извлечения и классификации звуковых образцов. Это отличное приложение для людей с нарушениями слуха.

3. Система сегментации клиентов

Сегментация клиентов — это популярный метод, используемый брендами для более глубокого понимания своей целевой аудитории с помощью обучения без учителя. Сегментация клиентов помогает разделить целевую аудиторию бренда на разных покупателей в соответствии с такими факторами, как покупательское поведение, пол, возраст, местоположение, доход, интересы и предпочтения. В проекте используется метод разделения для разделения клиентов в соответствии с этими атрибутами. Другими требованиями для проекта сегментации клиентов являются R, кластеризация K-mean, кластеризация на основе плотности и кластеризация на основе модели.

4. Android-чат-бот

Это обычный чат-бот для платформы Android. Он предназначен для понимания запросов пользователей и их намерений и предоставления соответствующих ответов. Таким образом, когда пользователь вводит свой вопрос в систему, бот анализирует ключевые слова и генерирует соответствующий ответ для конкретного запроса. Чат-бот может общаться с людьми на самые разные темы, включая спорт, здоровье, образование, развлечения и т. д. Поскольку чат-боты сейчас очень популярны, этот проект — отличный выбор для студентов последнего курса.

5. Система рекомендаций фильмов

Платформы онлайн-контента становятся все более популярными с каждым днем, благодаря персонализированным предложениям контента механизмы рекомендаций стали последней тенденцией в цифровой сфере. Вы можете создать систему рекомендаций фильмов, используя R и Collaborative Filtering. Основная цель этого проекта — изучить историю посещений и просмотров пользователя и рекомендовать фильмы, соответствующие его интересам. Этот проект последнего года обучения — идеальный выбор для соискателей, которые хотят понять механизмы рекомендательных систем.

Читайте: Как сделать чат-бота на Python?

6. Программное обеспечение для обнаружения мошеннических приложений

И Apple Store, и PlayStore полны мошеннических приложений. Вредоносные приложения могут не только нарушить нормальное функционирование телефона, но также получить доступ к конфиденциальным данным, хранящимся на телефоне, и использовать их не по назначению. Здесь вы разработаете программное обеспечение, которое может обрабатывать информацию, комментарии и отзывы пользователей о приложениях в Apple Store/PlayStore, чтобы определить, является ли это подлинным приложением. Программное обеспечение может обрабатывать несколько приложений одновременно.

Читайте: Идеи проекта по науке о данных

Выпускные проекты по машинному обучению

1. Система прогнозирования цен на акции

В этом проекте машинного обучения вы создадите предиктор цен на акции, который сможет прогнозировать будущие цены на акции. Самое лучшее в работе с данными фондового рынка заключается в том, что они, как правило, имеют короткие циклы обратной связи, что позволяет аналитикам данных использовать новые рыночные данные для проверки прогнозов цен на акции. Однако данные фондового рынка, как правило, очень детализированы, разнообразны и изменчивы.

Вы можете смоделировать этот предсказатель курса акций для выполнения простых вычислений, таких как прогнозирование движения цены организации за шесть месяцев на основе фундаментальных показателей из ее квартального отчета. Вы также можете смоделировать его, чтобы найти и сгруппировать похожие акции на основе их движения цен и определить периоды, когда их цены значительно колеблются.

2. Система кредитного скоринга

Система кредитного скоринга определяет кредитный скоринг пользователя с использованием больших данных. Этот проект машинного обучения сочетает аналитику социальных сетей с данными мобильных телефонов для оценки доверия пользователей. Поскольку она использует колоссальные объемы финансовых данных из разных стран и изучает широкий спектр финансовых показателей (факторов), модель машинного обучения предлагает расширенный процесс принятия решений для определения кредитного рейтинга.

3. Система онлайн-экзаменов и оценок

В этом проекте машинного обучения вы создадите приложение, которое позволит учащимся сдавать вступительный тест онлайн. В соответствии с оценками, полученными на тесте, система сформирует список колледжей, подходящих для студента. Основная цель этого приложения — предложить быстрый и беспроблемный процесс явки на онлайн-экзамены и почти немедленный доступ к результатам. Вступительный тест, проводимый на этой платформе, будет иметь варианты с несколькими вариантами ответов, а встроенный искусственный интеллект проверяет ответы.

4. Распознавание занятий фитнесом для смартфона

В этом проекте машинного обучения используются данные смартфона, в частности данные о занятиях фитнесом, полученные с помощью инерциальных датчиков телефона. Основная цель этого проекта по распознаванию занятий фитнесом — разработать классификационную модель, которая может идентифицировать занятия фитнесом человека, такие как бег, езда на велосипеде, скоростная ходьба и т. д. Если вы выберете это в качестве одного из своих проектов последнего года, это поможет вам понять, как создавать модели машинного обучения для решения мультиклассификационных задач.

5. Система классификации рукописных цифр

Этот проект — отличный способ понять глубокое обучение и то, как работают нейронные сети. По сути, он основан на распознавании изображений. Одним из лучших наборов данных для этого проекта является набор данных MNIST, поскольку он разнообразен и удобен для начинающих. В этом проекте вы узнаете, как научить машину (модель ML) понимать и классифицировать изображения рукописных цифр как десять цифр (0–9). Цель состоит в том, чтобы научить модель распознавать числа из разрозненных источников, таких как банковские чеки, изображения, электронные письма и все остальное, содержащее числовую запись.

6. Система прогнозирования личности

Этот проект ML направлен на создание автоматизированной системы классификации личности с использованием передовых алгоритмов ML и методов интеллектуального анализа данных для извлечения данных о поведении и характеристиках пользователей и поиска значимых закономерностей. Он также может классифицировать и предсказывать личности пользователей на основе прошлых классификаций. Система изучает наблюдаемые паттерны, хранящиеся в ее обширной базе данных, и предсказывает личность нового пользователя на основе подобных паттернов. Это удобный инструмент для брендов, которые предлагают персонализированные продукты клиентам на основе их личности.

Читайте: Идеи проекта машинного обучения

Подведение итогов

Все эти проекты станут отличным дополнением к вашему портфолио, поскольку они продемонстрируют ваши реальные навыки и практический опыт потенциальным работодателям. Итак, какой из них вы выберете в качестве своего последнего проекта года?

Если вам интересно изучать науку о данных, чтобы быть в авангарде быстро развивающихся технологий, ознакомьтесь с дипломом PG upGrad & IIIT-B в области науки о данных.