17 แนวคิดและหัวข้อโครงการปีสุดท้ายที่น่าตื่นเต้น [2022]

ปีสุดท้ายของหลักสูตรสำเร็จการศึกษาเป็นหนึ่งในขั้นตอนที่สำคัญที่สุดในการศึกษาและการดูแลอย่างมืออาชีพของคุณ ในขณะที่สามปีแรกของหลักสูตรการสำเร็จการศึกษากระแสวิทยาศาสตร์ เช่น วิทยาการคอมพิวเตอร์และวิศวกรรมศาสตร์ (CSE), วิศวกรรมคอมพิวเตอร์ (CE)/วิทยาการคอมพิวเตอร์ (CS), เทคโนโลยีสารสนเทศ (IT) และวิศวกรรมไฟฟ้าและคอมพิวเตอร์ (ECE) มุ่งเน้นไปที่ด้านทฤษฎี ในปีสุดท้าย นักศึกษาจะได้นำความรู้เชิงทฤษฎีมาทดสอบ นี่คือเวลาที่นักเรียนทำงานที่ได้รับมอบหมายและโครงการที่ใช้งานได้จริง

เป้าหมายหลักเบื้องหลังการรวมโครงงานปีสุดท้ายในหลักสูตรคือการสนับสนุนให้นักเรียนนำความรู้เชิงทฤษฎีไปประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติ การทำงานในโครงการปีสุดท้ายช่วยให้นักศึกษาได้จับคู่คณะทางปัญญากับทักษะการปฏิบัติเพื่อแก้ไขปัญหาด้านวิศวกรรมและธุรกิจในโลกแห่งความเป็นจริง

ผู้เรียนได้รับการขึ้นเงินเดือนโดยเฉลี่ย 58% โดยสูงสุดอยู่ที่ 400%

นักศึกษาสามารถเลือกโครงงานปีสุดท้ายในสาขาการศึกษาเฉพาะทางเพื่อรับความรู้ที่ครอบคลุมและสร้างทักษะเฉพาะกลุ่มในโดเมนนั้น นอกจากนี้ ขณะทำงานในโครงการปีสุดท้าย นักเรียนจะได้รับข้อมูลเชิงลึกมากขึ้นเกี่ยวกับกระบวนการทำงานจริงในโลกแห่งความเป็นจริง วัตถุประสงค์ของโครงการปีสุดท้าย ได้แก่ :

• เพื่อสร้างเวทีให้นักเรียนได้แสดงความสามารถในทางปฏิบัติ
• เพื่อส่งเสริมให้นักศึกษานำความรู้รายวิชาที่ได้รับไปใช้ในหลักสูตรปริญญา
• เพื่อช่วยให้นักเรียนพัฒนาคุณสมบัติทางปัญญาของตนเอง เช่น ความคิดสร้างสรรค์ ความสามารถในการวิเคราะห์ การทำงานเป็นทีม และทักษะการสื่อสาร

โครงการปีสุดท้ายได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยให้นักเรียนเพิ่มความสามารถในการสร้างสรรค์โดยการสร้างระบบใหม่ตั้งแต่ต้น นอกจากนี้ โครงการเหล่านี้ยังผลักดันให้นักเรียนพัฒนาทักษะการสื่อสารทั้งทางวาจาและลายลักษณ์อักษร ในขณะที่ทักษะการพูดจะพัฒนาไปตลอดกระบวนการพัฒนาโครงงาน เมื่อนักเรียนมีส่วนร่วมในการโต้ตอบและสนทนาแบบตัวต่อตัวกับหัวหน้างาน ทักษะการเขียนจะพัฒนาผ่านการเขียนรายงานโดยละเอียด รายงานเหล่านี้มีความสำคัญต่อการประเมินขั้นสุดท้ายของนักเรียนแต่ละคน

สิ่งสำคัญที่สุด – โครงการปีสุดท้ายเตรียมนักเรียนให้พร้อมสำหรับโลกแห่งอาชีพ ท้ายที่สุด ง่ายกว่าที่จะดึงดูดสายตาของนายจ้างที่มีแนวโน้มจะเป็นนายจ้าง เมื่อประวัติย่อของคุณเน้นถึงประสบการณ์และโครงการที่ลงมือปฏิบัติจริงของคุณ

หากคุณเป็นนักศึกษาปีสุดท้าย บทความนี้คือสิ่งที่คุณต้องการ! วันนี้ เราจะมาพูดถึงแนวคิดโครงการปีสุดท้ายสองสามข้อที่จะทำให้กระบวนการเลือกง่ายขึ้นมาก มาเริ่มกันเลยดีกว่า!

อ่าน: 10 อันดับงานจ่ายสูงสุดในอินเดีย

ไอเดียโครงการปีสุดท้ายที่ควรค่าแก่การลอง

เราได้รวบรวมรายการแนวคิดโครงการปีสุดท้ายซึ่งแบ่งออกเป็นโครงการ Python, โครงการ Data Science และโครงการ Machine Learning

โครงการปีสุดท้ายของ Python

1. นาฬิกาปลุก

โครงการ Python ระดับเริ่มต้นนี้ค่อนข้างใช้งานได้จริง เนื่องจากเกือบทุกคนใช้นาฬิกาปลุกเป็นประจำทุกวัน โปรเจ็กต์นี้เป็นแอปพลิเคชั่น CLI (Command Line Interface) ที่มีเอกลักษณ์เฉพาะตัว นอกเหนือจากคุณสมบัตินาฬิกาปลุกมาตรฐาน เช่น นาฬิกา นาฬิกาปลุก นาฬิกาจับเวลา และตัวจับเวลา นาฬิกาปลุกรุ่นนี้ยังมีการทำงานร่วมกับ YouTube คุณสามารถรวมลิงก์ YouTube ไว้ในไฟล์ข้อความและเขียนโค้ดแอปพลิเคชันเพื่ออ่านไฟล์ ดังนั้น เมื่อคุณตั้งเวลาปลุก แอปจะเลือกลิงก์ YouTube แบบสุ่มที่จัดเก็บไว้ในไฟล์ข้อความและเริ่มเล่นวิดีโอ

2. สมุดที่อยู่

โครงการสมุดที่อยู่เป็นแอปพลิเคชัน GUI ที่เรียบง่าย ซึ่งผู้ใช้สามารถเพิ่มรายละเอียดการติดต่อได้หลายรายการ โดยแสดงในรูปแบบรายการ ผู้ใช้สามารถเพิ่มและจัดเก็บรายละเอียดการติดต่อ เช่น ชื่อ เบอร์ติดต่อ และที่อยู่ ในการเพิ่มข้อมูลติดต่อใหม่ ผู้ใช้ต้องพิมพ์ข้อมูลที่ต้องการในช่องข้อความและคลิกที่ปุ่มเพิ่มเพื่อเพิ่มบันทึก พวกเขายังสามารถลบบันทึกการติดต่อใด ๆ ที่พวกเขาไม่ต้องการอีกต่อไป องค์ประกอบหลักสามประการสำหรับโปรเจ็กต์ Python ในปีสุดท้ายนี้คือ AddressBook.py, db.py และ gui.py

3. ตัวแปลงสกุลเงิน

แอปพลิเคชั่น GUI อื่นในรายการ โปรเจ็กต์นี้เกี่ยวข้องกับการสร้างตัวแปลงสกุลเงินที่สามารถแปลงค่าของสกุลเงินหนึ่งเป็นหน่วยสกุลเงินอื่น ตัวอย่างเช่น คุณสามารถแปลงรูปีอินเดียเป็นดอลลาร์หรือปอนด์และในทางกลับกัน ความท้าทายที่อยู่ที่นี่คือมูลค่าของสกุลเงินผันผวนทุกวัน อย่างไรก็ตาม คุณสามารถแก้ปัญหานี้ได้โดยการนำเข้าสเปรดชีต Excel ที่มีค่าสกุลเงินที่อัปเดต ในการสร้างโครงการนี้ คุณต้องมีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมหลามและไลบรารี Pygame

4. เมจิก 8 ลูก

นี่เป็นโครงการที่สนุกสุด ๆ สำหรับผู้เริ่มต้น ลูกบอล Magic 8 เป็นของเล่นทรงกลมที่ออกแบบมาสำหรับการดูดวงและการขอคำแนะนำ เช่นเดียวกับของเล่น Magic 8 ball แอปพลิเคชั่นนี้จะให้คำตอบสำหรับคำถามของผู้ใช้ อย่างไรก็ตาม คุณต้องอนุญาตให้ผู้ใช้ป้อนคำถาม แสดงข้อความ "อยู่ระหว่างดำเนินการ" และเปิดเผยคำตอบในที่สุด ตัวอย่างเช่น หากผู้ใช้ถามว่า “ฉันชอบสีอะไร” คำตอบอาจเป็นชื่อของสีสุ่มใดๆ หรือ "ใช่" หรือ "ไม่ใช่" ง่ายๆ ดังนั้น คุณจะต้องตั้งโปรแกรมการตอบสนองอย่างน้อย 10 ถึง 20 รายการ นอกจากนี้ แอปควรมีตัวเลือกให้ผู้ใช้เล่นต่อหรือออกจากเกมได้

5. เครื่องจำลองการทอยลูกเต๋า

เครื่องจำลองการทอยลูกเต๋าเป็นแอปพลิเคชั่น Python ที่สามารถเลียนแบบการทำงานของลูกเต๋ากลิ้งจริงได้ มันทำงานในลักษณะนี้ – เมื่อผู้ใช้ทอยลูกเต๋าในเกม มันจะสร้างตัวเลขสุ่มระหว่าง 1 ถึง 6 และแสดงคำตอบสุดท้าย ผู้ใช้สามารถทอยลูกเต๋ากี่ครั้งก็ได้ตามต้องการ เนื่องจากโปรแกรมมีตัวเลือกในการทอยลูกเต๋าซ้ำๆ โดยพื้นฐานแล้ว โปรแกรมจำลองการทอยลูกเต๋าควรจะสามารถเลือกและแสดงตัวเลขสุ่มทุกครั้งที่ผู้ใช้ทอยลูกเต๋า

ชำระเงิน: แนวคิดโครงการ Python

โครงงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลปีสุดท้าย

1. ระบบตรวจจับเพศและอายุ

แอปพลิเคชั่นตรวจจับเพศและอายุเป็นโครงการยอดนิยมของ Data Science ในปีสุดท้ายที่ช่วยเสริมทักษะในการเขียนโปรแกรมของคุณ สำหรับการพัฒนาโครงการตรวจจับเพศและอายุ คุณจะต้องใช้ Python, Support Vector Machine และ Convolutional Neural Network โชคดีที่คุณจะได้รับชุดข้อมูลมากมายสำหรับการฝึกโมเดล ตามชื่อที่แนะนำ แอปพลิเคชันสามารถทำนายเพศและอายุของบุคคลผ่านการจดจำภาพ ดังนั้น เมื่อคุณป้อนรูปภาพของบุคคลลงในแบบจำลอง จะแสดงเพศและอายุของพวกเขา

2. ซอฟต์แวร์จดจำอารมณ์

ในโครงการนี้ คุณจะพัฒนาระบบจดจำอารมณ์พร้อมอินพุตเสียงในตัว เป็นโครงงานปีสุดท้ายที่เรียบง่ายแต่ใช้งานได้จริงสำหรับนักเรียนเพื่อสร้างทักษะในโลกแห่งความเป็นจริง ส่วนประกอบที่จำเป็นสำหรับโครงการนี้ ได้แก่ Python, Support Vector Machine, อัลกอริทึม RNN และ Convolutional Neural Network คุณสามารถใช้ชุดข้อมูลคนดังของ Vox ที่มีตัวอย่างเสียงที่แตกต่างกันสำหรับการฝึกโมเดล ในขณะที่แพ็คเกจ Librosa สามารถใช้เพื่อแยกและแยกประเภทตัวอย่างเสียง เป็นแอปพลิเคชั่นที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้ที่มีความบกพร่องทางการได้ยิน

3. ระบบแบ่งกลุ่มลูกค้า

การแบ่งกลุ่มลูกค้าเป็นวิธีการที่นิยมใช้โดยแบรนด์เพื่อให้ได้รับข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับกลุ่มเป้าหมายผ่านการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล การแบ่งกลุ่มลูกค้าช่วยแบ่งกลุ่มผู้ชมเป้าหมายของแบรนด์ออกเป็นผู้ซื้อต่างๆ ตามปัจจัยต่างๆ เช่น พฤติกรรมการซื้อ เพศ อายุ สถานที่ รายได้ ความสนใจ และความชอบ โครงการใช้วิธีแบ่งพาร์ติชันลูกค้าตามคุณลักษณะเหล่านี้ ข้อกำหนดอื่นๆ สำหรับโครงการการแบ่งกลุ่มลูกค้า ได้แก่ R, การทำคลัสเตอร์ K-mean, การทำคลัสเตอร์ตามความหนาแน่น และการทำคลัสเตอร์ตามโมเดล

4. แชทบอท Android

นี่คือแชทบอททั่วไปสำหรับแพลตฟอร์ม Android ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้เข้าใจคำถามของผู้ใช้และเจตนาที่อยู่เบื้องหลังพวกเขา และให้คำตอบที่เกี่ยวข้อง ดังนั้น เมื่อผู้ใช้ป้อนคำถามในระบบ บอทจะวิเคราะห์คำหลักและสร้างการตอบกลับที่เหมาะสมสำหรับคำถามเฉพาะ แชทบอทสามารถสื่อสารกับมนุษย์ได้ในหลากหลายหัวข้อ เช่น กีฬา สุขภาพ การศึกษา ความบันเทิง ฯลฯ เนื่องจากแชทบอทได้รับความนิยมอย่างล้นหลามในขณะนี้ โปรเจ็กต์นี้จึงเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับนักศึกษาปีสุดท้าย

5. ระบบแนะนำภาพยนตร์

ด้วยแพลตฟอร์มเนื้อหาออนไลน์ที่ได้รับความนิยมมากขึ้นทุกวัน ด้วยคำแนะนำเนื้อหาที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล เครื่องมือแนะนำจึงกลายเป็นเทรนด์ล่าสุดในโดเมนดิจิทัล คุณสามารถสร้างระบบแนะนำภาพยนตร์โดยใช้ R และ Collaborative Filtering เป้าหมายหลักของโครงการนี้คือการศึกษาประวัติการเรียกดูและการดูของผู้ใช้ และแนะนำภาพยนตร์ที่ตรงกับความสนใจของผู้ใช้ โครงการปีสุดท้ายนี้เป็นทางเลือกในอุดมคติสำหรับผู้ที่ต้องการทำความเข้าใจกลไกของเครื่องมือแนะนำ

อ่าน: จะสร้าง chatbot ใน Python ได้อย่างไร

6. ซอฟต์แวร์ตรวจจับแอปหลอกลวง

ทั้ง Apple Store และ PlayStore นั้นเต็มไปด้วยแอพหลอกลวง แอปที่เป็นอันตรายไม่เพียงแต่สร้างความเสียหายให้กับการทำงานปกติของโทรศัพท์ แต่ยังเข้าถึงและใช้ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนที่จัดเก็บไว้ในโทรศัพท์ในทางที่ผิด ที่นี่ คุณจะพัฒนาซอฟต์แวร์ที่สามารถประมวลผลข้อมูล ความคิดเห็น และบทวิจารณ์ของผู้ใช้ของแอพใน Apple Store/PlayStore เพื่อพิจารณาว่าเป็นแอพของแท้หรือไม่ ซอฟต์แวร์สามารถประมวลผลหลายแอพพลิเคชั่นพร้อมกัน

อ่าน: แนวคิดโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล

โปรเจ็กต์การเรียนรู้ของเครื่องในปีสุดท้าย

1. ระบบทำนายราคาหุ้น

ในโครงการ ML นี้ คุณจะต้องสร้างตัวทำนายราคาหุ้นที่สามารถทำนายราคาหุ้นในอนาคตได้ สิ่งที่ดีที่สุดเกี่ยวกับการทำงานกับข้อมูลตลาดหุ้นคือโดยทั่วไปแล้วจะมีวงจรตอบรับสั้น ๆ ทำให้นักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถใช้ข้อมูลตลาดใหม่เพื่อตรวจสอบการคาดการณ์ราคาหุ้นได้ง่าย อย่างไรก็ตาม ข้อมูลตลาดหุ้นมีแนวโน้มที่จะละเอียด หลากหลาย และผันผวนอย่างมาก

คุณสามารถสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ราคาหุ้นนี้เพื่อทำการคำนวณง่ายๆ เช่น การทำนายการเคลื่อนไหวของราคาในหกเดือนขององค์กรตามตัวบ่งชี้พื้นฐานจากรายงานประจำไตรมาส คุณยังสามารถจำลองเพื่อค้นหาและจัดกลุ่มหุ้นที่คล้ายกันตามการเคลื่อนไหวของราคา และระบุช่วงเวลาที่ราคามีความผันผวนอย่างมีนัยสำคัญ

2. ระบบการให้คะแนนเครดิต

ระบบให้คะแนนเครดิตจะกำหนดคะแนนเครดิตของผู้ใช้โดยใช้บิ๊กดาต้า โปรเจ็กต์ ML นี้รวมการวิเคราะห์เครือข่ายโซเชียลกับข้อมูลโทรศัพท์มือถือเพื่อประเมินความน่าเชื่อถือของผู้ใช้ เนื่องจากจะดึงข้อมูลทางการเงินจำนวนมหาศาลจากประเทศต่างๆ และศึกษาตัวชี้วัดทางการเงิน (ปัจจัยต่างๆ) ที่ครอบคลุม โมเดล ML จึงมีกระบวนการตัดสินใจที่ดียิ่งขึ้นในการกำหนดคะแนนเครดิต

3. ระบบสอบและประเมินผลออนไลน์

ในโครงการ ML นี้ คุณจะต้องสร้างแอปพลิเคชันที่อนุญาตให้นักเรียนทำแบบทดสอบการรับเข้าเรียนทางออนไลน์ ตามคะแนนที่ได้จากการทดสอบ ระบบจะสร้างรายชื่อวิทยาลัยที่เหมาะกับนักเรียน จุดประสงค์หลักของแอปพลิเคชันนี้คือการนำเสนอขั้นตอนที่รวดเร็วและไม่ยุ่งยากในการสมัครสอบออนไลน์และเข้าถึงผลสอบเกือบจะในทันที การทดสอบการรับเข้าเรียนที่ดำเนินการผ่านแพลตฟอร์มนี้จะมีตัวเลือกแบบปรนัย และ AI ในตัวจะตรวจสอบคำตอบ

4. การจดจำกิจกรรมฟิตเนสสำหรับสมาร์ทโฟน

โปรเจ็กต์ ML นี้ใช้ข้อมูลสมาร์ทโฟน โดยเฉพาะข้อมูลกิจกรรมฟิตเนสที่บันทึกผ่านเซ็นเซอร์เฉื่อยของโทรศัพท์ เป้าหมายหลักของโครงการการรับรู้กิจกรรมฟิตเนสนี้คือการออกแบบโมเดลการจำแนกประเภทที่สามารถระบุกิจกรรมฟิตเนสของมนุษย์ได้ เช่น การวิ่ง การปั่นจักรยาน การเดินเร็ว เป็นต้น หากคุณเลือกโครงการนี้เป็นหนึ่งในโครงการปีสุดท้ายของคุณ จะช่วยให้คุณเข้าใจวิธีสร้างแบบจำลอง ML เพื่อแก้ปัญหาการจำแนกประเภท

5. ระบบการจำแนกหลักที่เขียนด้วยลายมือ

โครงการนี้เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการทำความเข้าใจ Deep Learning และการทำงานของโครงข่ายประสาทเทียม มันขึ้นอยู่กับการจดจำภาพเป็นหลัก ชุดข้อมูลที่ดีที่สุดชุดหนึ่งสำหรับโปรเจ็กต์นี้คือชุดข้อมูล MNIST เนื่องจากมีทั้งชุดข้อมูลที่หลากหลายและเหมาะสำหรับผู้เริ่มต้น ในโครงการนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสอนเครื่อง (รุ่น ML) ให้เข้าใจและจำแนกรูปภาพของตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือเป็นตัวเลขสิบหลัก (0–9) เป้าหมายคือการฝึกโมเดลให้รู้จักตัวเลขจากแหล่งที่แตกต่างกัน เช่น เช็คธนาคาร รูปภาพ อีเมล และอื่นๆ ที่มีรายการตัวเลข

6. ระบบทำนายบุคลิกภาพ

โปรเจ็กต์ ML นี้มุ่งเน้นที่การสร้างระบบการจำแนกบุคลิกภาพแบบอัตโนมัติโดยใช้อัลกอริธึม ML ขั้นสูงและเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลเพื่อดึงข้อมูลพฤติกรรมและคุณลักษณะของผู้ใช้ และค้นหารูปแบบที่มีความหมาย สามารถจำแนกและทำนายบุคลิกภาพของผู้ใช้ตามการจำแนกประเภทที่ผ่านมาได้เช่นกัน ระบบศึกษารูปแบบที่สังเกตได้ซึ่งจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลขนาดใหญ่ และทำนายบุคลิกภาพของผู้ใช้ใหม่ตามรูปแบบที่คล้ายคลึงกัน นี่เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับแบรนด์ที่นำเสนอผลิตภัณฑ์ส่วนบุคคลให้กับลูกค้าโดยพิจารณาจากบุคลิกของพวกเขา

อ่าน: แนวคิดโครงการการเรียนรู้ของเครื่อง

ห่อ

โครงการทั้งหมดเหล่านี้จะเป็นส่วนเสริมที่ยอดเยี่ยมในพอร์ตโฟลิโอของคุณ เนื่องจากจะแสดงทักษะในโลกแห่งความเป็นจริงและประสบการณ์ตรงต่อผู้ว่าจ้างในอนาคต คุณจะเลือกโครงการใดเป็นโครงการปีสุดท้ายของคุณ

หากคุณอยากรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อก้าวไปสู่ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอย่างรวดเร็ว ให้ตรวจสอบประกาศนียบัตร PG ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ upGrad & IIIT-B