Une carrière dans l’intelligence artificielle (IA) semble brillante avec les développements récents dans ce domaine.
Presque tous les secteurs tirent parti de l’IA à leur avantage, de l’informatique, de la fabrication et de l’automobile à la défense, la finance et la création de contenu,
Donc, si vous voulez faire carrière dans l’IA, il n’y a jamais de meilleur moment pour commencer que maintenant. Étant donné que l’expérience pratique est le meilleur moyen d’acquérir une compétence, vous pouvez réaliser différents projets pour apprendre l’IA et des compétences connexes telles que la programmation et l’utilisation d’outils et de technologies.
Il vous apprendra comment l’IA peut aider les personnes et les entreprises en temps réel et vous aidera à acquérir des connaissances dans ce secteur pour faire avancer votre carrière dans l’IA. Et pour cela, il serait très bénéfique que vous ayez des connaissances telles que :
- Langages de programmation tels que Python, R, Java, MATLAB et Perl
- Algorithmes d’apprentissage automatique comme la régression linéaire, la régression logistique, Naïve Bayes, K-means, KNN, SVM et les arbres de décision
- Les bases de l’analyse de données et des outils comme Apache Spark
- Réseaux de neurones artificiels (ANN) capables d’imiter les fonctions cérébrales humaines pour résoudre des problèmes dans les applications de reconnaissance de l’écriture manuscrite, du visage et des formes
- Bases du réseau neuronal de convulsion (CNN)
- Outils basés sur Unix tels que Sort, AWK et expressions régulières.
Maintenant, découvrons rapidement quelques-uns des projets d’IA intéressants.
Table des matières
Projets d’IA de base
Reconnaissance manuscrite des chiffres
Objectif : construire un système capable de reconnaître les chiffres manuscrits à l’aide de réseaux de neurones artificiels
Problème : Les chiffres et les caractères écrits par les humains se composent de formes, de tailles, de courbes et de styles variés, pas exactement les mêmes pour deux personnes. Ainsi, la conversion de caractères écrits ou de chiffres en format numérique était autrefois un défi pour les ordinateurs. Ils avaient également du mal à interpréter le texte sur des documents papier.
Bien que la numérisation soit rapidement adoptée dans presque tous les secteurs, certains domaines nécessitent encore de la paperasserie. C’est pourquoi nous avons besoin de la technologie pour faciliter ce processus pour les ordinateurs afin qu’ils puissent reconnaître les écrits humains sur papier.
Solution : L’utilisation de réseaux de neurones artificiels permet de construire un système de reconnaissance des chiffres manuscrits pour interpréter précisément les chiffres qu’une personne dessine. Pour cela, un réseau de neurones à convolution (CNN) est utilisé pour reconnaître les chiffres sur un papier. Ce réseau dispose d’un jeu de données HASYv2 comprenant 168 000 images de 369 classifications différentes.
Application : Outre les papiers, un système de reconnaissance des chiffres manuscrits peut lire des symboles mathématiques et des styles d’écriture manuscrite à partir de photos, d’appareils à écran tactile et d’autres sources. Ce logiciel a diverses applications comme l’authentification par chèque bancaire, la lecture de formulaires remplis et la prise de notes rapides.
Détection de ligne de voie
Objectif : Créer un système qui peut se connecter avec des véhicules autonomes et des robots suiveurs de ligne pour les aider à détecter les lignes de voie sur une route en temps réel.
Problématique : Sans aucun doute, les véhicules autonomes sont des technologies innovantes qui utilisent des techniques et des algorithmes de Deep Learning. Ils ont créé de nouvelles opportunités dans le secteur automobile et réduit le besoin d’un conducteur humain.
Cependant, si la machine conduisant une voiture autonome n’est pas correctement formée, elle peut entraîner des risques et des accidents sur la route. Lors de la formation de la machine, l’une des étapes consiste à faire en sorte que le système apprenne à détecter les voies sur la route afin qu’il n’entre pas dans une autre voie ou n’entre pas en collision avec d’autres véhicules.
Solution : Pour résoudre ce problème, construisez un système utilisant les concepts de Computer Vision en Python. Cela aidera les véhicules autonomes à détecter correctement les lignes de voie et à s’assurer qu’ils circulent sur la route là où ils devraient être, sans risquer les autres.
Vous pouvez utiliser le OpenCV bibliothèque – une bibliothèque optimisée qui se concentre sur l’utilisation en temps réel comme celle-ci pour détecter les lignes de voie. La bibliothèque comprend des interfaces Java, Python et C++ prenant en charge les plates-formes Windows, macOS, Linux, Android et iOS.
De plus, il est impératif de trouver les marquages des deux côtés d’une voie. Vous pouvez utiliser des techniques de vision par ordinateur en Python pour trouver les voies de circulation où les voitures autonomes doivent circuler. Vous devez également trouver le marquage blanc sur une voie et masquer le reste des objets avec un masquage de cadre et des tableaux NumPy. Nest, la transformation de ligne de Hough est appliquée pour enfin détecter les lignes de voie. De plus, vous pouvez utiliser d’autres méthodes de vision par ordinateur telles que le seuillage des couleurs pour identifier les lignes de voie.
Application : La détection de ligne de voie est utilisée en temps réel par des véhicules autonomes comme les voitures et les robots suiveurs de ligne. Il est également utile dans l’industrie du jeu pour les voitures de course.
Détection de pneumonie
Objectif : construire un système d’IA utilisant des réseaux de neurones à convolution (CNN) et Python capable de détecter une pneumonie à partir des images radiographiques d’un patient
Problème : La pneumonie est toujours une menace, faisant des victimes dans de nombreux pays. Le problème est que les images radiographiques sont prises pour détecter des maladies telles que la pneumonie, le cancer, la tumeur, etc., en général, ce qui peut fournir une faible visibilité et rendre l’évaluation inefficace. Mais si un traitement approprié est suivi, la mortalité peut être considérablement réduite.
De plus, la position, la forme et la taille de la pneumonie peuvent différer de manière significative, son contour cible devenant largement vague. Cela augmente les problèmes de détection et de précision. Cela nous amène à développer une technologie capable d’identifier la pneumonie de manière précoce avec une précision optimale pour donner un traitement approprié et sauver des vies.
Solution : La solution logicielle sera formée avec des détails massifs sur la pneumonie ou d’autres maladies. Lorsque les utilisateurs partagent leurs problèmes et symptômes liés à la santé, le logiciel peut traiter les informations et les comparer à sa base de données pour les possibilités liées à ces détails. Il peut utiliser l’exploration de données pour fournir la maladie la plus précise correspondant aux détails du patient.
De cette façon, la maladie d’un patient peut être détectée et il peut obtenir un traitement approprié. Et pour concevoir le logiciel, vous devez déterminer le modèle CNN le plus efficace de manière analytique et comparative pour réaliser la détection de la pneumonie à partir d’images radiographiques à l’aide de l’extraction de caractéristiques. Vient ensuite la présentation des différents modèles avec leurs classificateurs pour proposer le classificateur le plus adapté et évaluer le meilleur modèle CNN pour vérifier ses performances.
Application : Ce projet d’IA est bénéfique pour le domaine de la santé pour détecter des maladies comme la pneumonie, les maladies cardiaques, etc., et fournir une consultation médicale aux patients.
Chatbots
Objectif : créer un chatbot à l’aide de Python pour l’intégrer à un site Web ou à une application
Problème : les consommateurs ont besoin d’un excellent service lorsqu’ils utilisent une application ou un site Web. S’ils ont une question à laquelle ils ne trouvent pas de réponse, ils risquent de ne plus s’intéresser à l’application. Ainsi, si vous créez un site Web ou une application, vous devez offrir le meilleur service de qualité à vos utilisateurs afin de ne pas les perdre et d’avoir un impact sur vos résultats.
Solution : Un chatbot est une application qui peut permettre une conversation automatique entre des robots (IA) et un humain via du texte ou de la parole comme Alexa. Il est disponible 24h/24 et 7j/7 pour aider les utilisateurs dans leurs requêtes, les parcourir, personnaliser l’expérience utilisateur, stimuler les ventes et fournir des informations plus approfondies sur le comportement et les besoins des clients pour vous aider à façonner vos produits et services.
Pour ce projet d’IA, vous pouvez utiliser une version simple d’un chatbot que vous pouvez trouver sur de nombreux sites Web. Identifiez leur structure de base pour commencer à en construire une similaire. Une fois que vous avez terminé un chatbot simple, vous pouvez passer à des chatbots avancés.
Pour créer un chatbot, des concepts d’IA tels que le traitement du langage naturel (NLP) sont utilisés pour permettre aux algorithmes et aux ordinateurs de comprendre les interactions humaines à travers différentes langues et de traiter ces données. Il décompose les signaux audio et le texte humain, puis analyse et convertit les données dans un langage compréhensible par la machine. Vous aurez également besoin de différents outils, packages et outils de reconnaissance vocale pré-formés pour créer un chatbot intelligent et réactif.
Application : les chatbots sont très utiles dans le secteur des entreprises pour le service client, le service d’assistance informatique, les ventes, le marketing et les ressources humaines. Les industries du commerce électronique, de l’Edtech et de l’immobilier en passant par la finance et le tourisme utilisent des chatbots. Les meilleures marques comme Amazon (Alexa), Spotify, Marriott International, Pizza Hut, Mastercard et bien d’autres utilisent les chatbots.
Système de recommandation
Objectif : créer un système de recommandation pour les clients pour les produits, les vidéos et la musique en streaming, et plus encore, avec l’aide de l’ANN, de l’exploration de données, de l’apprentissage automatique et de la programmation.
Problème : la concurrence est forte dans tous les domaines, qu’il s’agisse du commerce électronique ou du divertissement. Et pour vous démarquer, vous devez parcourir des kilomètres supplémentaires. Si vous proposez quelque chose que votre client cible recherche mais que vous ne disposez pas des mesures nécessaires pour le guider vers votre boutique ou recommander vos offres, vous laissez beaucoup d’argent sur la table.
Solution : L’utilisation d’un système de recommandation peut attirer efficacement plus de visiteurs sur votre site ou votre application. Vous avez peut-être remarqué que les plateformes de commerce électronique comme Amazon proposent des recommandations de produits que vous avez recherchées quelque part sur Internet. Lorsque vous ouvrez votre Facebook ou Instagram, vous voyez des produits similaires. C’est ainsi que fonctionne un système de recommandation.
Pour construire ce système, vous avez besoin de l’historique de navigation, du comportement des clients et des données implicites. Des compétences en matière d’exploration de données et d’apprentissage automatique sont nécessaires pour produire les recommandations de produits les plus appropriées en fonction des intérêts des clients. Et vous devrez également programmer en R, Java ou Python et tirer parti des réseaux de neurones artificiels.
Application : Les systèmes de recommandation trouvent d’énormes applications dans les magasins de commerce électronique comme Amazon, eBay, les services de streaming vidéo comme Netflix et YouTube, les services de streaming musical comme Spotify, et plus encore. Cela permet d’augmenter la portée des produits, le nombre de prospects et de clients, la visibilité sur les différents canaux et la rentabilité globale.
Projets d’IA intermédiaire
Détection d’incendie
Objectif : construire un système de détection d’incendie utilisant CNN pour des tâches liées à la vision par ordinateur et à la classification d’images
Problème : Les incendies dans les bâtiments résidentiels et commerciaux sont dangereux. Si l’incendie n’est pas détecté à temps, il peut entraîner des pertes humaines et matérielles massives. Les incendies de forêt sont de plus en plus fréquents ; par conséquent, une surveillance régulière est nécessaire pour préserver la faune et les ressources naturelles.
Solution : Construire un système capable de détecter un incendie à l’intérieur et à l’extérieur à un stade précoce et avec son emplacement exact peut aider à l’éteindre avant qu’il ne cause des dommages. Le système de détection d’incendie est amélioré grâce à une caméra de surveillance.
Pour cela, des techniques d’IA comme CNN et la vision par ordinateur et des outils comme OpenCV sont utilisés. Il a besoin d’un traitement d’image sophistiqué et d’un cloud computing. Le système peut être conçu pour analyser les images des caméras vidéo pour la lumière visible et l’infrarouge. Il doit également identifier la fumée, la différencier du brouillard et alerter rapidement les personnes.
Application : la détection d’incendie alimentée par l’IA peut être utilisée pour détecter les incendies de forêt afin de préserver les ressources naturelles, la flore et la faune, ainsi que dans les maisons et les bâtiments d’entreprise.
Assistant virtuel basé sur la voix
Objectif : créer une application avec des capacités vocales pour aider les utilisateurs
Problème : Le Web est vaste avec de nombreux produits et services que les clients peuvent se sentir dépassés. De plus, les gens sont occupés et ont besoin d’aide dans divers domaines, même pour leurs tâches quotidiennes.
Solution : Aujourd’hui, les assistants virtuels vocaux sont demandés pour simplifier la vie des utilisateurs. Les gens peuvent utiliser ces applications comme Alexa et Siri à des fins de divertissement, rechercher des produits et services en ligne et effectuer des tâches quotidiennes pour une meilleure productivité.
Pour construire ce système, la PNL est utilisée pour comprendre le langage humain. Le système entendra la voix, la convertira en langage machine et enregistrera les commandes dans sa base de données. Il identifiera également l’intention des utilisateurs d’effectuer la tâche en conséquence et peut utiliser des outils de synthèse vocale ou de synthèse vocale.
Application : les assistants virtuels vocaux sont utilisés pour rechercher des éléments pertinents sur Internet, lire de la musique, des films et des vidéos à des fins de divertissement, définir des rappels, rédiger des notes rapides, activer et désactiver des appareils électroménagers, etc.
Vérificateur de plagiat
Objectif : Créer un système capable de vérifier un document pour le plagiat ou la duplication à l’aide de l’IA
Problème : la duplication de contenu est une maladie qui doit être surveillée et éradiquée. Pour les entreprises, cela entraîne des dommages à la réputation et un mauvais classement dans les moteurs de recherche. En fait, les gens peuvent également être pénalisés pour plagiat, en raison des droits d’auteur. Par conséquent, il est nécessaire d’identifier les contenus plagiés pour les entreprises et les établissements d’enseignement.
Solution : les concepts d’IA sont utilisés pour créer un outil de vérification du plagiat afin de détecter les doublons dans un document. Dans ce projet, Python Flask ou text mining peut être utilisé pour détecter le plagiat à l’aide d’une base de données vectorielle appelée Pinecone. Il peut également afficher le pourcentage de plagiat.
Application : le vérificateur de plagiat présente de nombreux avantages pour les créateurs de contenu, les blogueurs, les éditeurs, les éditeurs, les écrivains, les pigistes et les éducateurs. Ils peuvent l’utiliser pour vérifier si quelqu’un a volé leur travail et l’utiliser, tandis que les éditeurs peuvent analyser un article soumis par un écrivain et déterminer s’il est unique ou copié quelque part.
Détection des émotions faciales
Objectif : créer une application capable de prédire ou d’identifier les émotions humaines à travers les traits du visage à l’aide de l’IA
Problème : Comprendre les émotions humaines est un défi. Il y a eu beaucoup de recherches pendant des décennies pour comprendre l’émotion faciale. Avant l’avènement de l’IA, les résultats étaient partout.
Solution : l’IA peut aider à analyser les émotions humaines à travers le visage en utilisant des concepts tels que Deep Learning et CNN. L’apprentissage en profondeur peut être utilisé pour créer le logiciel permettant d’identifier les expressions faciales et de les interpréter en détectant les émotions fondamentales chez l’homme en temps réel comme le bonheur, la tristesse, la peur, la colère, la surprise, le dégoût, la neutralité, etc.
Le système sera rendu capable d’extraire les traits du visage et de classer les expressions. CNN peut le faire et fera également la distinction entre les mauvaises et les bonnes émotions pour détecter le comportement et les schémas de pensée d’un individu.
Application : les systèmes de détection des émotions faciales peuvent être utilisés par les robots pour améliorer l’interaction humaine et fournir une aide appropriée aux utilisateurs. Ils peuvent également aider les enfants autistes, les personnes aveugles, surveiller les signes d’attention pour la sécurité du conducteur, etc.
Demande de traduction
Objectif : créer une application de traduction utilisant l’intelligence artificielle
Problème : Il y a des milliers de langues parlées dans le monde. Bien que l’anglais soit une langue mondiale, tout le monde ne la comprend pas dans toutes les régions du monde. Et si vous voulez faire affaire avec quelqu’un d’autres pays qui parle une langue que vous ne comprenez pas, c’est problématique. De même, si vous voyagez dans d’autres pays, vous pouvez rencontrer des problèmes similaires.
Solution : Si vous pouvez traduire ce que les autres disent ou ont écrit, cela vous aidera à vous connecter profondément avec eux. Pour cela, vous pouvez utiliser un traducteur tel que Google Translate. Cependant, vous pouvez créer votre propre application à partir d’amidon en utilisant l’IA.
Pour cela, vous pouvez utiliser des modèles NLP et transformateurs. Un transformateur extraira les caractéristiques d’une phrase pour déterminer chaque mot et sa signification qui peut donner le sens complet d’une phrase. Il encodera et décodera les mots de bout en bout. Pour ce faire, le chargement d’un modèle de transformateur basé sur Python pré-formé vous aidera. Vous pouvez également utiliser la bibliothèque GluonNLP, puis charger et tester les ensembles de données.
Application : l’application de traduction est utilisée pour traduire différentes langues à des fins telles que les affaires, les voyages, les blogs, etc.
Projets d’IA avancée
Analyseur de CV
Objectif : créer un logiciel utilisant l’IA qui peut parcourir de nombreux CV et aider les utilisateurs à choisir celui qui leur convient le mieux
Problème : dans les recrutements, les professionnels passent beaucoup de temps à parcourir manuellement de nombreux CV, un par un, pour trouver des candidats appropriés pour un poste. C’est chronophage et inefficace. Bien qu’il puisse être automatisé grâce à la correspondance des mots clés, il présente de nombreux inconvénients. Les candidats qui connaissent cette procédure ajouteront beaucoup plus de mots-clés pour être présélectionnés, tandis que d’autres seront rejetés même s’ils ont les compétences requises.
Solution : parcourir un grand nombre de CV et trouver la bonne personne pour un poste peut être automatisé à l’aide d’un analyseur de CV. Cela vous aidera à le faire efficacement, en économisant du temps et des efforts tout en vous permettant de choisir des candidats possédant les compétences requises.
L’IA et le ML peuvent vous aider à créer l’application pour choisir un candidat approprié tout en filtrant le reste. Pour ce faire, vous pouvez utiliser l’ensemble de données de CV sur Kaggle avec deux colonnes – informations sur le CV et intitulé du poste. Vous pouvez également utiliser NLTK – une bibliothèque basée sur Python – pour créer des algorithmes de clustering correspondant aux compétences.
Application : un analyseur de CV est utilisé pour le processus de recrutement et peut être utilisé par les entreprises et les établissements d’enseignement.
Application de reconnaissance faciale
Objectif : créer une application dotée d’une capacité de reconnaissance faciale à l’aide d’ANN, CNN, ML et de l’apprentissage en profondeur
Problème : Les problèmes de vol d’identité sont graves avec les risques croissants de cybersécurité qui peuvent infiltrer les systèmes et les données. Cela peut entraîner des problèmes de confidentialité, des fuites de données et des atteintes à la réputation des personnes et des entreprises.
Solution : La biométrie, comme les traits du visage, est unique, de sorte que les organisations et les particuliers peuvent les utiliser pour protéger leurs systèmes et leurs données. Les systèmes de reconnaissance faciale peuvent aider à vérifier un utilisateur, garantissant que seuls les utilisateurs autorisés et authentifiés peuvent accéder à un système, un réseau, une installation ou des données.
Vous avez besoin d’algorithmes ML avancés, de fonctions mathématiques et de techniques de traitement et de reconnaissance d’images 3D pour créer cette solution.
Application : Il est utilisé dans les smartphones et autres appareils comme verrou de sécurité et installations et systèmes organisationnels pour garantir la confidentialité et la sécurité des données. Il est également utilisé par les fournisseurs de gestion des identités et des accès (IAM), le secteur de la défense, etc.
Jeux
Objectif : Créer des jeux vidéo en utilisant des concepts d’IA
Problème : L’industrie du jeu vidéo est en pleine expansion et les joueurs sont de plus en plus avancés. Par conséquent, il existe un besoin constant d’évoluer et de proposer des jeux intéressants qui se démarquent tout en continuant à augmenter vos ventes.
Solution : les concepts d’IA sont utilisés pour créer diverses applications de jeu comme les échecs, les jeux de serpent, les voitures de course, les jeux procéduraux, etc. Il peut utiliser de nombreuses compétences telles que les chatbots, la reconnaissance vocale, la PNL, le traitement d’images, l’exploration de données, CNN, l’apprentissage automatique et bien d’autres pour créer un jeu vidéo réaliste.
Application : l’IA est utilisée pour créer divers jeux vidéo comme AlphaGo, Deep Blue, FEAR, Halo, etc.
Prédicteur des ventes
Objectif : créer un logiciel capable de prédire les ventes des entreprises
Problème : les entreprises traitant de nombreux produits ont du mal à gérer et à suivre le chiffre d’affaires de chaque produit. Ils ont également du mal à retracer les stocks et à rendre à nouveau disponibles les produits épuisés. En conséquence, ils peuvent échouer à fournir des produits conformes aux utilisateurs, ce qui dégrade l’expérience client.
Solution : la création d’un outil de prévision des ventes peut vous aider à prévoir le chiffre d’affaires moyen quotidien, hebdomadaire ou mensuel. De cette façon, vous pouvez comprendre comment vos produits fonctionnent et stocker plus d’articles à temps pour répondre aux demandes des clients.
Pour ce faire, vous pouvez utiliser des compétences telles que les algorithmes d’apprentissage automatique, l’analyse de données, le Big Data, etc., pour permettre au logiciel de prévoir les ventes avec précision.
Application : Il est utilisé par les magasins de commerce électronique, les détaillants, les distributeurs et d’autres entreprises traitant des produits massifs.
Système d’automatisation
Objectif : Créer une solution logicielle capable d’automatiser certaines tâches pour la productivité
Problème : Le travail manuel répété prend du temps. Celles-ci sont non seulement fastidieuses, mais réduisent également la productivité. Par conséquent, un système doit être construit pour automatiser différentes tâches telles que la planification des appels, la prise de présence, la correction automatique, le traitement des transactions, etc.
Solution : l’utilisation de l’IA vous permet de créer un logiciel capable d’automatiser ces tâches pour aider à améliorer la productivité des utilisateurs et consacrer du temps à des tâches plus critiques. Il peut également être conçu pour fournir des notifications à temps afin que vous puissiez effectuer des tâches à temps. Et la construction de ce système nécessite des compétences telles que la PNL, la reconnaissance faciale, la vision par ordinateur, etc.
Application : l’automatisation à l’aide de l’IA est largement utilisée pour créer des outils de productivité pour les entreprises de toutes tailles et dans divers secteurs de la banque, de la finance, de la santé, de l’éducation et de la fabrication.
Conclusion
J’espère que vous trouverez ces projets d’IA intéressants pour travailler et approfondir vos connaissances en intelligence artificielle et autres concepts connexes tels que la science des données, l’apprentissage automatique, la PNL, etc. Cela vous aidera également à affiner vos compétences en programmation et en utilisation d’outils et de technologies dans le projets.
Voici quelques-uns des meilleurs cours d’IA en ligne et des compétences recherchées pour les professionnels de l’IA.