初学者友好10个有趣且易上手的AI项目附Python源代码

来源：大数据文摘

本文约2500字，建议阅读8分钟。

本文将推举10个盛行的人工智能项目，让绝对初学者得到AI体验。

人工智能已经成为我们生活的一部分。
我们在日常生活中故意或无意地利用它，如推举影片，图像识别，语音识别，网站推举产品等。

这便是为什么你也须要开始学习。
你可以先看看2020年最好的5本人工智能书本，然而仅理解理论是不足的。
学生该当考试测验完成一些人工智能项目，如果你是新手，你能做的最好的事情便是花一些韶光在真正的人工智能项目上，从考试测验跟随人工智能的趋势到做自己的一些项目。
以下每个项目都有Python源代码的链接！

我将展示一些人工智能项目的有趣想法，初学者可以通过考试测验这些想法来测试他们的Python知识。

这些项目将帮助你发展技能，同时也检讨你现有的知识。
人工智能可用于许多领域。
你对各种人工智能项目的研究越多，学到的东西就越多。

房价是经济康健与否的主要决定成分，而房价的范围是买卖双方都关心的问题。
房价由涵盖住宅房屋几个方面的多少指标来确定。

历史定价数据常日用于获取均匀价格。
除了不同房屋的价格外，你还可以利用其他数据集，包括城市的犯罪率，非零售企业的位置和市民的年事。
对付初学者来说，这是一个测试他们技能的完美项目。

以下是利用线性回归来预测房价的教程，当然也包括Python源代码：

https://www.youtube.com/watch?v=Mcs2x5-7bc0list=PLvk-72jrjBFFsb0dKG0l2SEwK95p4vM89index=3

人工已经帮助股市投资者一段韶光了。
金融机构和投资经理最近试图将机器学习和人工智能纳入业务，以便为他们供应竞争上风。
基于人工智能的交易平台在趋势建模方面很受欢迎，它们试取利用大数据探求被低估的股票。

这便是为什么它很适宜成为初学者的第一个人工智能项目。
你会喜好股票市场，由于它充满了信息。
你可以得到各种类型的数据集，并立即开始处理项目。

对付局外人来说，股市的变革就像波涛彭湃的大海。
预测股票市场的价格和活动是一项非常繁芜且哀求很高的事情。
这包括阐明经济走势，评估特定行业的模式以及在金融市场内部调度股价。
这便是人工智能可以派上用场的地方。

算法交易在环球金融市场中霸占很大份额，正在进行的交易中有超过60%是基于算法。
养老基金，共同基金，对冲基金，保险公司，散户投资者和紧张机构交易公司利用算法在股票市场进行交易。
因此，操持在金融部门事情的学生，简历上绝对该当有自己的小“阿拉丁”（“ 阿拉丁”是贝莱德用于管理投资决策风险的AI）。
股市反馈期也很短，有助于支持你的预测。

学习前请查看本教程，个中包含Python和神经网络来预测苹果公司的股价：

https://medium.com/@randerson112358/stock-price-prediction-using-python-machine-learning-e82a039ac2bb

谈天机器人是一种人工智能驱动的软件（Alexa，Google Assistant等）、运用程序、网站或其他网络，旨在评估客户的需求，然后帮助他们实行特界说务，例如交易，酒店预订，提交表格等。
当前，谈天机器人常日用于每个公司都须要谈天机器人以减少某些客户联系流程的行业。
公司利用谈天机器人的一些办法是：

这便是为什么设置谈天机器人是基于AI的最佳项目之一。
你可以从热门网站上的谈天机器人中汲取灵感，首先构建一个客户做事谈天机器人。
开拓了基本的谈天机器人后，你可以对其进行升级并构建更高等的版本。

这是一个很好的视频，先容了我们喜好的著名Siraj Raval，他在个中利用Tensorflow和递归神经网络创建了谈天机器人：

https://www.youtube.com/watch?v=PXJtFc8DjsE

我们每天都会收到数百封电子邮件，个中大多数是垃圾邮件（spam）。
顺便说一句，这个短语来自1970年巨蟒剧团的《飞行马戏团》短剧，该短剧里餐厅的所有菜单项都是SPAM。
检测垃圾邮件是自然措辞处理（NLP）的常见主题，因此请考试测验创建一个人工智能以根据电子邮件内容识别垃圾邮件或非垃圾邮件。

请查看此视频教程，你可以在个中利用Python源创建自己的垃圾邮件检测器：

https://www.youtube.com/watch?v=cNLPt02RwF0

人类手写的数字在大小和形状上有很大的不同。
创建一种可以识别人类手写数字的算法，是开始你人工智能之旅的好方法。
它对初学者都非常友好，有些人寻衅自己在5分钟内做到这一点！

不雅观看此视频 ，获取一些源代码以及有关Python代码实际功能的详细解释：

https://www.youtube.com/watch?v=Zi4i7Q0zrBs

Dino是一款盛行的谷歌浏览器游戏，可以在未连接互联网的情形下玩。
你该当履行强化学习，由于游戏大略，将很随意马虎理解它的事情事理。
你可以构建AI，它通过犯缺点来学习。

CodeBullet便是这么做的，你可以不才面链接查看视频，并在GitHub找到Python源代码：

https://www.youtube.com/watch?v=sB_IGstiWlc

https://github.com/Code-Bullet/Google-Chrome-Dino-Game-AI

当您键入一条时，手机会自动预测下一个你想用的单词，你乃至每天在不知情的情形下利用它。
但是你的手机软件如何知道你接下来要输入什么呢？自然措辞处理（NLP）！
你可以创建一个人工智能模型来预测最有可能涌现的下一个单词。
它是NLP的紧张任务之一，具有很多运用。

这是一篇非常不错的文章，个中还包括Python代码并逐步进行理解释：

https://medium.com/m/global-identity?redirectUrl=https%3A%2F%2Ftowardsdatascience.com%2Fexploring-the-next-word-predictor-5e22aeb85d8f

情绪剖析（也称为情绪挖掘或情绪AI）是用于确定一篇写作是正面，负面还是中立的方法。
利用该技能的范例场景是创造"大众对特定主题的感想熏染。
由于诸如Twitter之类的媒体平台是大数据的公开海洋，挖掘此类数据有助于以多种办法理解用户的想法和不雅观点。
能够打算出环绕着一些问题的这种觉得将供应一个很好的想法，即它将会发生什么。
这可以用于多种目的，例如预测股票价格。

我个人真的很喜好本教程，该教程中对代码的阐明比任何一本书都更好：

https://www.youtube.com/watch?v=ujId4ipkBio

人工智能在识别大数据的趋势，区分大数据间的特色和创造人类大脑无法识别的数据特色方面发达发展。
深度精力病理扫描中转移性癌症的自动检测是一个很有潜力的临床运用领域。

将人工智能与癌症治疗结合可以提高诊断的质量和准确性，有助于临床决策并改进患者的预后。
人工智能临床照顾护士，尤其是在低收入环境中，可能会加剧康健不平等。

你可以在本文中找到Python源代码和很好的阐明，当然还包括视频：

https://medium.com/@randerson112358/breast-cancer-detection-using-machine-learning-38820fe98982

进入21世纪，人脸检测技能已成为一定。
用于检测和解释感情的深度学习系统旨在识别和解释人的面部表情。
它们能检测出人类的核心情绪，例如悲哀，快乐，愤怒，中立，厌恶，恐怖和惊异。
面部感情检测和识别系统的紧张特点是它可以评估感情，区分好坏，并对它们进行精确分类。
它还可以利用标记的感情信息来识别一个人的思维行为模式。

它是当前最受欢迎的人工智能项目之一。
只管面部表情识别一贯是研究的主题，但直到现在，我们才看到这项研究的详细结果。

干系宣布：

https://piprogramming.org/articles/10-Interesting-and-Impressive-AI-projects-for-absolute-Beginners-(with-Python-Source-Code)-0000000007.html

编辑：黄继彦

校正：林亦霖

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