Eine Karriere in der künstlichen Intelligenz (KI) scheint angesichts der jüngsten Entwicklungen auf diesem Gebiet vielversprechend.
Fast alle Sektoren nutzen KI zu ihrem Vorteil, von IT, Fertigung und Automobil bis hin zu Verteidigung, Finanzen und Erstellung von Inhalten.
Wenn Sie also eine Karriere in der KI aufbauen möchten, gibt es keinen besseren Zeitpunkt dafür als jetzt. Da praktische Erfahrung der beste Weg ist, um eine Fähigkeit zu erlernen, können Sie verschiedene Projekte durchführen, um KI und verwandte Fähigkeiten wie Programmieren und Verwenden von Tools und Technologien zu erlernen.
Es wird Ihnen beibringen, wie KI Menschen und Unternehmen in Echtzeit helfen kann, und Ihnen dabei helfen, Kenntnisse in diesem Sektor zu erwerben, um Ihre Karriere in der KI voranzutreiben. Und dafür wäre es sehr vorteilhaft, wenn Sie über Kenntnisse in folgenden Fähigkeiten verfügen:
- Programmiersprachen wie Python, R, Java, MATLAB und Perl
- Algorithmen für maschinelles Lernen wie lineare Regression, logistische Regression, Naive Bayes, K-means, KNN, SVM und Entscheidungsbäume
- Grundlagen der Datenanalyse und Tools wie Apache Spark
- Künstliche neuronale Netze (KNN), die die Gehirnfunktionen des Menschen nachahmen können, um Probleme in Apps zur Handschrift-, Gesichts- und Mustererkennung zu lösen
- Convulsion Neural Network (CNN) Grundlagen
- Unix-basierte Tools wie Sort, AWK und reguläre Ausdrücke.
Lassen Sie uns nun schnell einige der interessanten KI-Projekte entdecken.
Inhaltsverzeichnis
Grundlegende KI-Projekte
Handschriftliche Ziffernerkennung
Ziel: Aufbau eines Systems, das mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze handschriftliche Ziffern erkennen kann
Problem: Von Menschen geschriebene Ziffern und Zeichen bestehen aus verschiedenen Formen, Größen, Kurven und Stilen, die für zwei Personen nicht genau gleich sind. Daher war die Umwandlung von geschriebenen Zeichen oder Ziffern in ein digitales Format in der Vergangenheit eine Herausforderung für Computer. Früher hatten sie auch Schwierigkeiten, Texte auf Papierdokumenten zu interpretieren.
Obwohl die Digitalisierung in fast allen Branchen schnell angenommen wird, erfordern bestimmte Bereiche immer noch Papierkram. Deshalb brauchen wir Technologie, um diesen Prozess für Computer einfach zu machen, damit sie menschliche Schriften auf Papier erkennen können.
Lösung: Die Verwendung künstlicher neuronaler Netze ermöglicht den Aufbau eines Erkennungssystems für handschriftliche Ziffern, um die von einer Person gezogenen Ziffern genau zu interpretieren. Dazu wird ein Convolution Neural Network (CNN) zum Erkennen von Ziffern auf einem Papier verwendet. Dieses Netzwerk verfügt über einen HASYv2-Datensatz, der 168.000 Bilder aus 369 verschiedenen Klassifikationen umfasst.
Anwendung: Abgesehen von Papieren kann ein handschriftliches Ziffernerkennungssystem mathematische Symbole und Handschriftstile von Fotos, Touchscreen-Geräten und anderen Quellen lesen. Diese Software verfügt über verschiedene Anwendungen wie die Authentifizierung von Bankschecks, das Lesen ausgefüllter Formulare und das Erstellen von schnellen Notizen.
Spurlinienerkennung
Ziel: Entwicklung eines Systems, das sich mit selbstfahrenden Fahrzeugen und linienverfolgenden Robotern verbinden kann, um ihnen zu helfen, Fahrspurlinien auf einer Straße in Echtzeit zu erkennen.
Problem: Autonome Fahrzeuge sind zweifellos innovative Technologien, die Techniken und Algorithmen des Deep Learning verwenden. Sie haben neue Möglichkeiten im Automobilsektor geschaffen und die Notwendigkeit eines menschlichen Fahrers verringert.
Wenn die Maschine, die ein selbstfahrendes Auto fährt, jedoch nicht entsprechend trainiert ist, kann dies zu Risiken und Unfällen im Straßenverkehr führen. Beim Trainieren der Maschine besteht einer der Schritte darin, das System lernen zu lassen, Fahrspuren auf der Straße zu erkennen, damit es nicht auf eine andere Fahrspur gelangt oder mit anderen Fahrzeugen kollidiert.
Lösung: Um dieses Problem zu lösen, erstellen Sie ein System mit den Konzepten von Computer Vision in Python. Es wird den autonomen Fahrzeugen helfen, Fahrspurlinien richtig zu erkennen und sicherzustellen, dass es auf der Straße fährt, wo es sein sollte, ohne andere zu gefährden.
Du kannst den … benutzen OpenCV Bibliothek – eine optimierte Bibliothek, die sich auf Echtzeitnutzung wie diese konzentriert, um Spurlinien zu erkennen. Die Bibliothek umfasst Java-, Python- und C++-Schnittstellen, die Windows-, macOS-, Linux-, Android- und iOS-Plattformen unterstützen.
Außerdem ist es unerlässlich, die Markierungen auf beiden Seiten einer Fahrspur zu finden. Sie können Computer-Vision-Techniken in Python verwenden, um die Fahrspuren zu finden, auf denen selbstfahrende Autos fahren sollten. Sie müssen auch die weiße Markierung auf einer Spur finden und die restlichen Objekte mit Rahmenmaskierung und NumPy-Arrays maskieren. Nest wird die Hough-Linientransformation angewendet, um schließlich die Spurlinien zu erkennen. Darüber hinaus können Sie andere Computer-Vision-Methoden wie Farbschwellenwerte verwenden, um die Fahrspurlinien zu identifizieren.
Anwendung: Die Spurlinienerkennung wird in Echtzeit von autonomen Fahrzeugen wie Autos und linienverfolgenden Robotern verwendet. Es ist auch hilfreich in der Gaming-Industrie für Rennwagen.
Pneumonie-Erkennung
Ziel: Aufbau eines KI-Systems mit Convolution Neural Networks (CNNs) und Python, das eine Lungenentzündung anhand der Röntgenbilder eines Patienten erkennen kann
Problem: Lungenentzündung ist immer noch eine Bedrohung, die in vielen Ländern Menschenleben fordert. Das Problem ist, dass Röntgenbilder aufgenommen werden, um Krankheiten wie Lungenentzündung, Krebs, Tumore usw. im Allgemeinen zu erkennen, was zu einer schlechten Sichtbarkeit führen und die Bewertung ineffizient machen kann. Aber wenn die richtige Behandlung befolgt wird, kann die Sterblichkeit deutlich reduziert werden.
Darüber hinaus können sich die Position, Form und Größe einer Lungenentzündung erheblich unterscheiden, wobei ihre Zielkontur weitgehend vage wird. Es erhöht Erkennungs- und Genauigkeitsprobleme. Dies bringt uns dazu, eine Technologie zu entwickeln, die Lungenentzündungen mit optimaler Genauigkeit frühzeitig erkennen kann, um eine angemessene Behandlung zu ermöglichen und Leben zu retten.
Lösung: Die Softwarelösung wird mit massiven Details auf Lungenentzündung oder andere Erkrankungen trainiert. Wenn Benutzer ihre gesundheitsbezogenen Probleme und Symptome teilen, kann die Software die Informationen verarbeiten und sie mit ihrer Datenbank auf Möglichkeiten im Zusammenhang mit diesen Details überprüfen. Es kann Data Mining verwenden, um die genaueste Krankheit bereitzustellen, die den Details des Patienten entspricht.
Auf diese Weise kann die Krankheit eines Patienten erkannt werden und er kann angemessen behandelt werden. Und um die Software zu entwerfen, müssen Sie das effizienteste CNN-Modell analytisch und vergleichend bestimmen, um mithilfe der Merkmalsextraktion eine Lungenentzündungserkennung aus Röntgenbildern zu erreichen. Als nächstes werden die verschiedenen Modelle mit ihren Klassifikatoren vorgestellt, um den am besten geeigneten Klassifikator vorzuschlagen, und das beste CNN-Modell bewertet, um seine Leistung zu überprüfen.
Anwendung: Dieses KI-Projekt ist für das Gesundheitswesen von Vorteil, um Krankheiten wie Lungenentzündung, Herzbeschwerden usw. zu erkennen und die Patienten medizinisch zu beraten.
Chatbots
Ziel: Erstellen eines Chatbots mit Python, um ihn in eine Website oder Anwendung einzubetten
Problem: Verbraucher brauchen exzellenten Service, wenn sie eine Anwendung oder Website nutzen. Wenn sie eine Frage haben, auf die sie keine Antwort finden, verlieren sie möglicherweise das Interesse an der App. Wenn Sie also eine Website oder Anwendung erstellen, müssen Sie Ihren Benutzern den besten Service bieten, damit Sie sie nicht verlieren und sich auf Ihr Endergebnis auswirken.
Lösung: Ein Chatbot ist eine Anwendung, die eine automatische Konversation zwischen Bots (KI) und einem Menschen über Text oder Sprache wie Alexa ermöglichen kann. Es ist rund um die Uhr verfügbar, um Benutzern bei ihren Fragen zu helfen, sie zu navigieren, die Benutzererfahrung zu personalisieren, den Umsatz zu steigern und tiefere Einblicke in das Kundenverhalten und die Bedürfnisse zu bieten, um Sie bei der Gestaltung Ihrer Produkte und Dienstleistungen zu unterstützen.
Für dieses KI-Projekt können Sie eine einfache Version eines Chatbots verwenden, den Sie auf vielen Websites finden. Identifizieren Sie ihre Grundstruktur, um mit dem Bau einer ähnlichen Struktur zu beginnen. Sobald Sie einen einfachen Chatbot fertiggestellt haben, können Sie zu fortgeschrittenen übergehen.
Um einen Chatbot zu erstellen, werden KI-Konzepte wie Natural Language Processing (NLP) verwendet, damit Algorithmen und Computer menschliche Interaktionen durch verschiedene Sprachen verstehen und diese Daten verarbeiten können. Es zerlegt Audiosignale und menschlichen Text und analysiert und konvertiert die Daten anschließend in eine maschinenverständliche Sprache. Sie benötigen außerdem verschiedene vortrainierte Tools, Pakete und Spracherkennungstools, um einen intelligenten und reaktionsschnellen Chatbot zu erstellen.
Anwendung: Chatbots sind im Unternehmensbereich für Kundenservice, IT-Helpdesk, Vertrieb, Marketing und HR sehr nützlich. Branchen von E-Commerce, Edtech und Immobilien bis hin zu Finanzen und Tourismus nutzen Chatbots. Top-Marken wie Amazon (Alexa), Spotify, Marriott International, Pizza Hut, Mastercard und mehr nutzen Chatbots.
Empfehlungssystem
Ziel: Aufbau eines Empfehlungssystems für Kunden für Produkte, Videos und Musik-Streaming und mehr mit Hilfe von ANN, Data Mining, maschinellem Lernen und Programmierung.
Problem: Der Wettbewerb ist in allen Bereichen hoch, egal ob es sich um E-Commerce oder Unterhaltung handelt. Und um aufzufallen, müssen Sie zusätzliche Kilometer zurücklegen. Wenn Sie etwas anbieten, wonach Ihr Zielkunde sucht, aber nicht über die Maßnahmen verfügen, ihn zu Ihrem Shop zu führen oder Ihr Angebot zu empfehlen, lassen Sie viel Geld auf dem Tisch liegen.
Lösung: Die Verwendung eines Empfehlungssystems kann effektiv mehr Besucher auf Ihre Website oder Anwendung locken. Sie haben vielleicht schon beobachtet, dass E-Commerce-Plattformen wie Amazon Produktempfehlungen anbieten, nach denen Sie irgendwo im Internet gesucht haben. Wenn Sie Ihr Facebook oder Instagram öffnen, sehen Sie ähnliche Produkte. So funktioniert ein Empfehlungssystem.
Um dieses System aufzubauen, benötigen Sie den Browserverlauf, das Kundenverhalten und implizite Daten. Data-Mining- und Machine-Learning-Fähigkeiten sind erforderlich, um die am besten geeigneten Produktempfehlungen basierend auf den Interessen der Kunden zu erstellen. Außerdem müssen Sie in R, Java oder Python programmieren und künstliche neuronale Netze nutzen.
Anwendung: Empfehlungssysteme finden riesige Anwendungen in E-Commerce-Shops wie Amazon, eBay, Video-Streaming-Diensten wie Netflix und YouTube, Musik-Streaming-Diensten wie Spotify und mehr. Es trägt dazu bei, die Produktreichweite, die Anzahl der Leads und Kunden, die Sichtbarkeit über verschiedene Kanäle und die Gesamtrentabilität zu erhöhen.
Fortgeschrittene KI-Projekte
Feuermelder
Ziel: Aufbau eines Brandmeldesystems unter Verwendung von CNN für Aufgaben im Zusammenhang mit Computer Vision und Bildklassifizierung
Problem: Brände in Wohn- und Geschäftsgebäuden sind gefährlich. Wird das Feuer nicht rechtzeitig erkannt, kann dies zu massiven Verlusten an Menschenleben und Sachwerten führen. Waldbrände werden immer häufiger; Daher ist eine regelmäßige Überwachung erforderlich, um Wildtiere und natürliche Ressourcen zu erhalten.
Lösung: Der Aufbau eines Systems, das Brände im Innen- und Außenbereich frühzeitig erkennen und durch ihre genaue Ortung helfen kann, sie zu löschen, bevor sie Schaden anrichten können. Das Brandmeldesystem wird durch eine Überwachungskamera verbessert.
Dafür werden KI-Techniken wie CNN und Computer Vision und Tools wie OpenCV verwendet. Es braucht eine ausgeklügelte Bildverarbeitung und Cloud-Computing. Das System kann zum Analysieren von Bildern von Videokameras für sichtbares Licht und Infrarot gemacht werden. Es muss auch Rauch erkennen, von Nebel unterscheiden und Menschen schnell warnen.
Anwendung: Die KI-gestützte Branderkennung kann zur Erkennung von Waldbränden zum Schutz natürlicher Ressourcen, Flora und Fauna sowie in Wohnhäusern und Firmengebäuden eingesetzt werden.
Sprachbasierter virtueller Assistent
Ziel: Erstellen einer Anwendung mit Sprachfunktionen zur Unterstützung von Benutzern
Problem: Das Internet ist riesig mit vielen Produkten und Dienstleistungen, die Kunden möglicherweise überfordert fühlen. Darüber hinaus sind die Menschen beschäftigt und brauchen Hilfe in verschiedenen Bereichen, auch für ihre täglichen Aufgaben.
Lösung: Heutzutage sind sprachbasierte virtuelle Assistenten gefragt, um das Leben der Benutzer zu vereinfachen. Benutzer können diese Anwendungen wie Alexa und Siri zu Unterhaltungszwecken verwenden, Online-Produkte und -Dienste suchen und alltägliche Aufgaben für eine bessere Produktivität ausführen.
Um dieses System aufzubauen, wird NLP verwendet, um die menschliche Sprache zu verstehen. Das System hört die Stimme, wandelt sie in Maschinensprache um und speichert die Befehle in seiner Datenbank. Es wird auch die Absicht der Benutzer identifizieren, die Aufgabe entsprechend auszuführen, und kann Text-zu-Sprache- oder Sprache-zu-Text-Tools verwenden.
Anwendung: Sprachbasierte virtuelle Assistenten werden verwendet, um relevante Artikel im Internet zu finden, Musik, Filme und Videos zur Unterhaltung abzuspielen, Erinnerungen festzulegen, schnelle Notizen zu schreiben, Haushaltsgeräte zu aktivieren und zu deaktivieren und vieles mehr.
Plagiatsprüfung
Ziel: Ein System zu schaffen, das ein Dokument mithilfe von KI auf Plagiate oder Duplikate prüfen kann
Problem: Die Duplizierung von Inhalten ist eine Krankheit, die überwacht und ausgerottet werden muss. Für Unternehmen führt dies zu Reputationsschäden und schlechten Suchmaschinen-Rankings. Tatsächlich können Menschen aufgrund von Urheberrechten auch für Plagiate bestraft werden. Daher besteht die Notwendigkeit, plagiierte Inhalte für Unternehmen und Bildungseinrichtungen zu identifizieren.
Lösung: KI-Konzepte werden verwendet, um ein Tool zur Plagiatsprüfung zu erstellen, um Duplikate in einem Dokument zu erkennen. In diesem Projekt kann Python Flask oder Text Mining verwendet werden, um Plagiate mithilfe einer Vektordatenbank namens Pinecone zu erkennen. Es kann auch den Plagiatsprozentsatz anzeigen.
Anwendung: Die Plagiatsprüfung hat viele Vorteile für Ersteller von Inhalten, Blogger, Redakteure, Verleger, Schriftsteller, Freiberufler und Pädagogen. Sie können es verwenden, um zu überprüfen, ob jemand ihre Arbeit gestohlen und verwendet hat, während Redakteure einen von einem Autor eingereichten Artikel analysieren und feststellen können, ob er einzigartig ist oder von irgendwoher kopiert wurde.
Erkennung von Gesichtsemotionen
Ziel: Entwicklung einer Anwendung, die menschliche Emotionen anhand von Gesichtszügen mithilfe von KI vorhersagen oder identifizieren kann
Problem: Das Verständnis menschlicher Emotionen ist eine Herausforderung. Seit Jahrzehnten wird viel geforscht, um Gesichtsemotionen zu verstehen. Vor dem Aufkommen von KI waren die Ergebnisse überall.
Lösung: KI kann helfen, menschliche Emotionen durch Gesichter zu analysieren, indem Konzepte wie Deep Learning und CNN verwendet werden. Deep Learning kann verwendet werden, um die Software zu erstellen, um Gesichtsausdrücke zu identifizieren und sie zu interpretieren, indem Kernemotionen bei Menschen wie Glück, Traurigkeit, Angst, Wut, Überraschung, Ekel, Neutralität usw. in Echtzeit erkannt werden.
Das System wird in die Lage versetzt, Gesichtsmerkmale zu extrahieren und Ausdrücke zu klassifizieren. CNN kann dies tun und wird auch zwischen schlechten und guten Emotionen unterscheiden, um das Verhalten und die Denkmuster einer Person zu erkennen.
Anwendung: Gesichtserkennungssysteme können von Bots verwendet werden, um die menschliche Interaktion zu verbessern und den Benutzern geeignete Hilfestellungen zu bieten. Sie können auch Kindern mit Autismus, Menschen mit Blindheit helfen, Aufmerksamkeitszeichen für die Sicherheit des Fahrers überwachen und vieles mehr.
Übersetzer-Anwendung
Ziel: Erstellen einer Übersetzeranwendung mit künstlicher Intelligenz
Problem: Es gibt Tausende von Sprachen, die auf der Welt gesprochen werden. Obwohl Englisch eine globale Sprache ist, versteht es nicht jeder in jedem Teil der Welt. Und wenn Sie mit jemandem aus anderen Ländern Geschäfte machen wollen, der eine Sprache spricht, die Sie nicht verstehen, ist das problematisch. Wenn Sie in andere Länder reisen, können Sie ebenfalls mit ähnlichen Problemen konfrontiert werden.
Lösung: Wenn Sie übersetzen können, was andere sagen oder geschrieben haben, wird es Ihnen helfen, sich tief mit ihnen zu verbinden. Dazu können Sie einen Übersetzer wie Google Translate verwenden. Sie können jedoch mithilfe von KI Ihre eigene App aus Stärke erstellen.
Dazu können Sie NLP- und Transformer-Modelle nutzen. Ein Transformer extrahiert Merkmale aus einem Satz, um jedes Wort und seine Bedeutung zu bestimmen, die den vollständigen Sinn eines Satzes ausmachen können. Es wird Wörter von Ende zu Ende kodieren und dekodieren. Dazu hilft Ihnen das Laden eines vortrainierten Python-basierten Transformer-Modells. Sie können auch die GluonNLP-Bibliothek verwenden und dann die Datensätze laden und testen.
Anwendung: Die Übersetzer-App wird zum Übersetzen verschiedener Sprachen für Zwecke wie Geschäft, Reisen, Bloggen und mehr verwendet.
Fortgeschrittene KI-Projekte
Parser fortsetzen
Ziel: Software mit KI zu entwickeln, die viele Lebensläufe überfliegen und Benutzern helfen kann, den idealen auszuwählen
Problem: Bei der Personalbeschaffung verbringen Fachleute viel Zeit damit, viele Lebensläufe einzeln manuell durchzugehen, um geeignete Kandidaten für eine Stelle zu finden. Es ist zeitaufwändig und ineffizient. Obwohl es durch Keyword-Matching automatisiert werden kann, hat es viele Nachteile. Kandidaten, die dieses Verfahren kennen, werden viele weitere Keywords hinzufügen, um in die engere Wahl zu kommen, während andere abgelehnt werden, selbst wenn sie die erforderlichen Fähigkeiten haben.
Lösung: Das Durchsuchen einer großen Anzahl von Lebensläufen und das Finden der richtigen Besetzung für eine Stelle kann mit einem Lebenslauf-Parser automatisiert werden. Es wird Ihnen helfen, dies effizient zu tun, Zeit und Mühe zu sparen und gleichzeitig Kandidaten mit den erforderlichen Fähigkeiten auszuwählen.
KI und ML können Ihnen dabei helfen, die Anwendung zu erstellen, um einen geeigneten Kandidaten auszuwählen und den Rest herauszufiltern. Dazu können Sie den Lebenslauf-Datensatz auf Kaggle mit zwei Spalten verwenden – Lebenslauf-Informationen und Berufsbezeichnung. Sie können auch NLTK – eine Python-basierte Bibliothek – verwenden, um Clustering-Algorithmen zu erstellen, um Fähigkeiten abzugleichen.
Anwendung: Ein Lebenslauf-Parser wird für den Einstellungsprozess verwendet und kann von Unternehmen und Bildungseinrichtungen verwendet werden.
Gesichtserkennungs-App
Ziel: Erstellen einer App mit Gesichtserkennungsfunktion unter Verwendung von ANN, CNN, ML und Deep Learning
Problem: Probleme mit Identitätsdiebstahl sind angesichts der zunehmenden Cybersicherheitsrisiken, die Systeme und Daten infiltrieren können, gravierend. Dies kann zu Datenschutzproblemen, Datenlecks und Reputationsschäden für Personen und Unternehmen führen.
Lösung: Biometrische Daten wie Gesichtsmerkmale sind einzigartig, sodass Organisationen und Einzelpersonen sie zum Schutz ihrer Systeme und Daten verwenden können. Gesichtserkennungssysteme können dabei helfen, einen Benutzer zu verifizieren und sicherzustellen, dass nur autorisierte und authentifizierte Benutzer auf ein System, ein Netzwerk, eine Einrichtung oder Daten zugreifen können.
Sie benötigen fortschrittliche ML-Algorithmen, mathematische Funktionen sowie 3D-Bildverarbeitungs- und Erkennungstechniken, um diese Lösung zu erstellen.
Anwendung: Es wird in Smartphones und anderen Geräten als Sicherheitsschloss und organisatorische Einrichtungen und Systeme verwendet, um den Datenschutz und die Sicherheit zu gewährleisten. Es wird auch von Identity and Access Management (IAM)-Anbietern, dem Verteidigungssektor und anderen verwendet.
Spiele
Ziel: Erstellen von Videospielen mit KI-Konzepten
Problem: Die Videospielbranche expandiert und Gamer werden immer fortschrittlicher. Daher besteht ein ständiger Bedarf, sich weiterzuentwickeln und interessante Spiele anzubieten, die auffallen, während Sie Ihre Verkäufe weiter steigern.
Lösung: KI-Konzepte werden verwendet, um verschiedene Spielanwendungen wie Schach, Schlangenspiele, Rennwagen, prozedurale Spiele und mehr zu erstellen. Es kann viele Fähigkeiten wie Chatbots, Spracherkennung, NLP, Bildverarbeitung, Data Mining, CNN, maschinelles Lernen und vieles mehr nutzen, um ein realistisches Videospiel zu erstellen.
Anwendung: KI wird verwendet, um verschiedene Videospiele wie AlphaGo, Deep Blue, FEAR, Halo und mehr zu erstellen.
Verkaufsvorhersage
Ziel: Software zu entwickeln, die Umsätze für Unternehmen vorhersagen kann
Problem: Unternehmen, die mit vielen Produkten zu tun haben, haben Schwierigkeiten, die Verkaufszahlen aller Produkte zu verwalten und zu verfolgen. Sie haben auch Probleme, die Bestände zurückzuverfolgen und die ausverkauften Produkte wieder verfügbar zu machen. Infolgedessen können sie es versäumen, den Benutzern Produkte mit dem richtigen Recht zu liefern, was die Kundenerfahrung beeinträchtigt.
Lösung: Der Aufbau eines Verkaufsvorhersage-Tools kann Ihnen dabei helfen, die durchschnittlichen Verkaufszahlen täglich, wöchentlich oder monatlich vorherzusagen. Auf diese Weise können Sie die Leistung Ihrer Produkte nachvollziehen und mehr Artikel rechtzeitig auf Lager haben, um die Kundenanforderungen zu erfüllen.
Dazu können Sie Fähigkeiten wie maschinelle Lernalgorithmen, Datenanalyse, Big Data und mehr nutzen, damit die Software Verkäufe genau vorhersagen kann.
Anwendung: Es wird von E-Commerce-Shops, Einzelhändlern, Distributoren und anderen Unternehmen verwendet, die mit massiven Produkten handeln.
Automatisierungssystem
Ziel: Erstellen einer Softwarelösung, die bestimmte Aufgaben für die Produktivität automatisieren kann
Problem: Wiederholtes, manuelles Arbeiten ist zeitraubend. Diese sind nicht nur mühsam, sondern beeinträchtigen auch die Produktivität. Daher muss ein System aufgebaut werden, das verschiedene Aufgaben automatisieren kann, wie z. B. das Planen von Anrufen, die Anwesenheitserfassung, Autokorrektur, die Verarbeitung von Transaktionen und mehr.
Lösung: Mithilfe von KI können Sie Software erstellen, die solche Aufgaben automatisieren kann, um die Benutzerproduktivität zu verbessern und Zeit für wichtigere Aufgaben aufzuwenden. Es kann auch so eingestellt werden, dass rechtzeitig Benachrichtigungen gesendet werden, damit Sie Aufgaben rechtzeitig erledigen können. Und der Aufbau dieses Systems erfordert Fähigkeiten wie NLP, Gesichtserkennung, Computer Vision und mehr.
Anwendung: Die Automatisierung mithilfe von KI wird häufig verwendet, um Produktivitätswerkzeuge für Unternehmen jeder Größe und in verschiedenen Sektoren wie Banken, Finanzen, Gesundheitswesen, Bildung und Fertigung zu entwickeln.
Fazit
Ich hoffe, Sie finden diese KI-Projekte interessant, um mit ihnen zu arbeiten und Ihr Wissen in künstlicher Intelligenz und anderen verwandten Konzepten wie Datenwissenschaft, maschinellem Lernen, NLP usw. zu erweitern. Es wird Ihnen auch dabei helfen, Ihre Fähigkeiten in der Programmierung und Verwendung von Tools und Technologien zu verbessern Projekte.
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