idei de proiecte de învățare profundă
știm că învățarea automată este furia în aceste zile. Dar tehnica de învățare automată care strălucește cel mai puternic este învățarea profundă. Învățarea profundă se referă la modul în care un program de calculator poate învăța prin observare și poate lua decizii pe baza experienței sale. Metodele de învățare profundă sunt utile pentru viziunea computerizată, procesarea limbajului natural, recunoașterea și procesarea vorbirii și multe altele.
cel mai bun mod de a învăța ceva este cu o abordare practică și, prin urmare, vă aducem aceste idei de proiecte uimitoare pentru a vă exersa și îmbunătăți cunoștințele și abilitățile de învățare profundă. Aceste idei de proiect sunt împărțite în funcție de nivelul de dificultate acolo, astfel încât să puteți găsi cu ușurință un proiect care vă interesează și este în nivelul de calificare. Deci, să nu mai pierdem timpul și să sărim direct în el.
vești bune!!
durerea ta de cap pentru găsirea unor idei de proiect cu adevărat uimitoare s-a terminat în sfârșit. Tot ce trebuie să faceți este doar marcaj acest articol și niciodată nu veți găsi-te scurt de idei de proiect mare pentru a lucra la. Aici, am compilat o listă cu peste 500 de idei de proiecte personalizate special pentru dvs.
- idei de proiecte Python
- idei de proiecte Python Django (Dezvoltare Web)
- idei de proiecte Python Game Development
- idei de proiecte Python Artificial Intelligence
- idei de proiecte Python Machine Learning
- idei de proiecte Python Data Science
- idei de proiecte Python Deep Learning
- idei de proiecte Python Computer Vision
-
rămâneți la curent cu cele mai recente tendințe tehnologice
Alăturați-vă dataflair pe telegramă!!idei de proiecte de învățare profundă pentru începători
Pisici vs câini
idee de proiect de învățare profundă-pisicile vs câini este un proiect bun pentru a începe ca un învăț. Puteți construi un model care ia o imagine ca intrare și determină dacă imaginea conține o imagine a unui câine sau a unei pisici.
set de date: Pisici vs câini set de date
codul sursă: Pisici vs câini proiect de clasificare
prezice următoarea secvență
idee de proiect de învățare profundă – pentru a începe cu învățarea profundă, proiectul foarte de bază pe care le puteți construi este de a prezice următoarea cifră într-o secvență. Creați o secvență ca o listă de numere impare și apoi construiți un model și antrenați-l pentru a prezice următoarea cifră din secvență. O rețea neuronală simplă cu 2 straturi ar fi suficientă pentru a construi modelul.
construiește – ți propria rețea neuronală de la zero
ideea proiectului de învățare profundă – în mare parte vei face lucrările rețelei neuronale folosind o bibliotecă sau un cadru de învățare profundă. Ar trebui să vă construiți cu siguranță propria bibliotecă de rețele neuronale pentru a înțelege cum funcționează totul. Acest proiect vă va îmbunătăți abilitățile și înțelegerea subiectului.
Clasificarea imaginii cu setul de date CIFAR-10
ideea proiectului de învățare profundă – setul de date CIFAR-10 este o colecție de imagini din 10 clase diferite, cum ar fi mașini, Păsări, Câini, Cai, nave, camioane etc. Ideea proiectului este de a construi un model de clasificare a imaginilor care să poată identifica din ce clasă aparține imaginea de intrare. Clasificarea imaginilor este utilizată în multe aplicații și este un proiect excelent pentru a începe învățarea profundă.
set de date: Clasificarea imaginii cu setul de date CIFAR
cod sursă: proiect de clasificare a imaginii
detectarea feței umane
ideea proiectului de învățare profundă – detectarea feței a făcut un salt major cu tehnici de învățare profundă. Putem construi modele cu o precizie ridicată în detectarea cutiilor de delimitare a feței umane. Acest proiect vă va începe cu detectarea obiectelor și veți învăța cum să detectați orice obiect dintr-o imagine.
codul sursă: proiectul de detectare a feței umane
identificarea rasei câinelui
ideea proiectului de învățare profundă – cât de des te blochezi gândindu-te la numele rasei unui câine? Există multe rase de câini și majoritatea sunt similare între ele. Putem folosi setul de date pentru rasele de câini și putem construi un model care va clasifica diferite rase de câini dintr-o imagine. Acest proiect va fi util pentru o mulțime de oameni.
set de date: Setul de date de identificare a rasei câinelui
idei de proiecte intermediare de învățare profundă
Clasificarea semnelor de circulație
ideea proiectului de învățare profundă – proiectul de clasificare a semnelor de circulație este util pentru toate vehiculele autonome. Mașinile sunt capabile să identifice semnele de circulație din imagine. Puteți utiliza setul de date GTSRB care conține 43 de clase diferite de semne de trafic. Acesta este un proiect bun pentru a înțelege clasificarea imaginii.
set de date: set de date de clasificare a semnelor de circulație
cod sursă: Traffic Sign Classification Project
automatic music Generation
ideea proiectului de învățare profundă – ce se întâmplă dacă ți-aș spune că poți face muzică automat. Da, este posibil și cu învățarea profundă, însă adevărata provocare este de a genera muzică reală plăcută de auzit. În acest proiect, datele fișierului midi pot fi folosite pentru a construi un model LSTM care poate genera muzică nouă care nu a mai fost auzită până acum.
clasificarea cancerului de sân
ideea proiectului de învățare profundă – cancerul este o boală periculoasă și ar trebui detectat cât mai curând posibil. Este posibil să se detecteze cancerul folosind imagini histopatologice. Celulele canceroase diferă de celulele obișnuite, astfel încât putem construi un model de clasificare a imaginii pentru a detecta dacă persoana are cancer sau nu.
set de date: clasificarea cancerului de San set de date
codul sursă: cancer de san de clasificare proiect
muzica gen clasificare
Deep Learning idee de proiect – o idee bună de proiect este de a construi un model care poate clasifica genul de muzică folosind rețele neuronale. Ar trebui să extragem informații din probele audio, cum ar fi spectrogramele, MFCC etc. și apoi utilizați un model pentru a clasifica genul muzical. Acest model poate fi folosit pentru a clasifica automat genul muzical.
set de date: muzica gen clasificare set de date
cod sursă: muzica gen clasificare proiect
text Summarizer
deep Learning Project Idea – textul summarizer este un proiect în care vom face o rețea neuronală profundă folosind procesarea limbajului natural. Ideea este să luați câteva paragrafe de text și să le construiți rezumatul. Este foarte util să obțineți un rezumat al articolului.
recunoașterea genului folosind vocea
ideea proiectului de învățare profundă – putem recunoaște sexul persoanei auzind vocea cu o precizie bună. Mașinile pot fi, de asemenea, instruite pentru a recunoaște diferite voci de gen. Vom avea nevoie de clipuri audio etichetate de sex masculin și feminin. Apoi efectuați tehnici de extragere a caracteristicilor pentru a alimenta datele în modelul de clasificare.
Chatbot folosind învățarea profundă
ideea proiectului de învățare profundă – un alt proiect grozav este crearea unui chatbot folosind tehnici de învățare profundă. Chatbot-urile pot fi implementate în diferite moduri și un chatbot bun folosește, de asemenea, învățarea profundă pentru a identifica contextul pe care îl solicită utilizatorul și apoi pentru a-i oferi răspunsul relevant.
Dataset: Chatbot folosind Deep Learning Dataset
cod sursă: Chatbot folosind deep Learning Project
Neural style Transfer
ideea proiectului Deep Learning – ideea acestui proiect este de a face artă folosind o imagine și apoi transferând stilul acelei imagini la imaginea țintă. Această metodă de transfer de stil este ceea ce a făcut celebre aplicațiile smartphone precum Prisma.
9. Îmbătrânirea feței
ideea proiectului – cu succesul arhitecturilor GAN în ultima vreme, putem genera modificări de înaltă rezoluție ale imaginilor. Puteți crea o aplicație care are o imagine de intrare a unui om și returnează pic de aceeași persoană a ceea ce vor arăta în 30 de ani.
idei avansate de proiecte de învățare profundă
detectare de gen și vârstă
idee de proiect de învățare profundă – este posibil să fi văzut multe camere smartphone sunt acum echipate cu AI. Ei pot prezice chiar dacă o persoană este bărbat sau femeie și vârsta lor. Acest lucru se poate face cu învățarea profundă, dar vom avea nevoie de o cantitate bună de date pentru a face acest model.
set de date: set de date de detectare a sexului și vârstei
cod sursă: proiect de detectare a sexului și vârstei
detectarea somnolenței șoferului
ideea proiectului de învățare profundă – detectarea somnolenței șoferului este un proiect care poate detecta dacă o persoană doarme sau nu. Putem implementa un model pentru șoferi și poate preveni, de asemenea, accidentele.
set de date: set de date pentru detectarea somnolenței șoferului
cod sursă: Proiect de detectare a somnolenței șoferului
estimarea poziției umane
ideea proiectului de învățare profundă – estimarea poziției umane este arta identificării alinierii corpului unei persoane prin estimarea diferitelor articulații ale corpului. Snapchat folosește estimarea pozei pentru a detecta unde sunt localizați ochii și capul pentru a fixa un filtru asupra persoanei. În mod similar, putem estima poziția umană și putem adăuga filtre persoanei în timp real.
set de date: Human Pose Estimation Dataset
recunoașterea activității umane cu clasificarea Video
ideea proiectului de învățare profundă – construiți un model care este utilizat pentru a detecta activitatea umană, cum ar fi ridicarea ceva, punerea ceva jos, deschiderea sau închiderea ceva. Clasificarea Video este o sarcină dificilă, deoarece necesită o serie de imagini multiple pentru a combina și clasifica acțiunea care se efectuează.
set de date: Recunoașterea activității umane cu setul de date de clasificare Video
Image Caption Generator
ideea proiectului de învățare profundă – oamenii pot înțelege cu ușurință o imagine, dar computerele sunt cu mult în urmă față de oameni în înțelegerea contextului văzând o imagine. Cu toate acestea, tehnologia evoluează și au fost propuse diverse metode prin care putem genera automat subtitrări pentru imagine. Proiectul necesită cunoașterea procesării limbajului natural.
set de date: Generator de legende imagine Set de date
cod sursă: Image Caption Generator Project
generați fețe umane cu Dcgan
ideea proiectului de învățare profundă – DCGAN sunt rețele contradictorii generative convoluționale profunde. Sunt tehnici extrem de puternice pentru a genera imagini, audio, text sau videoclipuri care nu se disting de datele din lumea reală. Ideea din spatele acestui proiect este de a începe cu zgomot aleatoriu și de a aplica DCGAN pentru a genera fețe umane reale, care nici măcar nu există.
Autoencodere variaționale
ideea proiectului de învățare profundă – Autoencoderul variațional sau VAE are un potențial imens în învățarea profundă. Ele pot genera date noi similare cu datele utilizate în timpul antrenamentului. Au un codificator și un decodor construit în interiorul lor. Pentru pornire puteți utiliza setul de date MNIST pentru a genera numere.
Colourizing Old B&W Images
deep Learning Project Idea – ideea acestui proiect este de a face un model care este capabil de a colora imagini vechi alb-negru la imagini colorate. Artiștii digitali au nevoie de câteva ore pentru a colora imaginea, dar acum, cu învățare profundă, este posibil să colorați o imagine în câteva secunde.
codul sursă: Colorize Negru& imagini albe cu Python
traducător de limbă
idee de proiect de învățare profundă – ființele umane au nevoie de aproximativ un an pentru a învăța o limbă, dar computerele pot învăța într-o zi. În acest proiect, putem construi o aplicație de traducere a limbilor străine care poate traduce din engleză în limba franceză.
rezumat
acesta a fost totul despre articolul DataFlair Deep Learning project ideas. În acest sens, v-am oferit câteva idei de proiecte cele mai bune pentru a lucra de la elementele de bază la nivelul avansat. Este cel mai bun mod de a învăța, care vă va ajuta să vă îmbunătățiți cunoștințele și abilitățile de învățare profundă.
sper că acest articol a fost de ajutor pentru tine. Dacă doriți să adăugați mai multe idei de proiecte de învățare profundă, anunțați-ne în secțiunea de comentarii.
Happy Learning
