适合初学者的 16 大令人兴奋的深度学习项目创意 [2022]

深度学习项目思路

尽管是一项新的技术进步，但深度学习的范围正在呈指数级扩大。 该技术旨在模仿生物神经网络，即人脑。 虽然深度学习的起源可以追溯到 1950 年代，但只有随着人工智能和机器学习的进步和采用，它才成为众人瞩目的焦点。 所以，如果你是 ML 初学者，你能做的最好的事情就是研究一些深度学习项目的想法。

在 upGrad，我们相信实用的方法，因为仅靠理论知识在实时工作环境中无济于事。 在本文中，我们将探索一些有趣的深度学习项目想法，初学者可以利用这些想法来测试他们的知识。 在本文中，您将找到一些顶级的深度学习项目创意，供初学者亲身体验深度学习。

作为机器学习的一个子集，深度学习利用分层排列的人工神经网络来执行特定的机器学习任务。 深度学习网络使用无监督学习方法——它们从非结构化或未标记的数据中学习。 人工神经网络就像人脑一样，神经元节点相互连接，形成网状结构。

传统学习模型使用线性方法分析数据，而深度学习系统的分层功能旨在以非线性方法处理和分析数据。

深度神经网络、循环神经网络和深度信念网络等深度学习架构已在自然语言处理、计算机视觉、生物信息学、语音识别、音频识别、机器翻译、社交网络过滤、药物设计等各个领域得到应用。棋盘游戏程序。 随着该领域的新进展，它正在帮助 ML 和深度学习专家设计创新和实用的深度学习项目。 您尝试的深度学习项目创意越多，您获得的经验就越多。

今天，我们将讨论帮助我们达到新的成就高度的七个令人惊叹的深度学习项目。

在本文中，我们介绍了顶级深度学习项目的想法。 我们从一些您可以轻松解决的初学者项目开始。 一旦你完成了这些简单的项目，我建议你回去，学习更多的概念，然后尝试中间项目。 当您感到自信时，您就可以处理高级项目。 如果你想提高你的技能，你需要掌握这些深度学习课程。

因此，这里有一些初学者可以研究的深度学习项目想法：

深度学习项目思路：初学者级别

这份针对学生的深度学习项目创意列表适合初学者，以及一般刚开始使用 ML 的人。 这些深度学习项目的想法将使您获得在职业生涯中取得成功所需的所有实用性。

此外，如果您正在寻找最后一年的深度学习项目创意，这份清单应该可以帮助您。 所以，事不宜迟，让我们直接进入一些深度学习项目的想法，这些想法将加强你的基础并让你爬上阶梯。

1. CIFAR-10 数据集的图像分类

开始为学生尝试动手深度学习项目的最佳想法之一是进行图像分类。 CIFAR-10是一个包含 60,000 多张（32×32 尺寸）彩色图像的大型数据集，分为 10 个类别，其中每个类别有 6,000 张图像。 训练集包含 50,000 张图像，而测试集包含 10,000 张图像。 训练集将分为五个独立的部分，每个部分有 10,000 张随机排列的图像。 至于测试集，它将包括从十个类别中随机选择的 1000 张图像。

在这个项目中，您将开发一个可以识别输入图像类别的图像分类系统。 图像分类是深度学习领域的关键应用，因此，您将在从事该项目的同时获得各种深度学习概念的知识。

2.视觉跟踪系统

视觉跟踪系统旨在通过相机在给定时间范围内跟踪和定位移动对象。 它是一个方便的工具，具有许多应用，例如安全和监控、医学成像、增强现实、交通控制、视频编辑和通信以及人机交互。

该系统使用深度学习算法分析连续视频帧，然后跟踪帧之间目标对象的移动。 该视觉跟踪系统的两个核心组件是：

• 目标表示和定位
• 过滤和数据关联

3.人脸检测系统

这是适合初学者的优秀深度学习项目创意之一。 随着深度学习的进步，人脸识别技术也有了长足的进步。 人脸识别技术是对象检测的一个子集，专注于观察语义对象的实例。 它旨在跟踪和可视化数字图像中的人脸。

在这个深度学习项目中，您将学习如何实时执行人脸识别。 您必须在 Python 和 OpenCV 中开发模型。

深度学习项目思路：中级

4. 数字识别系统

顾名思义，该项目涉及开发一个数字识别系统，该系统可以根据设定的原则对数字进行分类。 在这里，您将使用包含图像（28 X 28 大小）的 MNIST 数据集。

该项目旨在创建一个识别系统，该系统可以使用浅层网络和深层神经网络的组合并通过实现逻辑回归来对从 0 到 9 的数字进行分类。 Softmax Regression 或 Multinomial Logistic Regression 是该项目的理想选择。 由于这种技术是逻辑回归的推广，因此它适用于多类分类，假设所有类互斥）。

5.聊天机器人

在这个项目中，您将使用 IBM Watson 的 API 对聊天机器人进行建模。 沃森是人工智能可以帮助我们完成的主要例子。 这个项目背后的想法是利用 Watson 的深度学习能力来创建一个可以像其他人一样与人类互动的聊天机器人。 聊天机器人非常智能，可以实时回答人类的问题或请求。 这就是为什么越来越多的公司在其客户支持基础设施中采用聊天机器人的原因。

这个项目不是一个非常具有挑战性的项目。 您只需要在您的机器中安装 Python 2/3、一个 Bluemix 帐户，当然还有一个有效的 Internet 连接！ 如果您希望将其扩大一个档次，您可以访问Github 存储库并通过包含动画汽车仪表板来改进您的聊天机器人的功能。

阅读：如何用 Python 制作聊天机器人？

6.音乐流派分类系统

这是有趣的深度学习项目理念之一。 这是一个很好的项目，可以培养和提高你的深度学习技能。 您将创建一个深度学习模型，该模型使用神经网络自动对音乐类型进行分类。 对于这个项目，您将使用 FMA（免费音乐档案）数据集。 FMA 是一个包含高质量和合法音频下载的交互式图书馆。 它是一个开源且易于访问的数据集，非常适合执行大量 MIR 任务，包括浏览和组织大量音乐收藏。

但是，请记住，在您可以使用该模型按流派对音频文件进行分类之前，您必须从音频样本中提取相关信息（如频谱图、MFCC 等）。

7.嗜睡检测系统

司机的困倦是造成交通事故的主要原因之一。 经常长途跋涉的司机在方向盘后面打瞌睡是很自然的。 即使是压力和睡眠不足也会导致司机在驾驶时感到昏昏欲睡。 该项目旨在通过创建嗜睡检测代理来预防和减少此类事故。

在这里，您将使用 Python、OpenCV 和 Keras 构建一个系统，该系统可以检测驾驶员的闭眼状态，并在他们在驾驶时睡着时发出警报。 即使驾驶员的眼睛闭上几秒钟，该系统也会立即通知驾驶员，从而防止发生可怕的道路事故。 OpenCV 将通过网络摄像头监控和收集驾驶员的图像，并将它们输入深度学习模型，该模型将驾驶员的眼睛分类为“睁眼”或“闭眼”。

8. 图片说明生成器

这是趋势性的深度学习项目理念之一。 这是一个基于 Python 的深度学习项目，它利用卷积神经网络和 LTSM（一种循环神经网络）来构建可以为图像生成标题的深度学习模型。

图像说明生成器结合了计算机视觉和自然语言处理技术来分析和识别图像的上下文，并用自然人类语言（例如英语、西班牙语、丹麦语等）相应地描述它们。 这个项目将加强你对 CNN 和 LSTM 的了解，你将学习如何在现实世界的应用程序中实现它们。

9. 为旧的黑白照片着色

长期以来，黑白图像的自动图像着色一直是计算机视觉和深度学习领域探索的热门话题。 最近的一项研究表明，如果我们使用庞大而丰富的数据集训练神经网络，我们可以创建一个深度学习模型，可以在黑白照片中产生幻觉。

在这个图像着色项目中，您将使用 Python 和 OpenCV DNN 架构（它是在 ImageNet 数据集上训练的）。 目的是创建灰度图像的彩色再现。 为此，您将使用预训练的Caffe 模型、prototxt 文件和 NumPy 文件。

深度学习项目创意 - 高级

10. 探测器

Detectron 是 Facebook AI Research (FAIR) 的软件系统，旨在执行和运行最先进的对象检测算法。 这个深度学习项目用 Python 编写，基于 Caffe2 深度学习框架。

Detectron 已经成为许多精彩研究项目的基础，包括用于对象检测的特征金字塔网络； 掩码 R-CNN ； 检测和识别人与物体的交互； 密集物体检测的焦点损失； Non-local Neural Networks和Learning to Segment Every Thing等等。

Detectron 为对象检测研究提供了高质量和高性能的代码库。 它包括 50 多个预先训练的模型，并且非常灵活——它支持快速实施和评估新的研究。

11. 波光

这是有趣的深度学习项目理念之一。 WaveGlow 是由 NVIDIA 开发和提供的基于流的语音合成生成网络。 它可以从 mel-spectograms 生成高质量的语音。 它融合了从 WaveNet 和 Glow 获得的见解，以促进快速、高效和高质量的音频合成，而不需要自动回归。

WaveGlow 可以通过单个网络实现，也可以使用单个成本函数进行训练。 目的是优化训练数据的可能性，从而使训练过程易于管理和稳定。

12. OpenCog

OpenCog 项目包括促进人工智能研发的核心组件和平台。 它旨在设计一个开源的通用人工智能（AGI）框架，可以准确地捕捉人脑架构和动态的精神。 人工智能机器人 Sophia 是 AGI 最好的例子之一。

OpenCog 还包含 OpenCog Prime——一种用于机器人和虚拟具身认知的高级架构，其中包括各种交互组件，以产生与人类等效的通用人工智能(AGI) 作为整个系统的一种新兴现象。

13. 深度模仿

DeepMimic是“基于物理的角色技能的示例引导深度强化学习”。 换句话说，它是一个通过利用强化学习训练的神经网络，通过模拟人形或任何其他物理代理再现运动捕捉的动作。

DeepMimic 的功能非常简单。 首先，你需要设置一个你想要动画的东西的模拟（你可以捕捉某人做出特定动作并尝试模仿它）。 现在，您使用动作捕捉数据通过强化学习训练神经网络。 这里的输入是不同时间点的手臂和腿的配置，而奖励是特定时间点真实事物与模拟之间的差异。

14.IBM 沃森

机器学习和深度学习最优秀的例子之一是 IBM Watson。 IBM Watson 最大的优势在于它允许数据科学家和 ML 工程师/开发人员在一个集成平台上进行协作，以增强和自动化 AI 生命周期。 Watson 可以简化、加速和管理 AI 部署，从而使公司能够利用 ML 和深度学习的潜力来提升业务价值。

IBM Watson 与Watson Studio集成，使跨职能团队能够快速高效地部署、监控和优化 ML/深度学习模型。 它可以自动生成 API，帮助您的开发人员轻松地将 AI 集成到他们的应用程序中。 最重要的是，它带有直观的仪表板，使团队可以方便地无缝管理生产中的模型。

15. 谷歌大脑

这是优秀的深度学习项目理念之一。 Google Brain 项目是 2011 年在 Google 开始的深度学习 AI 研究。 由 Google 研究员 Jeff Dean、Google 研究员 Greg Corrado 和斯坦福大学教授 Andrew Ng 领导的 Google Brain 团队旨在将深度学习和机器学习从实验室的局限带入现实世界。 他们为 ML 设计了最大的神经网络之一——它由 16,000 个连接在一起的计算机处理器组成。

为了测试如此庞大的神经网络的能力，Google Brain 团队向网络提供了来自 1000 万个 YouTube 视频的猫图像的随机缩略图。 然而，问题是他们没有训练系统识别猫的样子。 但这个智能系统却让所有人大吃一惊——它自学了猫的识别方法，并进一步组装猫的特征，完成了猫的形象！

Google Brain 项目成功地证明了基于软件的神经网络可以模仿人脑的功能，其中每个神经元都经过训练以检测特定对象。 深度学习算法如何改变我们的日常生活

16. 12 Sigma的肺癌检测算法

12 Sigma 开发了一种人工智能算法，可以在早期阶段减少与肺癌相关的诊断错误，并比传统方法更快地检测肺癌迹象。

Sigma Technologies 的联合创始人兼 CEO 钟鑫表示，通常传统的癌症检测方法需要时间来检测肺癌。 然而，12 Sigma 的AI 算法系统可以减少诊断时间，从而提高肺癌患者的生存率。

通常，医生通过仔细检查 CT 扫描图像以检查小结节并将其分类为良性或恶性来诊断肺癌。 医生可能需要十多分钟的时间来目视检查患者的 CT 图像中是否有结节，以及将结节分类为良性或恶性的额外时间。

不用说，人为错误的可能性总是很高。 12 Sigma 坚持其 AI 算法可以在两分钟内检查 CT 图像并分类结节。

结论

这些只是迄今为止深度学习在现实世界中的一小部分应用。 这项技术还很年轻——正如我们所说，它正在发展。 深度学习拥有巨大的可能性，可以催生开创性的创新，帮助人类应对现实世界的一些基本挑战。

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