15 interesantes ideas de proyectos de IA para principiantes

Casi todos los sectores están aprovechando la IA para su beneficio, desde la TI, la fabricación y el automóvil hasta la defensa, las finanzas y la creación de contenido.

Por lo tanto, si quieres construir una carrera en IA, nunca puede haber un mejor momento para empezar que ahora. Dado que la experiencia práctica es la mejor manera de aprender una habilidad, puedes hacer diferentes proyectos para aprender IA y habilidades relacionadas, como la programación y el uso de herramientas y tecnologías.

Te enseñará cómo la IA puede ayudar a las personas y las empresas en tiempo real y ayudarte a adquirir conocimientos en este sector para avanzar en tu carrera en IA. Y para ello, sería muy beneficioso si 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 seres humanos para resolver problemas en aplicaciones de escritura a mano, reconocimiento facial y de patrones
• Conceptos básicos de la red neuronal de convulsiones (CNN)
• Herramientas basadas en Unix como Sort, AWK y expresiones regulares.

Ahora, descubramos rápidamente algunos de los interesantes proyectos de IA.

Proyectos básicos de IA

Reconocimiento de dígitos escritos a mano

Objetivo: Construir un sistema que pueda reconocer los 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 lo mismo para dos personas. Por lo tanto, convertir caracteres o dígitos escritos a un formato digital era un desafío en el pasado para los ordenadores. 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 todavía requieren papeleo. Es por eso que necesitamos tecnología para facilitar este proceso a los ordenadores para que puedan reconocer los escritos humanos en papel.

Solución: El uso de redes neuronales artificiales permite construir un sistema de reconocimiento de dígitos escrito a mano para interpretar con precisión los dígitos que dibuja una persona. Para ello, 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 papeles, un sistema de reconocimiento de dígitos escrito a mano puede leer símbolos matemáticos y estilos de escritura a mano de fotos, dispositivos de pantalla táctil y otras fuentes. Este software tiene varias aplicaciones, como la autenticación de cheques bancarios, la lectura de formularios rellenados y la toma de notas rápidas.

Detección de líneas de carril

Objetivo: Crear un sistema que pueda conectarse con vehículos autónomos y robots de seguimiento de líneas para ayudarles 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 aprendizaje profundo. 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 coche autónomo no está debidamente entrenada, puede causar riesgos y accidentes en la carretera. Mientras entrena la máquina, uno de los pasos es hacer que el sistema aprenda a detectar carriles en la carretera para que no entre en otro carril o choque con otros vehículos.

Solución: para resolver este problema, crea un sistema utilizando los conceptos de Visión por ordenador en Python. Ayudará a los vehículos autónomos a detectar correctamente las líneas de carril y a garantizar que funcionen en la carretera donde deberían estar, sin arriesgar a otros.

Puedes usar la biblioteca OpenCV, una biblioteca optimizada que se centra en el uso en tiempo real como esta 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 imprescindible encontrar las marcas en ambos lados de un carril. Puedes usar técnicas de visión por ordenador en Python para encontrar los carriles de carretera donde deben funcionar los coches autónomos. También debe encontrar la marca blanca en un carril y enmascarar el resto de los objetos con enmascaramiento de marcos y matrices NumPy. Nido, la transformación de la línea Hough se aplica para detectar finalmente las líneas de carril. Además, puedes utilizar otros métodos de visión por ordenador, como el umbral de color, para identificar las líneas del carril.

Aplicación: la detección de líneas de carril es utilizada en tiempo real por vehículos autónomos como coches y robots de seguimiento de línea. También es útil en la industria del juego para coches de carreras.

Detección de neumonía

Objetivo: Construir un sistema de IA utilizando redes neuronales de convolución (CNN) y Python que puedan detectar neumonía a partir de las imágenes de rayos X de un paciente

Problema: la neumonía sigue siendo una amenaza, ya que se cobra vidas en muchos países. El problema es que se toman imágenes de rayos X para detectar enfermedades como la neumonía, el cáncer, el tumor, etc., en general, lo que puede proporcionar una baja visibilidad y hacer que la evaluación sea ineficiente. Pero si se sigue un tratamiento adecuado, la mortalidad puede reducirse significativamente.

Además, la posición, la forma y el tamaño de la neumonía pueden diferir a 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 temprano con una precisión óptima para dar el tratamiento adecuado y salvar vidas.

Solución: La solución de software se entrenará con detalles masivos sobre la 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, se puede detectar la enfermedad de un paciente y puede recibir el tratamiento adecuado. Y para diseñar el software, debe determinar el modelo de CNN más eficiente analítica y comparativamente para lograr la detección de neumonía a partir de imágenes de rayos X utilizando la extracción de características. Luego viene presentar los diferentes modelos con sus clasificadores para proponer el clasificador más adecuado y evaluar el mejor modelo de CNN para comprobar su rendimiento.

Aplicación: Este proyecto de IA es beneficioso para el ámbito de la salud para detectar enfermedades como neumonía, dolencias cardíacas, etc., y proporcionar consulta médica a los pacientes.

Chatbots

Objetivo: crear 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 a 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 que no los pierda e impacte en sus resultados finales.

Solución: Un chatbot es una aplicación que puede permitir la conversación automática entre bots (AI) 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 profunda sobre el comportamiento del cliente y las necesidades para ayudarle a dar forma a sus productos y servicios.

Para este proyecto de IA, puedes usar una versión sencilla de un chatbot que puedes encontrar en muchos sitios web. Identificar su estructura básica para empezar a construir una similar. Una vez que hayas terminado un simple chatbot, puedes pasar a otros avanzados.

Para crear un chatbot, se utilizan conceptos de IA como el Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL) para permitir que los algoritmos y las computadoras comprendan las interacciones humanas a través de varios lenguajes y procesen esos datos. Descompone las señales de audio y el texto humano y luego analiza y convierte los datos en un lenguaje que se puede entender por la máquina. También necesitarás diferentes herramientas preentrenadas, paquetes y herramientas de reconocimiento de voz 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 de TI, las ventas, el marketing y los recursos humanos. Las industrias, desde el comercio electrónico, Edtech y los bienes raíces hasta las finanzas y el turismo utilizan 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 los clientes para productos, vídeos y streaming de música, y más, con la ayuda de ANN, minería de datos, aprendizaje automático y programación.

Problema: La competencia es alta en todos los ámbitos, ya sea comercio electrónico o entretenimiento. Y para destacar, debes cubrir millas adicionales. 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 recomendaciones puede atraer a más visitantes a su sitio o aplicación de manera efectiva. Es posible que hayas observado que las plataformas de comercio electrónico como Amazon ofrecen recomendaciones de productos que has buscado en algún lugar de Internet. Cuando abres tu Facebook o Instagram, ves productos similares. Así es como funciona un sistema de recomendaciones.

Para crear este sistema, se requiere el historial de navegación, el comportamiento del cliente y los datos implícitos. Las habilidades de minería de datos y aprendizaje automático son necesarias para producir las recomendaciones de productos más adecuadas basadas en los intereses de los clientes. Y también tendrás que programar en R, Java o Python y aprovechar las redes neuronales artificiales.

Aplicación: los sistemas de recomendación encuentran enormes aplicaciones en tiendas de comercio electrónico como Amazon, eBay, servicios de streaming de vídeo como Netflix y YouTube, servicios de streaming de música como Spotify y más. Ayuda a aumentar el alcance del producto, el número de clientes potenciales y clientes, la visibilidad en varios canales y la rentabilidad general.

Proyectos de IA intermedia

Detección de incendios

Objetivo: Construir un sistema de detección de incendios utilizando CNN para tareas relacionadas con la visión por ordenador 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 una pérdida masiva de vidas y propiedades. Los incendios forestales son cada vez más frecuentes; por lo tanto, se necesita un seguimiento 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 extinguirlo antes de que pueda causar cualquier daño. El sistema de detección de incendios se mejora a través de una cámara de vigilancia.

Para ello, se utilizan técnicas de IA como CNN y visión por ordenador y herramientas como OpenCV. Necesita un sofisticado procesamiento de imágenes y computación en la nube. El sistema se puede hacer para analizar imágenes de cámaras de vídeo en busca de luz visible e infrarrojos. También debe identificar el humo, diferenciarlo de la niebla y alertar a la gente 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: crear 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 diarias.

Solución: Hoy en día, los asistentes virtuales basados en voz son demandados para simplificar la vida de los usuarios. La gente puede usar estas aplicaciones como Alexa y Siri con fines de entretenimiento, buscar productos y servicios en línea y realizar tareas diarias para una mejor productividad.

Para construir este sistema, la PNL se utiliza para entender el lenguaje humano. El sistema escuchará la voz, la convertirá en 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 podrá utilizar herramientas de texto a voz o de voz a texto.

Aplicación: los asistentes virtuales basados en voz se utilizan para encontrar elementos relevantes en Internet, reproducir música, películas y vídeos para entretenimiento, establecer recordatorios, escribir notas rápidas, activar y desactivar electrodomésticos y más.

Comprobador de plagio

Objetivo: Crear un sistema que pueda comprobar si hay plagio o duplicación de un documento utilizando la IA

Problema: la duplicación de contenido es una enfermedad que debe controlarse y erradicarse. Para las empresas, conduce a daños a la reputación y a 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, es necesario identificar el contenido plagiado para las empresas y las 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 utilizar para detectar plagio utilizando una base de datos vectoriales llamada Pinecone. También puede mostrar el porcentaje de plagio.

Aplicación: El verificador de plagio tiene muchos beneficios para los creadores de contenido, blogueros, editores, editores, escritores, autónomos y educadores. Pueden usarlo para comprobar si alguien ha robado su trabajo y usarlo, mientras que los editores pueden analizar un artículo enviado 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 las emociones humanas a través de rasgos faciales utilizando la IA

Problema: Comprender las emociones humanas es un reto. Durante décadas se ha investigado mucho 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 la emoción humana 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 detectando emociones centrales en los seres humanos en tiempo real como la felicidad, la tristeza, el miedo, la ira, la sorpresa, el disgusto, la neutralidad, etc.

El sistema será capaz de extraer rasgos faciales y clasificar expresiones. CNN puede hacer esto y también discriminará entre las malas y las buenas emociones para detectar el comportamiento y los patrones de pensamiento de un individuo.

Aplicación: los sistemas de detección de emociones faciales pueden ser utilizados por los bots para mejorar la interacción humana y proporcionar ayuda adecuada a los usuarios. También pueden ayudar a los niños con autismo, a las personas con ceguera, controlar las señales de atención para la seguridad del conductor y más.

Solicitud de traductor

Objetivo: crear una aplicación de traductor utilizando inteligencia artificial

Problema: hay miles de idiomas que se hablan en el mundo. Aunque el inglés es un idioma global, no todo el mundo lo entiende en todas partes del mundo. Y si quieres hacer negocios con alguien de otros países que hable un idioma que no entiendes, es problemático. Del mismo modo, si viajas a otros países, puedes enfrentarte a problemas similares.

Solución: si puedes traducir lo que otros están diciendo o han escrito, te ayudará a conectarte profundamente con ellos. Para ello, puedes utilizar un traductor como Google Translate. Sin embargo, puedes crear tu propia aplicación a partir de almidón utilizando la IA.

Para ello, puede utilizar modelos de PNL y transformadores. Un transformador extraerá características de una oración para determinar cada palabra y su significado, lo que puede dar el sentido completo a una oración. Codificará y decodificará palabras de extremo a extremo. Para ello, cargar un modelo de transformador basado en Python preentrenado te ayudará. También puedes usar la biblioteca GluonNLP y luego cargar y probar los conjuntos de datos.

Aplicación: la aplicación de traducción se utiliza para traducir diferentes idiomas para fines como negocios, viajes, blogs y más.

Proyectos avanzados de IA

Reanudar analizador

Objetivo: Crear software utilizando IA que pueda hojear muchos currículums y ayudar a los usuarios a elegir el ideal

Problema: En las contrataciones, los profesionales pasan mucho tiempo revisando muchos currículums, uno por uno, manualmente para encontrar candidatos adecuados para un puesto de trabajo. Lleva mucho tiempo e es ineficiente. Aunque se puede automatizar a través de la coincidencia de palabras clave, tiene muchas desventajas. Los candidatos que conozcan este procedimiento añadirán muchas más palabras clave para ser preseleccionados, mientras que otros serán rechazados incluso si tienen las habilidades requeridas.

Solución: Hojear un gran número de currículums y encontrar el adecuado para un puesto de trabajo se puede automatizar utilizando un analizador de currículums. Te ayudará a hacerlo de manera eficiente, ahorrando tiempo y esfuerzo a la vez que te permitirá elegir candidatos con las habilidades requeridas.

La IA y el aprendizaje automático pueden ayudarte a crear la aplicación para elegir un candidato adecuado mientras filtras el resto. Para ello, puede utilizar el conjunto de datos de currículum en Kaggle con dos columnas: información de currículum y título del trabajo. También puedes usar NLTK, una biblioteca basada en Python, para crear algoritmos de agrupación que coincidan con las habilidades.

Solicitud: 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 utilizando ANN, CNN, ML y aprendizaje profundo

Problema: los problemas de robo de identidad son graves con los crecientes riesgos de ciberseguridad que pueden infiltrarse en sistemas y datos. Puede causar problemas de privacidad, fugas de datos y daños a la reputación de las personas y las empresas.

Solución: La biometría como los rasgos faciales son únicos, por lo que las organizaciones y los individuos pueden utilizarlos 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.

Necesitas algoritmos avanzados de aprendizaje automático, 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 cerradura de seguridad e instalaciones y sistemas organizativos para garantizar la privacidad y la seguridad de los datos. También lo utilizan los proveedores de gestión de identidad y acceso (IAM), el sector de la defensa y más.

Juegos

Objetivo: crear videojuegos utilizando conceptos de IA

Problema: la industria de los videojuegos se está expandiendo y los jugadores están cada vez más avanzados. Por lo tanto, hay una necesidad constante de evolucionar y proporcionar juegos interesantes que destaquen mientras continúa impulsando sus ventas.

Solución: los conceptos de IA se utilizan para crear varias aplicaciones de juego como ajedrez, juegos de serpientes, coches de carreras, juegos de procedimiento y más. Puede utilizar muchas habilidades como chatbots, reconocimiento de voz, PNL, procesamiento de imágenes, minería de datos, CNN, aprendizaje automático y muchas más para crear un videojuego realista.

Aplicación: la IA se utiliza para crear varios videojuegos como AlphaGo, Deep Blue, FEAR, Halo y más.

Predictor de ventas

Objetivo: Crear un software que pueda predecir las ventas para las empresas

Problema: las empresas que se ocupan de muchos productos se enfrentan a dificultades para gestionar 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 derecho a los usuarios, lo que degrada la experiencia del cliente.

Solución: La creación de una herramienta de predicción de ventas puede ayudarle a predecir la cifra media de ventas diaria, semanal o mensualmente. De esta manera, puede entender cómo funcionan sus productos y almacenar más artículos a tiempo para satisfacer las demandas de los clientes.

Para ello, 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 automatización

Objetivo: crear una solución de software que pueda automatizar ciertas tareas para la productividad

Problema: el trabajo manual repetido lleva mucho tiempo. Estos no solo son tediosos, sino que también eliminan la productividad. Por lo tanto, es necesario construir un sistema que pueda automatizar diferentes tareas, como programar llamadas, asistir, autocorrección, procesar transacciones y más.

Solución: el uso de la IA le permite crear software que puede automatizar dichas 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 puedas hacer las tareas a tiempo. Y construir este sistema requiere habilidades como PNL, reconocimiento facial, visión por ordenador y más.

Aplicación: La automatización mediante IA se utiliza 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 estos proyectos de IA te resulten interesantes para trabajar y ampliar tus conocimientos en inteligencia artificial y otros conceptos relacionados como la ciencia de datos, el aprendizaje automático, la PNL, etc. También te ayudará a perfeccionar tus habilidades en la programación y el uso de herramientas y tecnologías en los proyectos.

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