適合初學者的 16 大令人興奮的深度學習項目創意 [2022]

深度學習項目思路

儘管是一項新的技術進步，但深度學習的範圍正在呈指數級擴大。 該技術旨在模仿生物神經網絡，即人腦。 雖然深度學習的起源可以追溯到 1950 年代，但只有隨著人工智能和機器學習的進步和採用，它才成為眾人矚目的焦點。 所以，如果你是 ML 初學者，你能做的最好的事情就是研究一些深度學習項目的想法。

在 upGrad，我們相信實用的方法，因為僅靠理論知識在實時工作環境中無濟於事。 在本文中，我們將探索一些有趣的深度學習項目想法，初學者可以利用這些想法來測試他們的知識。 在本文中，您將找到一些頂級的深度學習項目創意，供初學者親身體驗深度學習。

作為機器學習的一個子集，深度學習利用分層排列的人工神經網絡來執行特定的機器學習任務。 深度學習網絡使用無監督學習方法——它們從非結構化或未標記的數據中學習。 人工神經網絡就像人腦一樣，神經元節點相互連接，形成網狀結構。

傳統學習模型使用線性方法分析數據，而深度學習系統的分層功能旨在以非線性方法處理和分析數據。

深度神經網絡、循環神經網絡和深度信念網絡等深度學習架構已在自然語言處理、計算機視覺、生物信息學、語音識別、音頻識別、機器翻譯、社交網絡過濾、藥物設計等各個領域得到應用。棋盤遊戲程序。 隨著該領域的新進展，它正在幫助 ML 和深度學習專家設計創新和實用的深度學習項目。 您嘗試的深度學習項目創意越多，您獲得的經驗就越多。

今天，我們將討論幫助我們達到新的成就高度的七個令人驚嘆的深度學習項目。

在本文中，我們介紹了頂級深度學習項目的想法。 我們從一些您可以輕鬆解決的初學者項目開始。 一旦你完成了這些簡單的項目，我建議你回去，學習更多的概念，然後嘗試中間項目。 當您感到自信時，您就可以處理高級項目。 如果你想提高你的技能，你需要掌握這些深度學習課程。

因此，這裡有一些初學者可以研究的深度學習項目想法：

深度學習項目思路：初學者級別

這份針對學生的深度學習項目創意列表適合初學者，以及一般剛開始使用 ML 的人。 這些深度學習項目的想法將使您獲得在職業生涯中取得成功所需的所有實用性。

此外，如果您正在尋找最後一年的深度學習項目創意，這份清單應該可以幫助您。 所以，事不宜遲，讓我們直接進入一些深度學習項目的想法，這些想法將加強你的基礎並讓你爬上階梯。

1. CIFAR-10 數據集的圖像分類

開始為學生嘗試動手深度學習項目的最佳想法之一是進行圖像分類。 CIFAR-10是一個包含 60,000 多張（32×32 尺寸）彩色圖像的大型數據集，分為 10 個類別，其中每個類別有 6,000 張圖像。 訓練集包含 50,000 張圖像，而測試集包含 10,000 張圖像。 訓練集將分為五個獨立的部分，每個部分有 10,000 張隨機排列的圖像。 至於測試集，它將包括從十個類別中隨機選擇的 1000 張圖像。

在這個項目中，您將開發一個可以識別輸入圖像類別的圖像分類系統。 圖像分類是深度學習領域的關鍵應用，因此，您將在從事該項目的同時獲得各種深度學習概念的知識。

2.視覺跟踪系統

視覺跟踪系統旨在通過相機在給定時間範圍內跟踪和定位移動對象。 它是一個方便的工具，具有許多應用，例如安全和監控、醫學成像、增強現實、交通控制、視頻編輯和通信以及人機交互。

該系統使用深度學習算法分析連續視頻幀，然後跟踪幀之間目標對象的移動。 該視覺跟踪系統的兩個核心組件是：

• 目標表示和定位
• 過濾和數據關聯

3.人臉檢測系統

這是適合初學者的優秀深度學習項目創意之一。 隨著深度學習的進步，人臉識別技術也有了長足的進步。 人臉識別技術是對象檢測的一個子集，專注於觀察語義對象的實例。 它旨在跟踪和可視化數字圖像中的人臉。

在這個深度學習項目中，您將學習如何實時執行人臉識別。 您必須在 Python 和 OpenCV 中開發模型。

深度學習項目思路：中級

4. 數字識別系統

顧名思義，該項目涉及開發一個數字識別系統，該系統可以根據設定的原則對數字進行分類。 在這裡，您將使用包含圖像（28 X 28 大小）的 MNIST 數據集。

該項目旨在創建一個識別系統，該系統可以使用淺層網絡和深層神經網絡的組合併通過實現邏輯回歸來對從 0 到 9 的數字進行分類。 Softmax Regression 或 Multinomial Logistic Regression 是該項目的理想選擇。 由於這種技術是邏輯回歸的推廣，因此它適用於多類分類，假設所有類互斥）。

5.聊天機器人

在這個項目中，您將使用 IBM Watson 的 API 對聊天機器人進行建模。 沃森是人工智能可以幫助我們完成的主要例子。 這個項目背後的想法是利用 Watson 的深度學習能力來創建一個可以像其他人一樣與人類互動的聊天機器人。 聊天機器人非常智能，可以實時回答人類的問題或請求。 這就是為什麼越來越多的公司在其客戶支持基礎設施中採用聊天機器人的原因。

這個項目不是一個非常具有挑戰性的項目。 您只需要在您的機器中安裝 Python 2/3、一個 Bluemix 帳戶，當然還有一個有效的 Internet 連接！ 如果您希望將其擴大一個檔次，您可以訪問Github 存儲庫並通過包含動畫汽車儀表板來改進您的聊天機器人的功能。

閱讀：如何用 Python 製作聊天機器人？

6.音樂流派分類系統

這是有趣的深度學習項目理念之一。 這是一個很好的項目，可以培養和提高你的深度學習技能。 您將創建一個深度學習模型，該模型使用神經網絡自動對音樂類型進行分類。 對於這個項目，您將使用 FMA（免費音樂檔案）數據集。 FMA 是一個包含高質量和合法音頻下載的交互式圖書館。 它是一個開源且易於訪問的數據集，非常適合執行大量 MIR 任務，包括瀏覽和組織大量音樂收藏。

但是，請記住，在您可以使用該模型按流派對音頻文件進行分類之前，您必須從音頻樣本中提取相關信息（如頻譜圖、MFCC 等）。

7.嗜睡檢測系統

司機的困倦是造成交通事故的主要原因之一。 經常長途跋涉的司機在方向盤後面打瞌睡是很自然的。 即使是壓力和睡眠不足也會導致司機在駕駛時感到昏昏欲睡。 該項目旨在通過創建嗜睡檢測代理來預防和減少此類事故。

在這裡，您將使用 Python、OpenCV 和 Keras 構建一個系統，該系統可以檢測駕駛員的閉眼狀態，並在他們在駕駛時睡著時發出警報。 即使駕駛員的眼睛閉上幾秒鐘，該系統也會立即通知駕駛員，從而防止發生可怕的道路事故。 OpenCV 將通過網絡攝像頭監控和收集駕駛員的圖像，並將它們輸入深度學習模型，該模型將駕駛員的眼睛分類為“睜眼”或“閉眼”。

8. 圖片說明生成器

這是趨勢性的深度學習項目理念之一。 這是一個基於 Python 的深度學習項目，它利用卷積神經網絡和 LTSM（一種循環神經網絡）來構建可以為圖像生成標題的深度學習模型。

圖像說明生成器結合了計算機視覺和自然語言處理技術來分析和識別圖像的上下文，並用自然人類語言（例如英語、西班牙語、丹麥語等）相應地描述它們。 這個項目將加強你對 CNN 和 LSTM 的了解，你將學習如何在現實世界的應用程序中實現它們。

9. 為舊的黑白照片著色

長期以來，黑白圖像的自動圖像著色一直是計算機視覺和深度學習領域探索的熱門話題。 最近的一項研究表明，如果我們使用龐大而豐富的數據集訓練神經網絡，我們可以創建一個深度學習模型，可以在黑白照片中產生幻覺。

在這個圖像著色項目中，您將使用 Python 和 OpenCV DNN 架構（它是在 ImageNet 數據集上訓練的）。 目的是創建灰度圖像的彩色再現。 為此，您將使用預訓練的Caffe 模型、prototxt 文件和 NumPy 文件。

深度學習項目創意 - 高級

10. 探測器

Detectron 是 Facebook AI Research (FAIR) 的軟件系統，旨在執行和運行最先進的對象檢測算法。 這個深度學習項目用 Python 編寫，基於 Caffe2 深度學習框架。

Detectron 已經成為許多精彩研究項目的基礎，包括用於對象檢測的特徵金字塔網絡； 掩碼 R-CNN ； 檢測和識別人與物體的交互； 密集物體檢測的焦點損失； Non-local Neural Networks和Learning to Segment Every Thing等等。

Detectron 為對象檢測研究提供了高質量和高性能的代碼庫。 它包括 50 多個預先訓練的模型，並且非常靈活——它支持快速實施和評估新的研究。

11. 波光

這是有趣的深度學習項目理念之一。 WaveGlow 是由 NVIDIA 開發和提供的基於流的語音合成生成網絡。 它可以從 mel-spectograms 生成高質量的語音。 它融合了從 WaveNet 和 Glow 獲得的見解，以促進快速、高效和高質量的音頻合成，而不需要自動回歸。

WaveGlow 可以通過單個網絡實現，也可以使用單個成本函數進行訓練。 目的是優化訓練數據的可能性，從而使訓練過程易於管理和穩定。

12. OpenCog

OpenCog 項目包括促進人工智能研發的核心組件和平台。 它旨在設計一個開源的通用人工智能（AGI）框架，可以準確地捕捉人腦架構和動態的精神。 人工智能機器人 Sophia 是 AGI 最好的例子之一。

OpenCog 還包含 OpenCog Prime——一種用於機器人和虛擬具身認知的高級架構，其中包括各種交互組件，以產生與人類等效的通用人工智能(AGI) 作為整個系統的一種新興現象。

13. 深度模仿

DeepMimic是“基於物理的角色技能的示例引導深度強化學習”。 換句話說，它是一個通過利用強化學習訓練的神經網絡，通過模擬人形或任何其他物理代理再現運動捕捉的動作。

DeepMimic 的功能非常簡單。 首先，你需要設置一個你想要動畫的東西的模擬（你可以捕捉某人做出特定動作並嘗試模仿它）。 現在，您使用動作捕捉數據通過強化學習訓練神經網絡。 這裡的輸入是不同時間點的手臂和腿的配置，而獎勵是特定時間點真實事物與模擬之間的差異。

14.IBM 沃森

機器學習和深度學習最優秀的例子之一是 IBM Watson。 IBM Watson 最大的優勢在於它允許數據科學家和 ML 工程師/開發人員在一個集成平台上進行協作，以增強和自動化 AI 生命週期。 Watson 可以簡化、加速和管理 AI 部署，從而使公司能夠利用 ML 和深度學習的潛力來提升業務價值。

IBM Watson 與Watson Studio集成，使跨職能團隊能夠快速高效地部署、監控和優化 ML/深度學習模型。 它可以自動生成 API，幫助您的開發人員輕鬆地將 AI 集成到他們的應用程序中。 最重要的是，它帶有直觀的儀表板，使團隊可以方便地無縫管理生產中的模型。

15. 谷歌大腦

這是優秀的深度學習項目理念之一。 Google Brain 項目是 2011 年在 Google 開始的深度學習 AI 研究。 由 Google 研究員 Jeff Dean、Google 研究員 Greg Corrado 和斯坦福大學教授 Andrew Ng 領導的 Google Brain 團隊旨在將深度學習和機器學習從實驗室的局限帶入現實世界。 他們為 ML 設計了最大的神經網絡之一——它由 16,000 個連接在一起的計算機處理器組成。

為了測試如此龐大的神經網絡的能力，Google Brain 團隊向網絡提供了來自 1000 萬個 YouTube 視頻的貓圖像的隨機縮略圖。 然而，問題是他們沒有訓練系統識別貓的樣子。 但這個智能係統卻讓所有人大吃一驚——它自學了貓的識別方法，並進一步組裝貓的特徵，完成了貓的形象！

Google Brain 項目成功地證明了基於軟件的神經網絡可以模仿人腦的功能，其中每個神經元都經過訓練以檢測特定對象。 深度學習算法如何改變我們的日常生活

16. 12 Sigma的肺癌檢測算法

12 Sigma 開發了一種人工智能算法，可以在早期階段減少與肺癌相關的診斷錯誤，並比傳統方法更快地檢測肺癌跡象。

Sigma Technologies 的聯合創始人兼 CEO 鍾鑫表示，通常傳統的癌症檢測方法需要時間來檢測肺癌。 然而，12 Sigma 的AI 算法系統可以減少診斷時間，從而提高肺癌患者的生存率。

通常，醫生通過仔細檢查 CT 掃描圖像以檢查小結節並將其分類為良性或惡性來診斷肺癌。 醫生可能需要十多分鐘的時間來目視檢查患者的 CT 圖像中是否有結節，以及將結節分類為良性或惡性的額外時間。

不用說，人為錯誤的可能性總是很高。 12 Sigma 堅持其 AI 算法可以在兩分鐘內檢查 CT 圖像並分類結節。

結論

這些只是迄今為止深度學習在現實世界中的一小部分應用。 這項技術還很年輕——正如我們所說，它正在發展。 深度學習擁有巨大的可能性，可以催生開創性的創新，幫助人類應對現實世界的一些基本挑戰。

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