30个机器学习、人工智能和数据科学项目创意

学习机器学习、人工智能和数据科学的最佳方法是创建项目。通过创建项目，你可以学习实际操作中需要掌握的所有概念。我应该做什么项目？我将为你提供 30 个机器学习、人工智能和数据科学项目构想，并附带描述、遇到困难时的教程以及一些进一步的细节。

1.泰坦尼克号生存计划

描述：使用机器学习创建一个模型，预测哪些乘客能在泰坦尼克号沉船事故中幸存。
难度：初学者
教程（如果你遇到困难）：https://www.kaggle.com/c/titanic/notebooks

2.聊天机器人

描述：创建一个能够恰当地回复你的消息的聊天机器人。
难度：中级
教程（如果你遇到困难）：https://www.youtube.com/watch ?v=019a30EnNGk&list=PLlH6o4fAIji5JmlmEs-MYe1tYBwuwW5ah

3.情绪分析项目

描述：创建一个情感分析模型，用于找出给定文本的情感。
难度：中级。
教程（如果你遇到困难）：https://www.youtube.com/watch ?v=RqvYSY7deeA&list=PLlH6o4fAIji5JmlmEs-MYe1tYBwuwW5ah&index=6

4. 图像字幕项目

描述：创建一个机器学习模型，为给定图像添加标题。
难度：高级
教程（如果你遇到困难）：https://www.youtube.com/watch ?v=UtlnGkqk1VU&list=PLlH6o4fAIji5JmlmEs-MYe1tYBwuwW5ah&index=16

5. 将图像转换为铅笔素描项目

描述：创建一个机器学习模型，将给定图像转换为铅笔素描。
难度：初学者
教程（如果你遇到困难）：https://www.youtube.com/watch ?v=lI94fv_1ow0&list=PLlH6o4fAIji5JmlmEs-MYe1tYBwuwW5ah&index=25

6.客户细分

描述：创建一个机器学习模型，找出你的忠实客户。
难度：高级
教程（如果你遇到困难）：https://www.youtube.com/watch ?v=fdUofaT8gUw&list=PLlH6o4fAIji5JmlmEs-MYe1tYBwuwW5ah&index=30

7.MNIST项目

描述：使用 MNIST 数字数据集创建一个用于检测数字的 AI 模型。
难度：初学者
教程（如果你遇到困难）：https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-a-convolutional-neural-network-from-scratch-for-mnist-handwritten-digit-classification/

8.面部识别系统

描述：创建一个 AI 模型来检测给定图像中的人是谁。
难度：中级
教程（如果你遇到困难）：https://youtu.be/QSTnwsZj2yc

9. AI玩Flappy Bird

描述：创建一个 AI 来玩经典游戏：Flappy Bird。
难度：初学者
教程（如果你遇到困难）：https://youtu.be/MMxFDaIOHsE? list=PLzMcBGfZo4-lwGZWXz5Qgta_YNX3_vLS2

10. 人工智能抽号码

描述：创建一个基于 MNIST 数字数据集的 GAN 来绘制数字。
难度：高级
教程（如果你遇到困难）：https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-a-generative-adversarial-network-for-an-mnist-handwritten-digits-from-scratch-in-keras/

11. 假新闻探测器

描述：创建一个机器学习模型，用于检测新闻的真假。
难度：中级。
教程（如果你遇到困难）：https://data-flair.training/blogs/advanced-python-project-detecting-fake-news/

12. 颜色探测器

描述：创建一个机器学习模型，用于检测给定图像中的颜色。
难度：初学者
教程（如果你遇到困难）：https://data-flair.training/blogs/project-in-python-colour-detection/

13.交通标志识别项目

描述：创建一个可以对不同交通信号灯进行分类的人工智能模型。
难度：中级。
教程（如果你遇到困难）：https://data-flair.training/blogs/python-project-traffic-signs-recognition/

14.FIFA 19球员分析

描述：使用线性回归分析 FIFA 19 球员。
难度：初学者
教程（如果你遇到困难）：https://www.kaggle.com/nitindatta/fifa-in-depth-analysis-with-linear-regression

15.飞机失事数据可视化项目

描述：可视化飞机失事数据。
难度：中级。
教程（如果你遇到困难）：https://www.kaggle.com/ruslankl/airplane-crashes-data-visualization

16. COVID-19 可视化与预测项目

描述：可视化并预测 COVID-19 病例。
难度：中级。
教程（如果你遇到困难）：https://www.kaggle.com/therealcyberlord/coronavirus-covid-19-visualization-prediction/

17.实时车辆检测项目

描述：使用计算机视觉实时检测车辆。
难度：中级
教程（如果你遇到困难）：https://dev.to/kalebu/how-to-perform-real-time-vehicle-detection-in-python-4i9h

18.人工智能踢足球

描述：创建一个在 Google Football 环境中踢足球的 AI。
难度：高级
教程（如果遇到困难）：https://youtu.be/SWllbdcrKLI? list=PL3YDJVV_1t7sKR_ZrO1Ursa_c41I0ErzC

19.预测学生考试成绩

描述：使用学生数据，通过线性回归预测他们的期末考试成绩。
难度：初学者
教程（如果你遇到困难）：https://youtu.be/45ryDIPHdGg ?list=PLzMcBGfZo4-mP7qA9cagf68V06sko5otr

20. 卡通化图像

描述：使用机器学习将给定图像制作成卡通画。
难度：中级
教程（如果你遇到困难）：https://data-flair.training/blogs/cartoonify-image-opencv-python/

21.制作假脸

描述：使用 GAN 模型创建假人脸。
难度：高级
教程（如果你遇到困难）：https://www.kaggle.com/sayakdasgupta/fake-faces-with-dcgans

22.口罩检测项目

描述：使用 Python 创建一个实时口罩检测项目。
难度：初学者
教程（如果你遇到困难）：https://data-flair.training/blogs/face-mask-detection-with-python/

23. 社交距离探测器

描述：使用计算机视觉检测一群人是否保持社交距离。
难度：高级
教程（如果你遇到困难）：https://www.pyimagesearch.com/2020/06/01/opencv-social-distancing-detector/

24.手写识别

描述：创建一个机器学习模型来检测手写内容。
难度：中级。
教程（如果你遇到困难）：https://www.pyimagesearch.com/2020/08/24/ocr-handwriting-recognition-with-opencv-keras-and-tensorflow/

25. 电子邮件垃圾邮件检测

描述：创建一个机器学习模型来检测一封电子邮件是否为垃圾邮件。
难度：中级。
教程（如果你遇到困难）：https://youtu.be/cNLPt02RwF0

26. 蜜蜂或黄蜂

描述：创建一个机器学习模型，用于检测给定图像是蜜蜂还是黄蜂。
难度：初学者
教程（如果你遇到困难）：https://www.kaggle.com/koshirosato/bee-or-wasp-base-line-using-resnet50

27. 圣诞礼物搭配

描述：创建一种人工智能算法，通过将孩子与他们想要的玩具配对，最大化他们的幸福感。
难度：高级
教程（如果你遇到困难）：https://www.kaggle.com/zfturbo/happiness-vs-gift-popularity-v2-0-89

28.文本生成

描述：创建一个生成类似莎士比亚文本的 RNN 模型。
难度：中级。
教程（如果你遇到困难）：https://www.tensorflow.org/tutorials/text/text_generation

29. AI玩四子棋

描述：创建一个可以玩四子棋的人工智能。
难度：中级
教程（如果你遇到困难）：https://youtu.be/8392NJjj8s0

30. 跳棋人工智能

描述：创建一个可以玩西洋跳棋游戏的人工智能。
难度：中级
教程（如果你遇到困难）：https://youtu.be/RjdrFHEgV2o?list =PLzMcBGfZo4-myY28wdQuJDBi8pCt-GIj6

结论

如果你已经开始了这些项目，请在评论区告诉我进展如何！感谢阅读！

亨利