Una carrera en Inteligencia Artificial (IA) parece brillante con los desarrollos recientes en este campo.
Casi todos los sectores están aprovechando la IA para su beneficio, desde TI, fabricación y automóvil hasta defensa, finanzas y creación de contenido.
Entonces, si desea desarrollar una carrera en IA, nunca puede haber un mejor momento para comenzar que ahora. Dado que la experiencia práctica es la mejor manera de aprender una habilidad, puede realizar diferentes proyectos para aprender IA y habilidades relacionadas, como la programación y el uso de herramientas y tecnologías.
Le enseñará cómo la IA puede ayudar a las personas y las empresas en tiempo real y lo ayudará a adquirir conocimientos en este sector para avanzar en su carrera en IA. Y para ello, sería muy beneficioso que tuvieras conocimientos de habilidades como:
- Lenguajes de programación como Python, R, Java, MATLAB y Perl
- Algoritmos de aprendizaje automático como regresión lineal, regresión logística, Naïve Bayes, K-means, KNN, SVM y árboles de decisión
- Conceptos básicos de análisis de datos y herramientas como Apache Spark
- Redes neuronales artificiales (ANN) que pueden imitar las funciones cerebrales de los humanos para resolver problemas en aplicaciones para el reconocimiento de escritura a mano, cara y patrones.
- Conceptos básicos de la red neuronal de convulsión (CNN)
- Herramientas basadas en Unix como Sort, AWK y expresiones regulares.
Ahora, descubramos rápidamente algunos de los interesantes proyectos de IA.
Tabla de contenido
Proyectos básicos de IA
Reconocimiento de dígitos escritos a mano
Objetivo: construir un sistema que pueda reconocer dígitos escritos a mano con la ayuda de redes neuronales artificiales
Problema: Los dígitos y caracteres escritos por humanos consisten en varias formas, tamaños, curvas y estilos, no exactamente iguales para dos personas. Por lo tanto, convertir caracteres escritos o dígitos a un formato digital fue un desafío en el pasado para las computadoras. También solían tener dificultades para interpretar el texto en documentos en papel.
Aunque la digitalización se está adoptando rápidamente en casi todos los sectores, ciertas áreas aún requieren papeleo. Es por eso que necesitamos tecnología para facilitar este proceso a las computadoras para que puedan reconocer los escritos humanos en papel.
Solución: el uso de redes neuronales artificiales hace posible construir un sistema de reconocimiento de dígitos escritos a mano para interpretar con precisión los dígitos que dibuja una persona. Para esto, se utiliza una red neuronal de convolución (CNN) para reconocer dígitos en un papel. Esta red tiene un conjunto de datos HASYv2 que comprende 168 000 imágenes de 369 clasificaciones diferentes.
Aplicación: además de los documentos, un sistema de reconocimiento de dígitos escritos a mano puede leer símbolos matemáticos y estilos de escritura a mano de fotografías, dispositivos con pantalla táctil y otras fuentes. Este software tiene varias aplicaciones, como la autenticación de cheques bancarios, la lectura de formularios completos y la toma de notas rápidas.
Detección de línea de carril
Objetivo: crear un sistema que pueda conectarse con vehículos autónomos y robots de seguimiento de línea para ayudarlos a detectar líneas de carril en una carretera en tiempo real.
Problema: Sin duda, los vehículos autónomos son tecnologías innovadoras que utilizan técnicas y algoritmos de Deep Learning. Han creado nuevas oportunidades en el sector del automóvil y han reducido la necesidad de un conductor humano.
Sin embargo, si la máquina que conduce un automóvil autónomo no está debidamente capacitada, puede causar riesgos y accidentes en la carretera. Mientras entrena a la máquina, uno de los pasos es hacer que el sistema aprenda a detectar carriles en la carretera para que no ingrese a otro carril ni choque con otros vehículos.
Solución: Para resolver este problema, construya un sistema usando los conceptos de Computer Vision en Python. Ayudará a los vehículos autónomos a detectar correctamente las líneas de los carriles y garantizar que circule por la carretera donde debería estar, sin poner en riesgo a los demás.
Puedes usar el OpenCV biblioteca: una biblioteca optimizada que se enfoca en el uso en tiempo real como este para detectar líneas de carril. La biblioteca incluye interfaces Java, Python y C++ compatibles con las plataformas Windows, macOS, Linux, Android e iOS.
Además, es imperativo encontrar las marcas en ambos lados de un carril. Puede usar técnicas de visión por computadora en Python para encontrar los carriles de la carretera donde deben circular los vehículos autónomos. También debe encontrar la marca blanca en un carril y enmascarar el resto de los objetos con enmascaramiento de marcos y matrices NumPy. Nest, se aplica la transformación de línea de Hough para finalmente detectar las líneas de carril. Además, puede utilizar otros métodos de visión artificial, como el umbral de color, para identificar las líneas de los carriles.
Aplicación: La detección de línea de carril es utilizada en tiempo real por vehículos autónomos como automóviles y robots de seguimiento de línea. También es útil en la industria del juego para autos de carrera.
Detección de neumonía
Objetivo: construir un sistema de IA utilizando redes neuronales de convolución (CNN) y Python que pueda detectar neumonía a partir de las imágenes de rayos X de un paciente
Problema: La neumonía sigue siendo una amenaza, cobrando vidas en muchos países. El problema es que las imágenes de rayos X se toman para detectar enfermedades como neumonía, cáncer, tumor, etc., en general, lo que puede proporcionar poca visibilidad y hacer que la evaluación sea ineficiente. Pero si se sigue el tratamiento adecuado, la mortalidad puede reducirse significativamente.
Además, la posición, la forma y el tamaño de la neumonía pueden diferir en un nivel significativo, y su contorno objetivo se vuelve en gran medida vago. Aumenta los problemas de detección y precisión. Esto nos lleva a desarrollar una tecnología que puede identificar la neumonía de manera temprana con una precisión óptima para brindar el tratamiento adecuado y salvar vidas.
Solución: La solución de software se entrenará con detalles masivos sobre neumonía u otras enfermedades. Cuando los usuarios comparten sus problemas y síntomas relacionados con la salud, el software puede procesar la información y compararla con su base de datos en busca de posibilidades relacionadas con esos detalles. Puede utilizar la minería de datos para proporcionar la enfermedad más precisa correspondiente a los detalles del paciente.
De esta manera, la enfermedad de un paciente puede ser detectada y puede recibir el tratamiento adecuado. Y para diseñar el software, debe determinar el modelo CNN más eficiente de forma analítica y comparativa para lograr la detección de neumonía a partir de imágenes de rayos X mediante la extracción de características. A continuación, se presentan los diferentes modelos con sus clasificadores para proponer el clasificador más adecuado y se evalúa el mejor modelo de CNN para comprobar su rendimiento.
Aplicación: Este proyecto de IA es beneficioso para el dominio de la salud para detectar enfermedades como neumonía, enfermedades del corazón, etc., y brindar consulta médica a los pacientes.
chatbots
Objetivo: Construir un chatbot usando Python para incrustarlo en un sitio web o aplicación
Problema: los consumidores necesitan un servicio excelente cuando utilizan una aplicación o un sitio web. Si tienen una consulta para la que no pueden encontrar la respuesta, pueden perder interés en la aplicación. Por lo tanto, si está creando un sitio web o una aplicación, debe ofrecer un servicio de la mejor calidad a sus usuarios para no perderlos y afectar sus resultados.
Solución: un chatbot es una aplicación que puede permitir una conversación automática entre bots (IA) y un humano a través de texto o voz como Alexa. Está disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana para ayudar a los usuarios con sus consultas, navegar por ellas, personalizar la experiencia del usuario, impulsar las ventas y proporcionar información más detallada sobre el comportamiento y las necesidades de los clientes para ayudarlo a dar forma a sus productos y servicios.
Para este proyecto de IA, puede usar una versión simple de un chatbot que puede encontrar en muchos sitios web. Identificar su estructura básica para empezar a construir una similar. Una vez que haya terminado un chatbot simple, puede pasar a los avanzados.
Para crear un chatbot, se utilizan conceptos de IA como el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para permitir que los algoritmos y las computadoras comprendan las interacciones humanas a través de varios idiomas y procesen esos datos. Descompone las señales de audio y el texto humano y luego analiza y convierte los datos en un lenguaje comprensible por máquina. También necesitará diferentes herramientas, paquetes y herramientas de reconocimiento de voz previamente entrenados para crear un chatbot inteligente y receptivo.
Aplicación: los chatbots son muy útiles en el sector corporativo para el servicio al cliente, el servicio de asistencia técnica de TI, las ventas, el marketing y los recursos humanos. Las industrias desde el comercio electrónico, Edtech y bienes raíces hasta las finanzas y el turismo usan chatbots. Las mejores marcas como Amazon (Alexa), Spotify, Marriott International, Pizza Hut, Mastercard y más aprovechan los chatbots.
Sistema de recomendación
Objetivo: Construir un sistema de recomendación para clientes de productos, videos y transmisión de música, y más, con la ayuda de ANN, minería de datos, aprendizaje automático y programación.
Problema: la competencia es alta en todos los dominios, ya sea comercio electrónico o entretenimiento. Y para destacar, debes cubrir millas extra. Si ofrece algo que su cliente objetivo está buscando pero no tiene las medidas para guiarlo a su tienda o recomendar sus ofertas, deja mucho dinero en efectivo sobre la mesa.
Solución: el uso de un sistema de recomendación puede atraer más visitantes a su sitio o aplicación de manera efectiva. Es posible que haya observado que las plataformas de comercio electrónico como Amazon ofrecen recomendaciones de productos que ha buscado en algún lugar de Internet. Cuando abres tu Facebook o Instagram, ves productos similares. Así es como funciona un sistema de recomendación.
Para construir este sistema, necesita el historial de navegación, el comportamiento del cliente y datos implícitos. Las habilidades de minería de datos y aprendizaje automático son necesarias para producir las recomendaciones de productos más adecuadas en función de los intereses de los clientes. Y también necesitará programar en R, Java o Python y aprovechar las redes neuronales artificiales.
Aplicación: los sistemas de recomendación encuentran grandes aplicaciones en tiendas de comercio electrónico como Amazon, eBay, servicios de transmisión de video como Netflix y YouTube, servicios de transmisión de música como Spotify y más. Ayuda a aumentar el alcance del producto, la cantidad de clientes potenciales y clientes, la visibilidad en varios canales y la rentabilidad general.
Proyectos intermedios de IA
Detección de fuego
Objetivo: construir un sistema de detección de incendios utilizando CNN para tareas relacionadas con la visión artificial y la clasificación de imágenes.
Problema: Los incendios en edificios residenciales y comerciales son peligrosos. Si el incendio no se detecta a tiempo, puede provocar pérdidas masivas de vidas y propiedades. Los incendios forestales son cada vez más frecuentes; por lo tanto, se necesita un monitoreo regular para preservar la vida silvestre y los recursos naturales.
Solución: construir un sistema que pueda detectar incendios en interiores y exteriores en una etapa temprana y con su ubicación exacta puede ayudar a extinguirlos antes de que causen algún daño. Se mejora el sistema de detección de incendios a través de una cámara de vigilancia.
Para ello se utilizan técnicas de IA como CNN y visión artificial y herramientas como OpenCV. Necesita procesamiento de imágenes sofisticado y computación en la nube. El sistema se puede hacer para analizar imágenes de cámaras de video para luz visible e infrarrojo. También debe identificar el humo, diferenciarlo de la niebla y alertar a las personas rápidamente.
Aplicación: La detección de incendios impulsada por IA se puede utilizar para detectar incendios forestales para preservar los recursos naturales, la flora y la fauna, y en hogares y edificios corporativos.
Asistente virtual basado en voz
Objetivo: construir una aplicación con capacidades de voz para ayudar a los usuarios
Problema: la web es enorme con muchos productos y servicios que los clientes pueden sentirse abrumados. Además, las personas están ocupadas y necesitan ayuda en varios campos, incluso para sus tareas del día a día.
Solución: hoy en día, los asistentes virtuales basados en voz están en demanda para simplificar la vida de los usuarios. Las personas pueden usar estas aplicaciones como Alexa y Siri con fines de entretenimiento, buscar productos y servicios en línea y realizar tareas cotidianas para una mejor productividad.
Para construir este sistema, la PNL se utiliza para comprender el lenguaje humano. El sistema escuchará la voz, la convertirá a lenguaje de máquina y guardará los comandos en su base de datos. También identificará la intención de los usuarios de realizar la tarea en consecuencia y puede utilizar herramientas de texto a voz o de voz a texto.
Aplicación: los asistentes virtuales basados en la voz se utilizan para buscar elementos relevantes en Internet, reproducir música, películas y videos para entretenerse, configurar recordatorios, escribir notas rápidas, activar y desactivar electrodomésticos y más.
Comprobador de plagio
Objetivo: crear un sistema que pueda verificar un documento en busca de plagio o duplicación utilizando IA
Problema: La duplicación de contenido es una enfermedad que debe ser monitoreada y erradicada. Para las empresas, conduce a daños en la reputación y malas clasificaciones en los motores de búsqueda. De hecho, las personas también pueden ser penalizadas por plagio, debido a los derechos de autor. Por lo tanto, existe la necesidad de identificar el contenido plagiado para empresas e instituciones educativas.
Solución: los conceptos de IA se utilizan para crear una herramienta de verificación de plagio para detectar la duplicación en un documento. En este proyecto, Python Flask o la minería de texto se pueden usar para detectar plagio usando una base de datos vectorial llamada Pinecone. También puede mostrar el porcentaje de plagio.
Aplicación: el verificador de plagio tiene muchos beneficios para los creadores de contenido, bloggers, editores, editores, escritores, autónomos y educadores. Pueden usarlo para verificar si alguien ha robado su trabajo y lo está usando, mientras que los editores pueden analizar un artículo presentado por un escritor e identificar si es único o copiado de algún lugar.
Detección de emociones faciales
Objetivo: construir una aplicación que pueda predecir o identificar emociones humanas a través de rasgos faciales usando IA
Problema: Comprender las emociones humanas es un desafío. Ha habido mucha investigación durante décadas para comprender la emoción facial. Antes de la llegada de la IA, los resultados estaban por todas partes.
Solución: la IA puede ayudar a analizar las emociones humanas a través de la cara utilizando conceptos como Deep Learning y CNN. El aprendizaje profundo se puede utilizar para construir el software para identificar expresiones faciales e interpretarlas mediante la detección de emociones centrales en humanos en tiempo real, como felicidad, tristeza, miedo, ira, sorpresa, disgusto, neutralidad, etc.
El sistema será capaz de extraer rasgos faciales y clasificar expresiones. CNN puede hacer esto y también discriminará entre emociones malas y buenas para detectar el comportamiento y los patrones de pensamiento de un individuo.
Aplicación: los bots pueden utilizar los sistemas de detección de emociones faciales para mejorar la interacción humana y brindar la ayuda adecuada a los usuarios. También pueden ayudar a los niños con autismo, a las personas ciegas, monitorear las señales de atención para la seguridad del conductor y más.
Aplicación de traductor
Objetivo: Construir una aplicación traductora usando inteligencia artificial
Problema: Hay miles de idiomas que se hablan en el mundo. Aunque el inglés es un idioma global, no todos lo entienden en todas partes del mundo. Y si quiere hacer negocios con alguien de otros países que habla un idioma que no entiende, es problemático. Del mismo modo, si viaja a otros países, puede enfrentar problemas similares.
Solución: Si puedes traducir lo que otros dicen o han escrito, te ayudará a conectarte profundamente con ellos. Para ello, puedes utilizar un traductor como Google Translate. Sin embargo, puede crear su propia aplicación a partir de almidón utilizando IA.
Para esto, puede utilizar modelos NLP y transformadores. Un transformador extraerá características de una oración para determinar cada palabra y su significado que puede dar el sentido completo de una oración. Codificará y decodificará palabras de principio a fin. Para hacer esto, lo ayudará cargar un modelo de transformador basado en Python previamente entrenado. También puede usar la biblioteca GluonNLP y luego cargar y probar los conjuntos de datos.
Aplicación: la aplicación de traductor se utiliza para traducir diferentes idiomas con fines como negocios, viajes, blogs y más.
Proyectos avanzados de IA
Analizador de CV
Objetivo: Construir un software usando IA que pueda hojear una gran cantidad de currículums y ayudar a los usuarios a elegir el ideal
Problema: en las contrataciones, los profesionales dedican mucho tiempo a revisar muchos currículos, uno por uno, manualmente para encontrar candidatos adecuados para un puesto de trabajo. Es lento e ineficiente. Aunque se puede automatizar mediante la concordancia de palabras clave, tiene muchas desventajas. Los candidatos que conocen este procedimiento agregarán muchas más palabras clave para ser preseleccionados, mientras que otros serán rechazados incluso si tienen las habilidades requeridas.
Solución: hojear una gran cantidad de currículos y encontrar el adecuado para un puesto de trabajo se puede automatizar mediante un analizador de currículos. Le ayudará a hacerlo de manera eficiente, ahorrando tiempo y esfuerzo y permitiéndole elegir candidatos con las habilidades requeridas.
AI y ML pueden ayudarlo a crear la aplicación para elegir un candidato adecuado mientras filtra el resto. Para hacer esto, puede utilizar el conjunto de datos de currículum en Kaggle con dos columnas: información de currículum y título del trabajo. También puede usar NLTK, una biblioteca basada en Python, para crear algoritmos de agrupamiento que coincidan con las habilidades.
Aplicación: Se utiliza un analizador de currículums para el proceso de contratación y puede ser utilizado por empresas e instituciones educativas.
Aplicación de reconocimiento facial
Objetivo: crear una aplicación con capacidad de reconocimiento facial mediante ANN, CNN, ML y aprendizaje profundo
Problema: los problemas de robo de identidad son graves debido a los crecientes riesgos de ciberseguridad que pueden infiltrarse en los sistemas y los datos. Puede causar problemas de privacidad, fugas de datos y daños a la reputación de personas y empresas.
Solución: la biometría, como los rasgos faciales, es única, por lo que las organizaciones y las personas pueden usarla para proteger sus sistemas y datos. Los sistemas de reconocimiento facial pueden ayudar a verificar a un usuario, asegurando que solo los usuarios autorizados y autenticados puedan acceder a un sistema, red, instalación o datos.
Necesita algoritmos ML avanzados, funciones matemáticas y técnicas de procesamiento y reconocimiento de imágenes 3D para construir esta solución.
Aplicación: se utiliza en teléfonos inteligentes y otros dispositivos como bloqueo de seguridad e instalaciones y sistemas organizativos para garantizar la privacidad y seguridad de los datos. También lo utilizan los proveedores de gestión de acceso e identidad (IAM), el sector de defensa y más.
Juegos
Objetivo: crear videojuegos usando conceptos de IA
Problema: la industria de los videojuegos se está expandiendo y los jugadores se están volviendo más avanzados. Por lo tanto, existe una necesidad constante de evolucionar y ofrecer juegos interesantes que se destaquen mientras continúa impulsando sus ventas.
Solución: los conceptos de IA se utilizan para crear varias aplicaciones de juegos como ajedrez, juegos de serpientes, autos de carreras, juegos de procedimientos y más. Puede usar muchas habilidades como chatbots, reconocimiento de voz, NLP, procesamiento de imágenes, minería de datos, CNN, aprendizaje automático y muchas más para crear un videojuego realista.
Aplicación: la IA se usa para crear varios videojuegos como AlphaGo, Deep Blue, FEAR, Halo y más.
Predictor de ventas
Objetivo: crear un software que pueda predecir las ventas de las empresas
Problema: las empresas que manejan muchos productos se enfrentan a dificultades para administrar y realizar un seguimiento de la cifra de ventas de cada producto. También encuentran problemas para rastrear las existencias y hacer que los productos agotados vuelvan a estar disponibles. Como resultado, pueden fallar en el suministro de productos a la derecha de los usuarios, lo que degrada la experiencia del cliente.
Solución: la creación de una herramienta de predicción de ventas puede ayudarlo a predecir la cifra de ventas promedio diaria, semanal o mensual. De esta manera, puede comprender cómo funcionan sus productos y almacenar más artículos a tiempo para satisfacer las demandas de los clientes.
Para hacer esto, puede utilizar habilidades como algoritmos de aprendizaje automático, análisis de datos, Big Data y más para permitir que el software prediga las ventas con precisión.
Aplicación: es utilizado por tiendas de comercio electrónico, minoristas, distribuidores y otras empresas que se ocupan de productos masivos.
Sistema de automatizacion
Objetivo: Crear una solución de software que pueda automatizar ciertas tareas para la productividad
Problema: El trabajo manual repetido consume mucho tiempo. Estos no solo son tediosos sino que también quitan productividad. Por lo tanto, se debe construir un sistema que pueda automatizar diferentes tareas, como programar llamadas, tomar asistencia, autocorrección, procesar transacciones y más.
Solución: el uso de IA le permite crear software que puede automatizar tales tareas para ayudar a mejorar la productividad del usuario y dedicar tiempo a tareas más críticas. También se puede hacer para entregar notificaciones a tiempo para que pueda hacer las tareas a tiempo. Y construir este sistema requiere habilidades como NLP, reconocimiento facial, visión por computadora y más.
Aplicación: la automatización con IA se usa ampliamente para crear herramientas de productividad para empresas de todos los tamaños y en diversos sectores, desde la banca, las finanzas, la atención médica, la educación y la fabricación.
Conclusión
Espero que encuentre estos proyectos de IA interesantes para trabajar y amplíe su conocimiento en inteligencia artificial y otros conceptos relacionados como ciencia de datos, aprendizaje automático, NLP, etc. También lo ayudará a mejorar sus habilidades en programación y uso de herramientas y tecnologías en el proyectos
Estos son algunos de los mejores cursos de IA en línea y habilidades en demanda para profesionales de IA.