Содержание
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ — презентация на Slide-Share.ru
1
Первый слайд презентации: ПРОЕКТ НА ТЕМУ: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
Работу выполнил:
Трофимов Георгий Павлович
Ученик 10”А” класса
Руководитель:
Ульянова Софья Альбертовна
Изображение слайда
2
Слайд 2
Актуальность :
В современном мире человек сталкивается со множеством проблем, например: освоение космоса, прогнозирование природных катаклизмов и антропогенного воздействия на окружающую среду, создание сложнейших инженерных проектов, использование современной техники в медицине и многие научные исследования. На сегодняшний день наука подошла к такому уровню развития, что появилась возможность создания искусственного интеллекта.
Многие деятели науки скептически относятся к этому вопросу, т.к. существует большое количество проблем, которые пока не удаётся решить научным путём. Несмотря на это, задача по созданию искусственного интеллекта одна из важнейших в XXI. В данный момент разрабатываются множество более усовершенствованных программ, которые по мышлению не уступают человеку. Они очень сильно облегчают быт, труд, данные программы сильно экономят время человеку, облегчая их жизнь.
Изображение слайда
3
Слайд 3
Проблемы :
Проблема безопасности.
Проблема сверхинтеллекта и взаимоотношений человечества и ИИ, сможет ли человечество использовать для расширения своего знания познавательные модели сверхумного ИИ?
Глобальная информатизация, Интернет и ИИ.
Изображение слайда
4
Слайд 4
Цель :
Изучение искусственного интеллекта, его использование в настоящее время.
Задачи :
Провести сбор информации из разных источников;
Провести опрос учащихся о актуальности искусственного интеллекта в быту;
Узнать как появился искусственный интеллект;
Выяснить на каком уровне развития находится искусственный интеллект сейчас.
Изображение слайда
5
Слайд 5: Что же такое искусственный интеллект?
Искусственным интеллектом (ИИ) — способность интеллектуальных машин выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека. Также этим термином обозначают науку и технологию создания интеллектуальных машин.
Изображение слайда
6
Слайд 6: Умный дом
Изображение слайда
7
Слайд 7: Toyota Concept-i
Изображение слайда
8
Слайд 8
Сколько % людей отметили “ ДА ”
Сколько % людей отметили “ НЕТ ”
Нужен ли искусственный интеллект?
93%
7%
Необходимо ли развитие искусственного интеллекта?
93%
7%
Представляет ли угрозу искусственный интеллект для человека?
86%
14%
Необходимо ли внедрять искусственный интеллект в быт человека?
61%
39%
Сможет ли искусственный интеллект заменить человека?
33%
67%
Изображение слайда
9
Слайд 9
Заключение :
Многие споры вокруг проблемы создания искусственного интеллекта имеют эмоциональную подоплеку.
Признание возможности искусственного разума представляется чем-то унижающим человеческое достоинство. Однако нельзя смешивать вопросы возможностей искусственного разума с вопросом о развитии и совершенствовании человеческого разума. Повсеместное использование ИИ создаёт предпосылки для перехода на качественно новую ступень прогресса, даёт толчок новому витку автоматизации производства, а значит и повышению производительности труда. Разумеется, искусственный разум может быть использован в негодных целях, однако это проблема не научная, а скорее морально-этическая.
Однако развитие кибернетики выдвигает ряд проблем, которые все же требуют пристального внимания. Эти проблемы связаны с опасностями, возникающими в ходе работ по искусственному интеллекту. Люди будут постоянно решать проблему искусственного интеллекта, постоянно сталкиваясь все с новыми проблемами. И, видимо, процесс этот бесконечен.
Изображение слайда
10
Последний слайд презентации: ПРОЕКТ НА ТЕМУ: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: C пасибо за внимание!
Изображение слайда
Проекты искусственного интеллекта, с которыми можно поиграться уже сегодня
Что вы знаете про искусственный интеллект и машинное обучение? Современный тренд или потенциально мощная сила, способная убивать людей? Эти модные понятия всё чаще на слуху, но далеко не все знают, что же это на самом деле.
Пришло время изучить эти технологии с помощью простого и интересного подхода — попробовать искусственный интеллект и нейросети самостоятельно на практике.
Semantris
Когда вы в последний раз играли в тетрис?
Это забавный и интерактивный проект, который позволяет играть в словесные ассоциации с искусственным интеллектом. Недавно созданная командой Google-AI, Semantris сосредоточена на обработке простой человеческой речи и дифференцировании логических связей между словами. Это аналог тетриса, но вместо блоков в нём слова. Игра имеет два режима работы: Blocks и Arcade.
В первом режиме ИИ устанавливает слово и просит вас найти наиболее близкое к нему сочетание, например, «спать» и «кровать». Затем он сравнивает отношение между вашим ответом и исходным словом с другими словами из списка. Чем больше совпадений с другими словами, тем больше очков вы получите. Правильное слово между блоками приводит к удалению этого блока. Второй режим реализован как простая игра в ассоциации на время с набором очков.
Нейронная сеть — это класс вычислительной системы. В данном приложении она устанавливает значение отдельных слов и находит семантически похожие. Она создана из очень простых узлов обработки, сформированных в сеть. Нейронные сети выполнены по образу биологических систем, наподобие мозга, но на много порядков менее сложные. Они представляют собой системы распознавания шаблонов и более полезны для задач распознавания образов.
Google, используя Semantris, обучает векторные модели для нейронных сетей и тестирует искусственный интеллект.
This Person Does Not Exist
Эта девушка выглядит красиво, но её не существует. Это просто ещё одно творение ИИ. Не пытайтесь найти кого-либо из созданных людей в сети, несмотря на то, что некоторые могут быть очень красивыми.
Вероятно, многие уже слышали о таком сервисе. Это первый проект в своем роде и неудивительно, что он стал вирусным. Здесь можно создавать поддельные образы за секунду. Всё, что нужно — это зайти на сайт и обновить страницу.
Автор проекта — инженер Uber Филипп Ван. Он использовал алгоритм (первоначально написанный в Nvidia), чтобы сделать гиперреалистичные портреты. Этот алгоритм известен как генеративно-состязательная сеть (GAN). Все изображения генерируются на основе обширной библиотеки. Система последовательно использует две нейронные сети: одна создаёт картинку, а другая оценивает её реализм.
Первоначально Ван использовал это как способ убедить нескольких друзей присоединиться к нему в независимом исследовании ИИ. После он решил, что широкая аудитория может извлечь выгоду из потенциала GAN. Ван также утверждал, как важно информировать людей о том, что этот тип технологий может быть как революционным, так и опасным.
Так началось это…
После запуска проекта с лицами другие разработчики использовали его код (находящийся в открытом доступе на Github) для других сайтов вроде thiscatdoesnotexist.com и thesecatsdonotexist.com, чтобы создавать несуществующих котов. Они выглядят довольно реалистично, но вы можете заметить некоторые странные фрагменты.
Иногда это выглядит очень жутко.
AutoDraw
Это фиксирующий ваши каракули инструмент для получения идеального изображения.
Ещё один захватывающий и развлекательный сервис, а для кого-то очень полезный. Он помогает превращать небрежные наброски в чёткие изображения.
Вы можете нарисовать любой объект, который хотите. Просто начертите несколько линий и ИИ предскажет, что именно вы хотели изобразить. Он может легко распознать грубые наброски, будь то цветок, торт или смайлик. Он подготавливает заранее нарисованные альтернативные эскизы, созданные художниками, для замены ваших рисунков.
В основе этого сервиса лежит ИИ и машинное обучение. AutoDraw использует нейронные сети для сравнения изображений с обширной базой данных и выбора наиболее похожих вариантов. Чем больше деталей вы добавите, тем лучше и надёжнее будут рекомендации.
Cyborg Writer
Этот экспериментальный текстовый редактор может добавить продолжение к словам и высказываниям, которые вы напишете. Просто введите любые слова, а искусственная нейронная сеть завершит ваше предложение так, будто бы оно было написано Шекспиром, Верховным судом США, Тупаком Шакуром или кем-то ещё.
Вся система основана на обученной модели. Она используется для прогнозирования наиболее подходящего ответа на введённый текст.
Иногда варианты Cyborg Writer далеки от смысла введённого текста. Но создатели не обещали безупречную точность с самого начала и назвали его экспериментальным проектом. Возможно, сервис со временем станет более продвинутым. А пока он вполне подойдёт, чтобы просто поиграться и посмотреть какой вариант ответа ИИ подберёт для вас.
Talk to Books
Ещё одно приложение на базе ИИ от Google AI. Оно наглядно демонстрирует на что способна эта инновационная технология. Talk to Books даёт ответы на вопросы через цитаты из книг. В отличие от стандартного поиска этот сервис не боится даже самых абстрактных вопросов, например, «в чём смысл жизни?» или «что значит быть человеком?». Так что вы можете рассчитывать на честные ответы даже на самые необычные вопросы. Взгляните на результат по запросу: «что такое Ктулху?»:
Этот сервис использует векторное обучение языку для поиска книг с контекстно-релевантными ответами на вопросы. Всё это работает без соответствия ключевым словам. Моделирование языка векторных слов сопоставляет синонимы, антонимы, связанные термины, контекстные подсказки и другие естественные способы использования языка для нахождения соотношений между утверждениями.
В базе данных проекта содержится около 100 000 работ. Механизм рекомендаций пытается найти наиболее подходящие выдержки по смыслу. Также вы можете отфильтровать по категориям книги и выбрать только те жанры, которые захотите.
Quick, Draw!
По словам самих создателей эта игра создана с помощью машинного обучения. Вы рисуете, а нейронная сеть пытается угадать, что вы изобразили. Это не всегда работает, но чем больше вы практикуетесь, тем больше сеть будет учиться. Пока что этот ресурс обучен на примерах нескольких сотен рисунков и разработчики надеются добавить больше эскизов в будущем. Приложение сделано как пример того, что обучение ИИ можно использовать в увлекательной игровой форме.
Вам будет предложено нарисовать 6 разных предметов за ограниченное время. Пока вы рисуете и добавляете всё больше деталей, нейронная сеть пытается угадать, что вы пытались изобразить.
В конце будут подведены итоги, какие из предметов были угаданы. Кликнув на любой из них, можно посмотреть на основе каких рисунков было проведено обучение сети по каждому предмету.
ИИ-приложения для смартфона
Replika
Replika — это приложение, которое поможет вам расширить ваше общение.
Виртуальные помощники на базе ИИ есть везде. Siri может установить будильник, а Alexa вызовет Uber. Но по-настоящему поговорить по душам не с кем. Replika соответствует именно этой идее. Это искусственный интеллект, который сканирует ваши социальные сети и задаёт очень много вопросов о вас. Replika наивна и любопытна, как ребёнок, но это только на первый взгляд. Приложение обучается, поэтому многое зависит от вас. Каждый ответ будет сохранён в памяти и может быть использован позже. Таким образом, вы можете создать свою личную копию себя, а затем вступать с ней в диалог.
Скачать из PlayStore
Скачать из iTunes
Jarvis Artificial Intelligent
Jarvis был создан Марком Цукербергом, который в свою очередь был вдохновлён виртуальным помощником из замечательного фильма «Железный человек». Jarvis может контролировать свет и температуру, выбирать музыку и настраивать системы безопасности в вашем доме. Этот виртуальный помощник постоянно учится распознавать голоса и лица. Все эти функции доступны с помощью мобильного приложения. Честно говоря, приложение ещё следует доработать, но его определённо стоит попробовать.
Скачать из PlayStore
Youper
Youper — это бесплатный и удобный помощник на базе искусственного интеллекта, который поможет решить ваши проблемы. Он подойдёт в качестве приложения для фитнеса, которое также содержит когнитивно-поведенческую терапию (КПТ), медитацию и терапию «Принятия и обязательств (ответственности)». Вместе с этим вы можете использовать его как приложение для растяжки. Youper старается заботиться о вас, давая различные советы по здоровью.
Скачать из PlayStore
Скачать из iTunes
И в заключение
Искусственный интеллект — это не только простая программа, отвечающая на шаблонные вопросы. Это мощный инструмент, помогающий автоматизировать работу во многих отраслях. Доступность ИИ является поводом для радости. Такие технологии можно легко использовать с помощью многих мобильных приложений. Определённо стоит узнать об этом больше и следить за развитием событий в сфере новых технологических тенденций.
Перевод статьи «AI for Fun: Awesome Apps You Can Test Right Now»
Top 20 Artificial Intelligence Projects With Source Code [2022]
Table Of Contents
show
- Introduction
- Top Artificial Intelligence Projects
- Beginner Projects
- Intermediate Projects
- Advanced Projects
- Conclusion
- FAQs
- Дополнительные ресурсы
Введение
Если вы оглянетесь на 30 лет назад, люди и представить себе не могли, что искусственный интеллект сделает такой большой шаг вперед и окажет такое положительное влияние на нашу жизнь. Искусственный интеллект ускорил темп жизни. Искусственный интеллект (ИИ) породил приложения, которые в настоящее время оказывают значительное влияние на нашу жизнь.
Термин ИИ впервые был придуман в 1956 году на встрече в Дартмуте. Искусственный интеллект (ИИ) — это способность компьютера или управляемого компьютером робота выполнять задачи, которые обычно выполняются разумными существами. В современном мире искусственный интеллект стал очень популярным. Это имитация человеческого интеллекта в компьютерах, запрограммированных на обучение и имитацию действий человека. Эти машины могут учиться на своих ошибках и выполнять действия, аналогичные действиям людей.
Создание системы искусственного интеллекта — это кропотливый процесс превращения наших функций и талантов в машину, а затем использования ее вычислительной мощности, чтобы превзойти наши способности. Чтобы понять, как работает искусственный интеллект, нужно углубиться во многие подобласти ИИ и понять, как эти области могут быть применены к различным отраслям отрасли. Примерами этих областей являются машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети, компьютерное зрение и обработка естественного языка.
Не знаете, что делать дальше?
Выполнив 3 простых шага, вы БЕСПЛАТНО найдёте свою персональную дорожную карту развития карьеры в области разработки программного обеспечения
Развернуть в новой вкладке
Сущности искусственного интеллекта создаются для различных целей, поэтому они различаются. Ниже приведены несколько типов искусственного интеллекта:
- Искусственный узкий интеллект (ANI)
- Искусственный общий интеллект (AGI)
- Искусственный суперинтеллект (ASI)
Цель искусственного интеллекта — расширить возможности человека и помочь нам принимать сложные решения с далеко идущими последствиями. ИИ выполняет регулярные, объемные, автоматизированные задачи, а не автоматизирует ручные. И делает это последовательно и без устали. Конечно, людям все еще нужно настроить систему и задать правильные вопросы.
ИИ адаптируется, позволяя данным программировать себя с помощью прогрессивных алгоритмов обучения. Чтобы алгоритмы обучались, ИИ ищет структуру и закономерности в данных. Алгоритм может научиться играть в шахматы точно так же, как он может научиться рекомендовать продукт. Глубокие нейронные сети используются ИИ для достижения поразительной точности. Ваше взаимодействие с Alexa и Google, например, основано на глубоком обучении. И чем больше вы используете эти вещи, тем точнее они становятся. Методы глубокого обучения и идентификации объектов ИИ теперь могут использоваться в медицинской профессии для более точного обнаружения рака на медицинских фотографиях.
В этом блоге вы найдете различные приложения искусственного интеллекта, которые можно использовать в качестве идеи проекта для учебы в колледже или личного развития. Давайте углубимся в это.
Лучшие проекты искусственного интеллекта
Ниже приведены несколько интересных проектов искусственного интеллекта, которые стоит попробовать. Мы разделили проекты на начальный, средний и продвинутый уровни.
Проекты для начинающих
1. Системы рекомендаций по продуктам
Системы рекомендаций стали более распространенными в нашей жизни в результате появления Youtube, Amazon, Netflix и других подобных веб-сервисов. Это алгоритмы, которые помогают людям находить предметы, которые им интересны. В некоторых компаниях рекомендательные системы имеют решающее значение, поскольку они могут приносить большой доход или служить методом отличия от конкурентов. Он определяет совместимость пользователя и объекта, а также сходство между пользователями и элементами, чтобы давать рекомендации.
Исходный код: Система рекомендаций по продуктам
2. Анализатор плагиата
Плагиат широко распространен в Интернете. Интернет полон контента, который можно найти на миллионах различных веб-сайтов. Иногда бывает сложно сказать, какой контент является плагиатом, а какой нет. Авторы сообщений в блогах должны проверить, не была ли их работа украдена и помещена в другое место. Новостным организациям следует выяснить, не украла ли контент-ферма их новостные материалы и не объявила их своими. Задача требовательна. Что, если бы у вас было собственное программное обеспечение для обнаружения плагиата? Эту возможность предоставляет ИИ.
Исходный код: Анализатор плагиата
3. Предсказание видов птиц
Специалисты по темам могут выполнить ручную классификацию птиц, но это стало сложным и трудоемким процессом из-за огромного накопления данных. Категоризация на основе искусственного интеллекта становится критической в этой ситуации. К этому проекту искусственного интеллекта, основанному на классификации, можно подойти двумя способами. Если вы новичок, вы можете использовать случайный лес для прогнозирования видов птиц. Чтобы перейти на промежуточный уровень, вы можете использовать нейронную сеть свертки.
Исходный код: Прогноз видов птиц
4. Классификация собак и кошек
Dogs vs. Cats — это простая концепция проекта компьютерного зрения, которая включает в себя классификацию фотографий по одной из двух категорий. Для этого варианта использования использовались различные алгоритмы машинного обучения, однако сверточные нейронные сети с глубоким обучением оказались наиболее эффективными за последние несколько лет. Его можно использовать для обучения и практики построения, оценки и использования сверточных нейронных сетей с глубоким обучением для категоризации изображений с нуля. В результате вы получите полное представление о том, как применять CNN в продвинутых проектах ИИ.
Исходный код: Классификация собак и кошек
5. Предсказание следующего слова
Никогда не бывает легко писать быстро и без орфографических ошибок. Набирать текст правильно и быстро, используя клавиатуру настольного компьютера, несложно, но набор текста на небольших устройствах, таких как мобильные телефоны, — это совсем другая история, и многих из нас это может разочаровать. С проектом прогнозирования следующего слова вы можете улучшить свой опыт набора текста на небольших устройствах, только предсказывая следующее слово во фрагменте предложения. Вам не придется вводить целые предложения, потому что алгоритмы будут предсказывать за вас следующее слово, и количество опечаток будет намного меньше.
Исходный код: Предсказание следующего слова
Промежуточные проекты
6. Распознавание лиц
Распознавание лиц
Распознавание лиц — это метод распознавания или проверки личности человека по его лицу. Эта технология может распознавать людей на фотографиях, видео и в режиме реального времени. Одним из видов биометрической защиты является распознавание лиц. Несмотря на растущий интерес к другим приложениям, эта технология в основном используется для обеспечения безопасности и правоохранительных органов. Как правило, для распознавания лиц не требуется большая база данных изображений для идентификации человека; скорее, он просто идентифицирует и признает одного человека единственным владельцем устройства, ограничивая доступ для других.
Исходный код: Распознавание лиц
7.
Обнаружение маски
Обнаружение маски лица — это процесс определения того, носит ли кто-либо маску. Все мы знаем, что ношение масок — один из самых эффективных способов предотвратить распространение вируса. Несмотря на это, мы замечаем много людей без масок в общественных местах. Использование подходов ИИ для создания системы, которая может распознавать людей без масок, может стать решением этой проблемы.
Исходный код: Обнаружение масок
8. Прогнозирование сердечно-сосудистых заболеваний
С медицинской точки зрения этот проект выгоден, поскольку он предназначен для предоставления медицинских консультаций и рекомендаций в режиме онлайн людям, страдающим сердечными заболеваниями. Приложение будет обучаться и подавать информацию о множестве различных сердечных заболеваний. Эта умная система использует подходы искусственного интеллекта (ИИ) для наиболее точного прогнозирования заболевания, которое может быть связано с информацией, предоставленной пациентом. Затем пользователи могут обратиться за медицинской консультацией к специалистам на основании диагноза системы.
Исходный код: Прогноз сердечно-сосудистых заболеваний
9. CV-анализ
Это одна из наиболее интригующих концепций проекта искусственного интеллекта. Выбрать достойных кандидатов из огромной стопки резюме — задача непростая. Целью этого проекта является разработка передового программного обеспечения, которое может обеспечить юридически обоснованную и справедливую систему ранжирования резюме. Кандидаты будут ранжироваться по определенному профилю работы на основе их способностей и опыта. Также будут учтены все другие важные факторы, такие как soft skills, интересы, профессиональная квалификация и так далее. Это позволит исключить всех неподходящих кандидатов на должность и составить список лучших претендентов на эту должность.
Исходный код: CV-анализ
10. Предсказание продаж
Прогнозирование продаж-Проект
В любом бизнесе есть множество продуктов, но как им удается отслеживать продажи каждого продукта, мы не понимаем. В этом может помочь специалист по прогнозированию продаж. Это позволяет отслеживать новые поступления товаров и товары, которых нет в наличии. Sales Predictor станет огромным предприятием. Вы должны разработать алгоритм, чтобы определить, сколько продуктов продается ежедневно, и прогнозировать продажи этого продукта на еженедельной или ежемесячной основе.
Исходный код: Sales Predictor
11. Автоматизированная система посещаемости
Автоматическая система посещаемости отслеживает посещаемость школы отдельными лицами. В отличие от традиционной системы посещаемости, программное обеспечение для автоматического учета посещаемости позволяет персоналу записывать, хранить и отслеживать историю посещаемости учащихся, а также эффективно управлять классом. Это не включает использование бумаги или человеческих усилий. Технология выгодна тем, что генерирует подробный отчет о посещаемости каждого занятия. Это экономит время, деньги и ресурсы для пользователя.
Исходный код: Автоматизированная система учета рабочего времени
12. Обнаружение пневмонии
Врачи обычно выявляют пневмонию с помощью рентгенографии грудной клетки. Однако ИИ способен идентифицировать заболевание на рентгеновских снимках пациентов. Сверточные нейронные сети (CNN) используются для разработки системы ИИ. Анализируя рентгеновские снимки грудной клетки, проект ИИ может автоматически определять, есть ли у пациента пневмония или нет. Поскольку на карту поставлены жизни людей, алгоритм должен быть очень точным.
Исходный код: Обнаружение пневмонии
Расширенные проекты
13. Чат-боты с искусственным интеллектом
Чат-боты
Создание чат-бота — одна из лучших инициатив, основанных на искусственном интеллекте. Вы должны начать с разработки базового чат-бота для обслуживания клиентов. Вы можете получить идеи от чат-ботов, которые можно найти на многих сайтах. После того, как вы создали базового чат-бота, вы можете усовершенствовать его и создать более сложную версию. Искусственный интеллект позволяет вам летать и помогает воплощать ваши идеи в жизнь.
Исходный код: Чат-бот с искусственным интеллектом
14. Беспилотные автомобили с искусственным интеллектом
Самоуправляемые автомобили
Алгоритмы искусственного интеллекта позволяют создавать беспилотные автомобили. Они позволяют автомобилю собирать данные о своем окружении с камер и других датчиков, анализировать их и решать, какие действия предпринять. Прорывы в области искусственного интеллекта позволили автомобилям научиться выполнять эти задачи лучше, чем люди. Он использовал сложные математические методы и методы распознавания изображений. Этот проект открыт для тех, кто увлекается искусственным интеллектом в колледже или недавно закончил его.
Исходный код: Беспилотный автомобиль с искусственным интеллектом
15. Раскрашивание изображения
Многим из нас трудно представить цвета, которые мог бы содержать момент, когда мы смотрим на винтажные фотографии в градациях серого. Для облегчения человеческих страданий искусственный интеллект является идеальным решением, поскольку с его помощью можно создать интеллектуальную систему раскрашивания изображений. Техника добавления цветов к изображению в градациях серого для того, чтобы сделать его более привлекательным и значимым для восприятия, известна как раскрашивание изображения.
Исходный код: Раскрашивание изображения
16. Игра в шахматы
Шахматы — популярная игра, и для того, чтобы мы получали больше удовольствия от нее, нам необходимо внедрить хорошую систему искусственного интеллекта, которая может конкурировать с людьми и создавать шахматы сложная задача. Искусственный интеллект изменил то, как играют в шахматы на высшем уровне. Большинство гроссмейстеров и супергроссмейстеров используют эти новейшие шахматные движки с искусственным интеллектом для оценки своих игр и игр своих противников.
Исходный код: Игра в шахматы
17. Оценка позы человека
Искусство определения выравнивания тела человека путем расчета различных суставов тела известно как оценка позы человека. Это метод компьютерного зрения для отслеживания движений человека или объекта. Обычно это достигается путем определения критических точек для рассматриваемых вещей. Snapchat использует оценку положения, чтобы выяснить, где находятся глаза и голова человека, чтобы применить фильтр. Точно так же мы можем оценить позицию человека в режиме реального времени и применить фильтры к человеку.
Исходный код: Оценка позы человека
18. Старение лица
Генеративно-состязательные сети (GAN) — это разновидность глубокой нейронной сети, которая генерирует данные посредством машинного обучения без учителя. Теперь мы можем производить изменения изображений с высоким разрешением благодаря недавнему успеху архитектуры GAN. Вы можете создать приложение, которое принимает изображение человека в качестве входных данных и возвращает изображение того же человека через 30 лет. Немного сложно поставить GAN на место.
Исходный код: Face Aging
19.
Генератор подписей к изображениям
Генерация подписей — сложная задача искусственного интеллекта, в которой необходимо создать текстовое описание для данной фотографии. Для этого необходимы как технологии компьютерного зрения для понимания содержимого изображения, так и языковая модель обработки естественного языка для преобразования понимания изображения в слова в правильном порядке. Подходы к глубокому обучению недавно достигли самых современных результатов.
Исходный код: Генератор подписей к изображениям
20. Голосовой виртуальный помощник
Это одна из наиболее интригующих концепций проекта искусственного интеллекта. Персональные помощники с голосовым управлением — полезные инструменты, облегчающие рутинную деятельность. Вы можете использовать виртуальных голосовых помощников, чтобы выполнять такие действия, как поиск товаров/услуг в Интернете, покупка продуктов для вас, создание заметок и напоминаний и многое другое. Поскольку помощника научили понимать нормальный человеческий язык, он распознает команду и сохранит ее в базе данных. Он выведет цель пользователя из произнесенной фразы и предпримет соответствующие действия. Он также может преобразовывать текст в речь.
Исходный код: Виртуального помощника на основе голоса
Некоторые из популярных инструментов и рамок, которые можно использовать для проекта AI:
- Scikit Learn
- Tensorflow
- Pytorch
- 77777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777777779. Theano
Некоторые из популярных языков, которые можно использовать для создания ваших проектов ИИ:
- Python (самый популярный)
- R
- LISP
- C++
- Julia
Заключение
В этой статье мы обсудили 20 идей проектов ИИ. Мы начали с нескольких простых проектов, которые вы можете выполнить быстро. После того, как вы выполнили эти задания для начинающих, я рекомендую вернуться, чтобы понять несколько дополнительных принципов, прежде чем переходить к промежуточным проектам. После того, как вы обрели уверенность, можно переходить к промежуточным задачам. Это поднимет боевой дух при переходе к более сложным задачам. Вам следует ознакомиться с этими идеями проекта искусственного интеллекта, если вы хотите улучшить свои навыки ИИ. Эти задания помогут вам отточить свои навыки искусственного интеллекта. Кроме того, эти проекты не только помогут вам стать специалистом по искусственному интеллекту, но и подготовят вас к работе. Это также повысит ваши шансы на трудоустройство. Так что не прекращайте учиться.
Часто задаваемые вопросы
В. Как мне начать свой собственный проект ИИ?
Ниже приведены некоторые типичные шаги для начала работы над проектом ИИ:
- Выберите интересующую вас тему. Это может быть любая постановка задачи.
- Изучите некоторые концепции ИИ.
- Найдите быстрое решение для выбранной постановки задачи.
- Улучшите свое простое решение, чтобы сделать его более оптимизированным.
- Поделитесь своим решением.
- Повторить процесс улучшения.
- Подберите эффективные алгоритмы ИИ, которые могут решить вашу проблему.
- Проанализируйте свои результаты.
- Улучшите свой алгоритм с помощью методов искусственного интеллекта.
В. Является ли Google искусственным интеллектом?
Google — компания, которая использует искусственный интеллект для создания необычных продуктов, таких как Google Photos, Gmail, беспилотные автомобили, системы рекомендаций и т. д. Вы можете узнать больше об этом по этой ссылке.
В. Могу ли я создать свой собственный ИИ?
Да, можно создать свой собственный ИИ. Вы можете получить необходимые навыки, больше практикуясь в концепциях ИИ и работая над проектами от начального до продвинутого уровня.
В. Могу ли я изучить ИИ без программирования?
Да, на каком-то уровне можно изучить ИИ без программирования. Существуют различные инструменты, которые могут быть полезны при таком обучении. Но если вы стремитесь стать частью ИТ-индустрии, рекомендуется также научиться программировать.
Дополнительные ресурсы
- Вопросы интервью с искусственным интеллектом
- Искусственный интеллект MCQ
- Применение искусственного интеллекта
- Книги искусственного интеллекта
- Характеристики искусственного интеллекта. Идеи для начинающих
Карьера в области искусственного интеллекта (ИИ) кажется яркой благодаря последним разработкам в этой области.
Почти все отрасли используют ИИ в своих интересах, от ИТ, производства и автомобилей до обороны, финансов и создания контента,
Итак, если вы хотите построить карьеру в области ИИ, самое подходящее время начать, чем сейчас. Поскольку практический опыт — лучший способ освоить навык, вы можете выполнять различные проекты для изучения ИИ и связанных с ним навыков, таких как программирование и использование инструментов и технологий.
Он научит вас, как ИИ может помочь людям и компаниям в режиме реального времени, и поможет вам получить знания в этом секторе, чтобы продвинуться по карьерной лестнице в области ИИ.
И для этого было бы очень полезно, если бы вы владели такими навыками, как:- Языки программирования, такие как Python, R, Java, MATLAB и Perl
- Алгоритмы машинного обучения, такие как линейная регрессия, логистическая регрессия, наивный байесовский метод, K-средние, KNN, SVM и деревья решений
- Основы анализа данных и инструменты, такие как Apache Spark
- Искусственные нейронные сети (ИНС), которые могут имитировать функции мозга человека для решения задач в приложениях для распознавания рукописного ввода, лица и образов
- Основы нейронной сети Convulsion (CNN)
- Инструменты на основе Unix, такие как Sort, AWK и регулярные выражения.
Теперь давайте быстро познакомимся с некоторыми интересными проектами ИИ.
Базовые проекты ИИ
Распознавание рукописных цифр
Цель : Построить систему, которая может распознавать рукописные цифры с помощью искусственных нейронных сетей , кривые и стили, не совсем одинаковые для двух людей.
Таким образом, преобразование письменных символов или цифр в цифровой формат в прошлом было сложной задачей для компьютеров. Они также с трудом интерпретировали текст на бумажных документах.Несмотря на то, что оцифровка быстро внедряется почти во всех секторах, в некоторых областях по-прежнему требуется бумажная работа. Вот почему нам нужны технологии, чтобы упростить этот процесс для компьютеров, чтобы они могли распознавать человеческие записи на бумаге.
Решение : Использование искусственных нейронных сетей позволяет создать систему распознавания рукописных цифр для точной интерпретации цифр, которые рисует человек. Для этого используется сверточная нейронная сеть (CNN) для распознавания цифр на бумаге. Эта сеть имеет набор данных HASYv2, содержащий 168 000 изображений из 369различные классификации.
Приложение : Помимо документов, система распознавания рукописных цифр может считывать математические символы и стили почерка с фотографий, устройств с сенсорным экраном и других источников.
Это программное обеспечение имеет различные приложения, такие как проверка подлинности банковского чека, чтение заполненных форм и создание быстрых заметок.Обнаружение полосы движения
Цель : Создать систему, которая может соединяться с беспилотными транспортными средствами и роботами, следящими за линией, чтобы помочь им обнаруживать линии полосы движения на дороге в режиме реального времени.
Проблема : Несомненно, автономные транспортные средства — это инновационные технологии, использующие методы и алгоритмы глубокого обучения. Они создали новые возможности в автомобильном секторе и уменьшили потребность в человеческом водителе.
Однако, если машина, управляющая беспилотным автомобилем, не обучена должным образом, это может привести к рискам и несчастным случаям на дороге. При обучении машины одним из шагов является обучение системы тому, как определять полосы на дороге, чтобы она не попадала на другую полосу и не сталкивалась с другими транспортными средствами.
Решение . Чтобы решить эту проблему, создайте систему, используя концепции Computer Vision в Python. Это поможет автономным транспортным средствам правильно определять линии полосы движения и обеспечивать движение по дороге, где она должна быть, не рискуя другими.
Вы можете использовать библиотеку OpenCV — оптимизированную библиотеку, ориентированную на использование в реальном времени, как эта, для обнаружения линий полосы движения. Библиотека включает интерфейсы Java, Python и C++, которые поддерживают платформы Windows, macOS, Linux, Android и iOS.
Кроме того, необходимо найти разметку с обеих сторон полосы движения. Вы можете использовать методы компьютерного зрения в Python, чтобы найти полосы движения, по которым должны двигаться беспилотные автомобили. Вы также должны найти белую маркировку на дорожке и замаскировать остальные объекты с помощью маскирования кадров и массивов NumPy. Nest применяется преобразование линии Хафа для окончательного определения линий дорожек.
Кроме того, вы можете использовать другие методы компьютерного зрения, такие как пороговое значение цвета, для определения линий дорожек.Приложение : Обнаружение линии движения используется в режиме реального времени автономными транспортными средствами, такими как автомобили и роботы, следующие за линией. Это также полезно в игровой индустрии для гоночных автомобилей.
Обнаружение пневмонии
Цель : Создать систему искусственного интеллекта с использованием сверточных нейронных сетей (CNN) и Python, которая может обнаруживать пневмонию на рентгеновских снимках пациента многие страны. Проблема в том, что рентгеновские снимки делаются для выявления таких заболеваний, как пневмония, рак, опухоль и т. д., в целом, что может привести к плохой видимости и сделать оценку неэффективной. Но при правильном лечении смертность может быть значительно снижена.
Кроме того, положение, форма и размер пневмонии могут значительно различаться, при этом ее целевой контур становится в значительной степени нечетким.
Это увеличивает проблемы обнаружения и точности. Это подтолкнуло нас к разработке технологии, позволяющей выявлять пневмонию на ранних стадиях с оптимальной точностью, чтобы проводить надлежащее лечение и спасать жизни.Решение : Программное решение будет обучено обширным сведениям о пневмонии или других заболеваниях. Когда пользователи делятся своими проблемами и симптомами, связанными со здоровьем, программное обеспечение может обрабатывать информацию и проверять ее по своей базе данных на наличие возможностей, связанных с этими деталями. Он может использовать интеллектуальный анализ данных, чтобы предоставить наиболее точное заболевание, соответствующее деталям пациента.
Таким образом можно выявить заболевание пациента и назначить ему надлежащее лечение. А для разработки программного обеспечения вы должны определить наиболее эффективную модель CNN аналитически и в сравнении, чтобы добиться обнаружения пневмонии на рентгеновских изображениях с использованием выделения признаков.
Затем следует представить различные модели с их классификаторами, чтобы предложить наиболее подходящий классификатор и оценить лучшую модель CNN, чтобы проверить ее производительность.Приложение : этот проект ИИ полезен для сферы здравоохранения для выявления таких заболеваний, как пневмония, сердечные заболевания и т. д., и для предоставления медицинских консультаций пациентам.
Чат-боты
Цель : Создать чат-бота с использованием Python для встраивания его в веб-сайт или приложение
Проблема : Потребители нуждаются в отличном обслуживании при использовании приложения или веб-сайта. Если у них есть вопрос, на который они не могут найти ответ, они могут потерять интерес к приложению. Итак, если вы создаете веб-сайт или приложение, вы должны предлагать своим пользователям услуги самого высокого качества, чтобы не потерять их и не повлиять на прибыль.
Решение . Чат-бот — это приложение, которое позволяет автоматически общаться между ботами (ИИ) и человеком с помощью текста или речи, например Alexa.
Он доступен круглосуточно и без выходных, чтобы помочь пользователям с их запросами, ориентироваться в них, персонализировать пользовательский опыт, увеличить продажи и предоставить более глубокое понимание поведения и потребностей клиентов, чтобы помочь вам формировать свои продукты и услуги.Для этого проекта ИИ вы можете использовать простую версию чат-бота, которую можно найти на многих веб-сайтах. Определите их базовую структуру, чтобы начать строить похожую. После того, как вы закончили работу с простым чат-ботом, вы можете перейти к более сложным.
Для создания чат-бота используются концепции искусственного интеллекта, такие как обработка естественного языка (NLP), чтобы алгоритмы и компьютеры могли понимать человеческие взаимодействия на разных языках и обрабатывать эти данные. Он разбивает аудиосигналы и человеческий текст, а затем анализирует и преобразует данные в язык, понятный машине. Вам также потребуются различные предварительно обученные инструменты, пакеты и инструменты распознавания речи для создания интеллектуального и отзывчивого чат-бота.
Приложение : Чат-боты очень полезны в корпоративном секторе для обслуживания клиентов, службы поддержки ИТ, продаж, маркетинга и управления персоналом. Отрасли от электронной коммерции, образовательных технологий и недвижимости до финансов и туризма используют чат-ботов. Ведущие бренды, такие как Amazon (Alexa), Spotify, Marriott International, Pizza Hut, Mastercard и другие, используют чат-ботов.
Система рекомендаций
Цель : Создать систему рекомендаций для клиентов по продуктам, потоковому видео и музыке и т. д. с помощью ИНС, интеллектуального анализа данных, машинного обучения и программирования.
Проблема : Конкуренция высока во всех областях, будь то электронная коммерция или развлечения. И чтобы выделиться, вы должны преодолеть дополнительные мили. Если вы предлагаете что-то, что ищет ваш целевой клиент, но не имеете мер, чтобы направить их в ваш магазин или порекомендовать ваши предложения, вы оставляете много денег на столе.
Решение : Использование системы рекомендаций может эффективно привлечь больше посетителей на ваш сайт или в приложение. Возможно, вы заметили, что платформы электронной коммерции, такие как Amazon, предлагают рекомендации по продуктам, которые вы искали где-то в Интернете. Когда вы открываете свой Facebook или Instagram, вы видите похожие продукты. Так работает рекомендательная система.
Для создания этой системы вам потребуется история посещений, поведение клиентов и неявные данные. Навыки интеллектуального анализа данных и машинного обучения необходимы для выработки наиболее подходящих рекомендаций по продуктам на основе интересов клиентов. И вам также нужно будет программировать на R, Java или Python и использовать искусственные нейронные сети.
Приложение : Системы рекомендаций находят огромное применение в магазинах электронной коммерции, таких как Amazon, eBay, сервисах потокового видео, таких как Netflix и YouTube, сервисах потоковой передачи музыки, таких как Spotify, и других.
Это помогает увеличить охват продукта, количество лидов и клиентов, видимость по различным каналам и общую прибыльность.Промежуточные проекты искусственного интеллекта
Обнаружение пожара
Цель : Построить систему обнаружения пожара с использованием CNN для задач, связанных с компьютерным зрением и классификацией изображений
Проблема : Пожары в жилых и коммерческих зданиях опасны. Если пожар не обнаружен вовремя, он может привести к массовой гибели людей и имуществу. Лесные пожары становятся все более частыми; поэтому необходим регулярный мониторинг для сохранения дикой природы и природных ресурсов.
Решение : Создание системы, которая может обнаруживать возгорание в помещении и на открытом воздухе на ранней стадии и с его точным местоположением, может помочь потушить его до того, как он причинит какой-либо вред. Система обнаружения пожара улучшена за счет камеры наблюдения.
Для этого используются методы искусственного интеллекта, такие как CNN и компьютерное зрение, а также такие инструменты, как OpenCV. Нужна сложная обработка изображений и облачные вычисления. Систему можно настроить для анализа изображений с видеокамер на наличие видимого и инфракрасного света. Он также должен идентифицировать дым, отличать его от тумана и быстро предупреждать людей.
Приложение : Обнаружение пожара с помощью ИИ можно использовать для обнаружения лесных пожаров для сохранения природных ресурсов, флоры и фауны, а также в домах и корпоративных зданиях.
Голосовой виртуальный помощник
Цель : Создать приложение с голосовыми возможностями для помощи пользователям
Проблема : Интернет огромен и содержит множество продуктов и услуг, которые клиенты могут чувствовать перегруженными. Кроме того, люди заняты и нуждаются в помощи в различных областях, даже для решения повседневных задач.
Решение : Сегодня голосовые виртуальные помощники востребованы для упрощения жизни пользователей. Люди могут использовать эти приложения, такие как Alexa и Siri, в развлекательных целях, искать продукты и услуги в Интернете и выполнять повседневные задачи для повышения производительности.
Чтобы построить эту систему, НЛП используется для понимания человеческого языка. Система услышит голос, преобразует его в машинный язык и сохранит команды в своей базе данных. Он также будет определять намерение пользователей выполнить задачу соответствующим образом и может использовать инструменты преобразования текста в речь или речи в текст.
Приложение : голосовые виртуальные помощники используются для поиска нужных элементов в Интернете, воспроизведения музыки, фильмов и видео для развлечения, установки напоминаний, написания быстрых заметок, включения и отключения бытовой техники и многого другого.
Средство проверки на плагиат
Цель : Создать систему, которая может проверять документ на плагиат или дублирование с помощью ИИ
Проблема : Дублирование контента — это болезнь, которую необходимо отслеживать и искоренять.
Для бизнеса это приводит к ущербу для репутации и плохому рейтингу в поисковых системах. Фактически, люди также могут быть наказаны за плагиат из-за авторских прав. Следовательно, существует необходимость выявления плагиата для предприятий и образовательных учреждений.Решение : Концепции ИИ используются для создания инструмента проверки на плагиат для обнаружения дублирования в документе. В этом проекте можно использовать Python Flask или интеллектуальный анализ текста для обнаружения плагиата с использованием векторной базы данных под названием Pinecone. Он также может показать процент плагиата.
Приложение : Средство проверки на плагиат имеет множество преимуществ для создателей контента, блоггеров, редакторов, издателей, писателей, фрилансеров и преподавателей. Они могут использовать его, чтобы проверить, не украл ли кто-то их работу и не использовал ее, в то время как редакторы могут проанализировать рецензию, представленную автором, и определить, является ли она уникальной или скопированной откуда-то.
Обнаружение эмоций на лице
Цель: Создать приложение, которое может предсказывать или идентифицировать человеческие эмоции по чертам лица с помощью ИИ. На протяжении десятилетий было проведено множество исследований, чтобы понять эмоции лица. До появления ИИ результаты были повсюду.
Решение : ИИ может помочь анализировать человеческие эмоции по лицу, используя такие концепции, как Deep Learning и CNN. Глубокое обучение можно использовать для создания программного обеспечения для определения выражений лица и их интерпретации путем обнаружения основных эмоций у людей в режиме реального времени, таких как счастье, печаль, страх, гнев, удивление, отвращение, нейтральность и т. д.
Система будет способна извлекать черты лица и классифицировать выражения. CNN может это сделать, а также различать плохие и хорошие эмоции, чтобы определить поведение человека и модели мышления.
Приложение : системы обнаружения эмоций на лице могут использоваться ботами для улучшения взаимодействия с людьми и оказания соответствующей помощи пользователям.
Они также могут помочь детям с аутизмом, людям со слепотой, контролировать знаки внимания для безопасности водителя и многое другое.Приложение-переводчик
Цель : Создать приложение-переводчик с использованием искусственного интеллекта
Проблема : В мире говорят на тысячах языков. Хотя английский является глобальным языком, не все понимают его во всех частях света. А если вы хотите вести дела с кем-то из других стран, говорящим на языке, которого вы не понимаете, это проблематично. Точно так же, если вы путешествуете в другие страны, вы можете столкнуться с аналогичными проблемами.
Решение : Если вы сможете перевести то, что говорят или написали другие, это поможет вам установить с ними тесную связь. Для этого можно использовать переводчик, например Google Translate. Однако вы можете создать собственное приложение из крахмала, используя ИИ.
Для этого вы можете использовать модели НЛП и трансформеров.
Преобразователь будет извлекать из предложения особенности, чтобы определить каждое слово и его значение, которые могут дать полный смысл предложения. Он будет кодировать и декодировать слова от начала до конца. Для этого вам поможет загрузка предварительно обученной модели трансформатора на основе Python. Вы также можете использовать библиотеку GluonNLP, а затем загрузить и протестировать наборы данных.Приложение : приложение-переводчик используется для перевода на разные языки в таких целях, как бизнес, путешествия, ведение блога и т. д.
Расширенные проекты ИИ
Анализатор резюме
Цель : Создать программное обеспечение с использованием ИИ, которое может просматривать большое количество резюме и помогать пользователям выбирать идеальное через множество резюме, одно за другим, вручную, чтобы найти подходящих кандидатов на вакансию. Это долго и неэффективно. Хотя его можно автоматизировать с помощью сопоставления ключевых слов, он имеет много недостатков.
Кандидаты, которые знают эту процедуру, добавят гораздо больше ключевых слов, чтобы попасть в шорт-лист, в то время как другие будут отклонены, даже если они обладают необходимыми навыками.Решение . Просмотр большого количества резюме и поиск подходящего кандидата на должность можно автоматизировать с помощью анализатора резюме. Это поможет вам сделать это эффективно, сэкономив время и силы, а также позволит выбрать кандидатов с необходимыми навыками.
AI и ML могут помочь вам создать приложение, чтобы выбрать подходящего кандидата и отфильтровать остальных. Для этого вы можете использовать набор данных резюме на Kaggle с двумя столбцами — информация о резюме и название должности. Вы также можете использовать NLTK — библиотеку на основе Python — для создания алгоритмов кластеризации, соответствующих навыкам.
Заявка: Парсер резюме используется для процесса найма и может использоваться предприятиями и учебными заведениями.
Приложение для распознавания лиц
Цель . Создать приложение с возможностью распознавания лиц с использованием ИНС, СНС, машинного обучения и глубокого обучения.
Проблема . данные. Это может вызвать проблемы с конфиденциальностью, утечку данных и нанести ущерб репутации людей и бизнеса.
Решение : Биометрические данные, как и черты лица, уникальны, поэтому организации и отдельные лица могут использовать их для защиты своих систем и данных. Системы распознавания лиц могут помочь проверить пользователя, гарантируя, что только авторизованные и аутентифицированные пользователи могут получить доступ к системе, сети, объекту или данным.
Для создания этого решения вам потребуются передовые алгоритмы машинного обучения, математические функции и методы обработки и распознавания трехмерных изображений.
Приложение : Он используется в смартфонах и других устройствах в качестве защитного замка, а также в организационных средствах и системах для обеспечения конфиденциальности и безопасности данных.
Он также используется поставщиками управления идентификацией и доступом (IAM), оборонным сектором и т. д.Игры
Цель : Создание видеоигр с использованием концепций ИИ
Проблема : Индустрия видеоигр расширяется, а геймеры становятся все более продвинутыми. Следовательно, существует постоянная потребность развиваться и предлагать интересные игры, которые выделяются, в то время как вы продолжаете увеличивать свои продажи.
Решение : концепции ИИ используются для создания различных игровых приложений, таких как шахматы, змеиные игры, гоночные автомобили, процедурные игры и многое другое. Он может использовать множество навыков, таких как чат-боты, распознавание речи, NLP, обработка изображений, интеллектуальный анализ данных, CNN, машинное обучение и многие другие, для создания реалистичной видеоигры.
Применение: ИИ используется для создания различных видеоигр, таких как AlphaGo, Deep Blue, FEAR, Halo и других.
Предсказатель продаж
Цель : Создать программное обеспечение, которое может прогнозировать продажи для предприятий
Проблема : Предприятия, работающие со многими продуктами, сталкиваются с трудностями в управлении и отслеживании показателей продаж каждого продукта. У них также возникают проблемы с отслеживанием запасов и повторным выпуском распроданной продукции. В результате они могут потерпеть неудачу в предоставлении продуктов пользователям, что ухудшает качество обслуживания клиентов.
Решение . Создание инструмента прогнозирования продаж может помочь вам предсказывать средний объем продаж ежедневно, еженедельно или ежемесячно. Таким образом, вы можете понять, как работают ваши продукты, и своевременно запасать больше товаров, чтобы удовлетворить потребности клиентов.
Для этого вы можете использовать такие навыки, как алгоритмы машинного обучения, анализ данных, большие данные и многое другое, чтобы программное обеспечение могло точно прогнозировать продажи.
Приложение : используется магазинами электронной коммерции, розничными торговцами, дистрибьюторами и другими предприятиями, работающими с массовыми продуктами.
Система автоматизации
Цель : Создать программное решение, которое может автоматизировать определенные задачи для повышения производительности
Проблема : Повторяющаяся ручная работа отнимает много времени. Это не только утомительно, но и снижает производительность. Следовательно, необходимо построить систему, которая может автоматизировать различные задачи, такие как планирование звонков, учет посещаемости, автокоррекция, обработка транзакций и многое другое.
Решение . Использование искусственного интеллекта позволяет создавать программное обеспечение, которое может автоматизировать такие задачи, чтобы повысить производительность пользователей и выделить время для более важных задач. Его также можно настроить для доставки своевременных уведомлений, чтобы вы могли выполнять задачи вовремя.