Proyek python untuk ai & jawaban coursera pengembangan aplikasi

Packt mengalami penjualan terbesar tahun ini. Dapatkan eBuku ini atau buku, video, atau kursus lain yang Anda suka hanya dengan $5 masing-masing

Beli sekarang

Beli judul serupa hanya dengan $5

Ini adalah repositori kode untuk , diterbitkan oleh Packt

Bangun dan jalankan dengan Kecerdasan Buatan menggunakan 8 aplikasi AI yang cerdas dan menarik

Tentang apa buku ini?

Kecerdasan Buatan (AI) adalah teknologi terbaru yang digunakan di berbagai bisnis, industri, dan sektor. Proyek Kecerdasan Buatan Python untuk Pemula mendemonstrasikan proyek AI dengan Python, mencakup teknik modern yang membentuk dunia Kecerdasan Buatan

This book covers the following exciting features:

• Bangun model prediksi menggunakan pohon keputusan dan hutan acak
• Gunakan jaringan saraf, pohon keputusan, dan hutan acak untuk klasifikasi
• Deteksi spam komentar YouTube dengan sekumpulan kata dan hutan acak
• Identifikasi simbol matematika tulisan tangan dengan jaringan saraf convolutional
• Revisi pengenal spesies burung untuk menggunakan gambar

Jika Anda merasa buku ini cocok untuk Anda, dapatkan salinannya hari ini

Instruksi dan Navigasi

Semua kode diatur ke dalam folder. Misalnya, Bab 02

Berikut adalah apa yang Anda butuhkan untuk buku ini. Proyek Kecerdasan Buatan Python untuk Pemula adalah untuk pengembang Python yang ingin mengambil langkah pertama mereka ke dunia Kecerdasan Buatan menggunakan proyek yang mudah diikuti. Pengetahuan dasar tentang pemrograman Python diharapkan agar Anda dapat bermain-main dengan kode

Dengan daftar perangkat lunak dan perangkat keras berikut, Anda dapat menjalankan semua file kode yang ada di buku (Bab 1-5)

Daftar Perangkat Lunak dan Perangkat Keras

Kami juga menyediakan file PDF yang memiliki gambar berwarna dari screenshot/diagram yang digunakan dalam buku ini. Klik di sini untuk mengunduhnya

Produk-produk terkait

• Kecerdasan Buatan Dengan Contoh [Amazon]

• Kecerdasan Buatan dengan Python [Amazon]

Kenali Penulisnya

Joshua Eckroth -- Dr. Joshua Eckroth adalah asisten profesor ilmu komputer di Universitas Stetson, tempat dia mengajar kecerdasan buatan (AI), penambangan dan analitik data besar, dan rekayasa perangkat lunak. Ia memperoleh gelar PhD dari The Ohio State University di bidang AI dan ilmu kognitif. dr. Eckroth juga menjabat sebagai Kepala Arsitek di i2k Connect, yang berfokus pada transformasi dokumen menjadi data terstruktur menggunakan AI dan diperkaya dengan keahlian materi pelajaran

Dunia terguncang dengan berita tentang raksasa teknologi yang menghentikan proyek AI dan divisi penelitian mereka. Sementara ilmu data dan AI pulih dengan cepat dari krisis Covid-19, perang Ukraina mengganggu rantai pasokan. Inflasi menembus atap, membawa angin sakal ekonomi. Seperti yang sudah jelas, krisis ekonomi selalu berjalan beriringan dengan PHK

Lapisan Perak?

Terlepas dari krisis ekonomi, para ahli percaya tidak ada perlambatan proyek dan inovasi AI

Faktanya, Scott Stephenson, CEO di Deepgram mengatakan kepada VentureBeat –

AI akan terus menjadi pusat bisnis di tahun 2023, dengan memangkas biaya dan meningkatkan inovasi. Sederhananya, AI akan membantu kita melakukan lebih banyak dengan lebih sedikit. [sumber]

AI sangat meresap dalam kehidupan kita sehari-hari sehingga tidak mungkin untuk menghentikannya sepenuhnya. Para ahli memprediksi pemulihan berbentuk U – penurunan, stagnasi, dan pemulihan lambat. Selain itu, mengesampingkan semua ketakutan, para ahli juga menyatakan bahwa AI tidak akan menggantikan manusia sepenuhnya

Vishal Sikka, pendiri, dan CEO Vian AI, platform AI yang berpusat pada manusia, mengatakan –

AI tidak akan — dan tidak boleh — menggantikan manusia dalam waktu dekat

Dia sangat percaya bahwa AI sama sekali tidak mendekati penilaian manusia

Semakin banyak sistem akan dirancang untuk memperkuat penilaian manusia — untuk membantu orang dan mendorong simbiosis AI, daripada mencari agar AI menggantikan pengguna

Mempelajari teori AI adalah satu hal. Melihat bagaimana AI membentuk masa kini dan masa depan, permintaan akan profesional AI yang terampil akan meningkat – profesional yang memahami kekuatan AI dan pasar modern

Kesempatan Anda untuk menunjukkan keahlian dan pemahaman Anda tentang pasar saat ini adalah melalui proyek AI Anda. Proyek AI dapat membantu Anda menangani masalah modern secara langsung dan menunjukkan solusi yang tidak hanya ramping tetapi juga dapat diskalakan. Proyek AI Anda dapat membantu Anda menunjukkan pemahaman Anda tentang proposisi kerja atau nilai inti organisasi

Pada artikel ini, kami telah menyusun 21 proyek AI berbeda untuk siswa yang membawa Anda dari proyek AI sederhana ke proyek kecerdasan buatan tingkat lanjut. Proyek-proyek ini akan membantu Anda memahami berbagai teknik seperti bag-of-words, random forest, algoritma LempelZiv (LZ), Markov Model (MM), Neural Networks (NNs), Bayesian Networks, Aturan asosiasi, pendekatan Word2Vec, k-tetangga terdekat .  

Daftar isi

Manfaat Melakukan Proyek AI

Industri di seluruh dunia menuntut aplikasi perangkat lunak berbasis AI yang belum pernah ada sebelumnya. Menurut studi oleh Statista,  industri akan tumbuh hingga $126 miliar pada tahun 2025 melalui aplikasi AI .

Tidak ada bisnis yang siap mengabaikan peluang ini. Perusahaan yang telah menerapkan chatbot berbasis AI telah mengalami pertumbuhan yang luar biasa dalam bisnis mereka. Melalui Proyek AI, Anda mendapatkan keunggulan dalam mempelajari konsep dan menerapkannya secara praktis. Singkatnya, manfaat melakukan Proyek AI meliputi.  

• Belajar mandiri melalui aplikasi praktis
• Memahami pasar dan industri secara mendalam
• Dapatkan kemampuan untuk memecahkan masalah dengan solusi paling ramping yang tersedia
• Rancang solusi berbasis AI yang dapat diskalakan
• Buat resume yang bagus yang berbicara banyak tentang kemampuan Anda sebagai seorang profesional

Masih mencari kursus AI yang komprehensif dan ramping untuk memulai karir Anda? . Jika Anda tidak yakin, hubungi kami untuk demo gratis

Semua dikatakan dan dilakukan. Sekarang, mari kita mulai dengan ide proyek AI

15 Proyek AI Untuk Siswa dan Profesional

Ada banyak proyek AI yang menarik. Namun, memilih jenis proyek akan bergantung pada beberapa faktor. Ini termasuk minat, waktu, anggaran, dan topik yang sedang tren

Anda juga dapat memilih proyek dengan memahami tantangan di perusahaan dari domain yang Anda minati. Memecahkan masalah mereka akan memberi Anda pengalaman langsung dengan pekerjaan yang mereka lakukan. Namun, proyek kecerdasan buatan tertentu biasanya diperlukan agar Anda mendapatkan kepercayaan pada AI dan topik terkaitnya.

Kami telah menggabungkan berbagai ide proyek AI untuk membantu Anda memulai perjalanan mempelajari AI.

Baca juga. Bagaimana Cara Mempelajari Alat AI dan ML Sendiri?

Proyek AI yang menarik dengan Python

1. Memprediksi lokasi mendatang pengguna

Memprediksi lokasi pengguna berikutnya yang paling mungkin (liburan musim panas berikutnya atau tujuan liburan, restoran berikutnya, dll. ) menjadi persyaratan penting untuk membuat keputusan yang lebih baik untuk layanan masa depan.

Proyek kecerdasan buatan ini ideal untuk layanan seperti aplikasi perawatan kesehatan, manajemen jaringan, manajemen perjalanan, dan sebagainya

Mengerjakan model proyek AI ini akan membantu Anda memahami algoritma LempelZiv (LZ), Markov Model (MM), Neural Networks (NNs), Bayesian Networks, dan Association rules

2. Mendeteksi penipuan media sosial

Popularitas YouTube, Instagram, dan Facebook tidak hanya menarik pengguna dan penonton asli, tetapi juga spammer. Akibatnya, terjadi peningkatan postingan, gambar, video, dan komentar spam yang tidak diinginkan. Bahkan bot mungkin mengirim spam ke email Anda, kotak masuk SMS, dan bagian komentar akun media sosial.  

Sifat dari spam ini dapat berkisar dari promosi produk yang sembrono hingga penyebaran kebencian yang lebih bermasalah yang dirancang untuk menghasut orang dengan merendahkan keyakinan politik, sosial, atau agama mereka.

Model AI dapat dibuat dengan melatihnya pada pesan spam vs ham sederhana

Algoritme berbasis jarak seperti jarak Euclidean atau algoritma pencarian kesamaan lainnya (misalnya, kesamaan kosinus) dapat membantu mengidentifikasi pesan spam

Model terlatih seperti ALBERT dapat memberikan hasil yang lebih baik. Model serupa juga dapat digunakan untuk menandai pesan yang menyinggung atau penuh kebencian secara otomatis

Berikut adalah contoh model deteksi komentar spam YouTube berbasis AI. Ini dapat dirancang sebagai proyek kecerdasan buatan di mana Anda akan fokus pada teks dan kata-kata.

Dalam proyek ini, kecerdasan buatan akan membantu mengklasifikasikan komentar internet sebagai spam atau tidak. Berikut contoh proyek lain untuk mendeteksi Twitter Bullying menggunakan AI dan ML.  

Model deteksi spam dapat dibuat menggunakan kumpulan kata-kata dan teknik hutan acak. Anda juga dapat memprediksi ulasan positif dan negatif dengan pendekatan Word2Vec dan pengklasifikasi k-nearest neighbor selain deteksi spam

3. Mengidentifikasi genre lagu

Salah satu proyek mini kecerdasan buatan yang populer untuk dikerjakan. Dalam proyek ini, kecerdasan buatan akan digunakan untuk mengidentifikasi genre sebuah lagu

Menggunakan jaringan syaraf tiruan, Anda akan mendeteksi lagu dan menemukan genrenya untuk menampilkannya di daftar putar yang benar bagi pengguna. Anda akan menggunakan Librosa (perpustakaan python) untuk mengekstrak fitur dari lagu dan koefisien cepstral frekuensi Mel (MFCC) untuk mendeteksi genre musik .

Baca juga. Memahami Perceptron. Elemen Pendiri Neural Networks

4. Klasifikasi shock depan

Salah satu proyek kecerdasan buatan paling kritis, ia mendeteksi front kejut dalam simulasi mekanika fluida komputasi (CFD). Kehadiran shock menghasilkan kompleksitas tambahan dalam mekanika fluida; .  

Dalam Proyek berbasis AI Shock Front Classification, Anda akan menggunakan algoritme terbimbing untuk klasifikasi, seperti pohon klasifikasi (RPART), . support vector machines (SVM), and random forests (RF).

5. aplikasi penerjemah

Proyek AI menarik lainnya yang melibatkan pemrosesan bahasa alami dapat berupa pembuatan aplikasi penerjemah. Aplikasi semacam itu akan menerjemahkan kalimat dari satu bahasa ke bahasa lain. Meskipun secara teknis, Anda dapat melatih model AI dari awal, tetapi itu bisa jadi sulit, memakan waktu, dan tidak efisien.  

Beberapa model pra-pelatihan yang dikenal sebagai 'transformer' dapat digunakan untuk membuat aplikasi penerjemah yang memudahkan proyek bahkan untuk siswa

Model trafo terlatih akan melakukan ekstraksi fitur melalui tokenisasi kalimat input, menyebarkannya melalui model terlatih, dan mengirimkan terjemahan dalam bahasa yang diperlukan

Anda dapat membuat proyek kecerdasan buatan menggunakan GluonNLP, perpustakaan umum yang tersedia di Python

Inilah ide proyek lain di jalur yang sama. untuk membuat aplikasi penerjemah yang dapat menerjemahkan bahasa isyarat

Proyek AI Sederhana untuk Pemula

6. Memprediksi spesies burung

Burung adalah indikator ekologis, dan mereka merespons perubahan lingkungan dengan cepat. Oleh karena itu, penting untuk mengklasifikasikan burung untuk memahami masalah dalam ekologi

Pakar domain dapat mengklasifikasikan burung secara manual, tetapi klasifikasi tradisional ini membosankan dan memakan waktu. Ini juga menjadi sangat sulit karena peningkatan jumlah data yang luar biasa.  

Inilah kesempatan bagi mereka yang mencari proyek AI untuk siswa. Ini adalah salah satu proyek mini kecerdasan buatan yang mudah

Proyek ini menggunakan klasifikasi berbasis AI untuk memprediksi spesies burung. Itu bisa didekati dengan dua cara. Jika Anda seorang pemula, Anda dapat menggunakan hutan acak untuk memprediksi spesies burung. Anda dapat menggunakan jaringan saraf konvolusi jika Anda mencari tingkat menengah.

7. Mengidentifikasi simbol matematika tulisan tangan

Dalam proyek ini, kecerdasan buatan membantu memahami tulisan tangan. Ini adalah salah satu proyek terkait AI paling sederhana yang dapat Anda kerjakan sebagai pemula. Anda akan menggunakan convolutional neural network (CNN) untuk mendeteksi simbol matematika tulisan tangan.

Dataset HASYv2 adalah input ke jaringan saraf; . Berikut adalah video untuk membantu Anda memulai proyek AI dalam mengidentifikasi teks tulisan tangan

8. Klasifikasi Wiski Scotch

Wiski Scotch terkenal dengan rasanya yang khas. Dalam proyek kecerdasan buatan ini, Anda akan mengklasifikasikan wiski scotch berdasarkan karakteristik rasanya. Di sini, kami akan menggunakan kumpulan data wiski scotch dari beberapa penyulingan dan mengelompokkannya berdasarkan rasa.  

Berikut referensi ke kumpulan data untuk membantu Anda memulai – Kumpulan data wilayah Whiskey dan . .

9. Selidiki Enron

Enron adalah salah satu perusahaan energi terbesar di Amerika yang runtuh dalam semalam. Investigasi Enron adalah salah satu proyek terkait AI kehidupan nyata bagi siswa. Dalam proyek ini, kecerdasan buatan menginvestigasi aktivitas penipuan Enron dengan bantuan email yang dikirim oleh mantan eksekutif senior mereka. Ini memiliki 500 ribu email dari mantan karyawannya.  

Periksa tautan untuk database Enron- Set Data Email Enron .

10. Detektor berita palsu

Di media sosial, pemalsuan mendalam, penghasil berita, dan berita palsu telah menjadi ancaman bagi masyarakat. Misalnya, menurut NCRB (National Crime Records Bureau, India), telah terjadi 214% peningkatan kasus terkait berita palsu.  

Berita palsu dapat mengobarkan semua jenis keresahan sosial yang sudah ada sebelumnya atau menciptakan ketegangan sosial entah dari mana. Mengingat banyaknya outlet berita yang tidak diatur dan tidak dapat dipertanggungjawabkan, serta semakin banyak orang yang menerima berita dari portal media sosial, memeriksa validitas setiap berita secara manual dapat menimbulkan masalah karena pada saat putusan keluar, kerugian dapat terjadi.

Selain itu, validitas peninjau berita palsu dapat dipertanyakan karena anggapan mereka memiliki kecenderungan politik. Masalah sosial yang kompleks ini dapat diselesaikan melalui detektor berita palsu.  

AI dapat melakukan tanggung jawab sosial dengan mengecek ulang konten berita dengan pengarahan resmi pemerintah atau portal berita bergengsi yang dimintai pertanggungjawaban

Anda dapat membuat proyek kecerdasan buatan menggunakan model NLP seperti BERT di sini sangat membantu dan harus dieksplorasi. Model pendeteksi berita palsu dapat menghasilkan label seperti 'Benar', 'Salah', 'Sebagian Besar Salah', atau 'Menyesatkan' untuk item berita

Proyek AI Tingkat Lanjut

11. Sistem otomatis untuk mendeteksi tren mode

Coolhunter menjadi sangat penting di dunia mode. Mereka memanfaatkan platform media sosial untuk memahami tren baru dalam mode. Namun, karena informasi yang tidak relevan, menjadi tugas yang menantang untuk memprediksi tren mode.

AI dapat digunakan untuk mengurutkan informasi. Proyek berbasis AI ini memfilter informasi yang relevan dari data yang tidak relevan dan memperoleh wawasan untuk memprediksi tren mode

12. Pembuatan profil navigasi pola web

Setiap kali pengguna mencari informasi di internet, mereka meninggalkan cetak biru tak terlihat dari preferensi mereka. Preferensi ini dicatat berdasarkan perilaku penelusuran mereka dalam urutan domain tertentu. Di sini, segmen grup pengguna dibuat berdasarkan kebiasaan browsing atau opini media sosial mereka

Dalam proyek ini tentang kecerdasan buatan untuk pembuatan profil navigasi pola web, Anda akan mempelajari perspektif baru dalam mengumpulkan preferensi pengguna. Di sini, profil navigasi yang berbeda diekstraksi berdasarkan urutan berurutan dari urutan kunjungan domain dan rute yang diikuti dalam profil sosio-demografis tertentu.

Anda perlu menentukan algoritme untuk mengekstrak urutan berurutan yang sering dan juga menggunakan koreksi Bonferroni dan FDR untuk mengambil karakteristik sosio-demografis

13. Klasifikasi atribut makanan

Salah satu proyek ai paling menarik bagi pecinta makanan. Ini mengklasifikasikan beragam makanan berdasarkan masakan dan rasanya. Di sini, kami membuat model pembelajaran mendalam berdasarkan jaringan konvolusional multiskala

Set data atribut makanan – Yummly48k – diambil dari situs web Yummly. Selain jaringan konvolusional multiskala, ia menggunakan Kemungkinan Log Negatif (NLL) untuk pembuatan model.

14. Lanjutkan pengurai

AI memiliki keunggulan serbaguna dan dapat digunakan di berbagai domain. Salah satu domain tersebut adalah Sumber Daya Manusia (SDM), di mana orang yang bersangkutan perlu memahami persyaratan sumber daya manusia dan memilih kandidat yang sesuai untuk wawancara lebih lanjut. Masalah ini bisa menjadi masalah mengingat jumlah aplikasi seringkali bisa mencapai ratusan bahkan ribuan.  

Menurut sebuah penelitian, rata-rata perekrut menghabiskan kira-kira untuk meninjau resume. Untuk memanfaatkan '7 detik' ini, pengulas mencari kata kunci dalam resume yang dapat membantu mereka mengetahui apakah resume tersebut relevan dengan profil pekerjaan. Namun, kandidat dapat dengan sengaja memasukkan kata kunci ini saja, menyebabkan resume masuk daftar pendek.

Baca juga. Cara Mengoptimalkan Resume Anda untuk ATS

Masalah ini dapat diselesaikan melalui AI. Anda dapat melatih model AI dengan beberapa resume yang relevan dan tidak relevan. Pemrosesan Bahasa Alami terlibat dalam proyek semacam itu, dan algoritme pembelajaran mendalam seperti RNN adalah pilihan ideal. Produk akhir dapat berupa pengurai resume yang memberikan ya/tidak atau skor dari 1 hingga 10 dalam hal relevansi resume untuk profil pekerjaan tertentu

15. Sistem deteksi objek

Gambar Google dapat mengklasifikasikan gambar berdasarkan kontennya, seperti 'Ulang Tahun', 'Pet', 'Mobil', 'Alam' dll. Pada tingkat yang lebih kompleks, model juga dapat memberi label pada objek dalam gambar. Misalnya, model dapat memberi label pada semua objek yang relevan dalam gambar jika manusia melihat ponsel ini duduk di bawah pohon. Ini dilakukan dengan membuat sistem deteksi objek yang menelusuri konten gambar.  

Baca juga. Memahami Segmentasi Gambar

Melatih model AI tentang deteksi objek dapat membantu perusahaan menangani kendaraan otonom, infrastruktur cerdas, dan solusi keamanan. Untuk mengerjakan proyek kecerdasan buatan seperti ini, Anda dapat menggunakan kumpulan data COCO 2017 yang tersedia di Kaggle untuk lapisan keluaran dan dapat menggunakan model sumber terbuka yang telah dilatih sebelumnya untuk hal ini yang disebut SSD (Single Shot Detector).  

Terinspirasi. Proyek AI Untuk Dijelajahi

1. Diet sehat melalui Diet4You

Mempertahankan gaya hidup sehat memainkan peran kunci dalam mencegah penyebab penyakit kronis. Jumlah nutrisi yang tepat diperlukan untuk mempertahankan gaya hidup sehat, tetapi sebagian besar penduduk menderita kekurangan gizi karena pola makan yang buruk.

Diet4You adalah sistem pendukung keputusan cerdas (IDSS) yang menggunakan teknik berbeda untuk menyesuaikan perencana menu yang dipersonalisasi.

Ini mempertimbangkan resep ahli gizi dan berbagai faktor lainnya, seperti pedoman nutrisi yang harus diikuti, karakteristik orang tersebut, status kesehatan, kebiasaan, preferensi makanan, dan alergi.  

Proyek AI ini menggabungkan teknik canggih seperti Rekayasa Pengetahuan, Penalaran Berbasis Kasus (CBR), dan Analisis Data. Diet4You terdiri dari dua modul utama

1. Modul NPG – menyesuaikan rencana nutrisi untuk orang tertentu
2. Modul PMP – rencana nutrisi untuk periode tertentu

2. Membuka kunci ponsel menggunakan Face ID

Ini adalah salah satu proyek kecerdasan buatan yang menggunakan biometrik wajah untuk membuka kunci ponsel. Menggunakan pembelajaran mendalam, aplikasi AI dapat mengekstraksi fitur gambar. Ini terutama menggunakan dua jenis jaringan saraf. Jaringan saraf konvolusi dan jaringan Autoencoder dalam. Proyek ai terdiri dari proses empat langkah. Mereka adalah deteksi wajah, penyelarasan wajah, ekstraksi wajah, dan pengenalan wajah.

Berikut cara membangun proyek yang menggunakan AI untuk pengenalan wajah dengan akurasi tinggi.  

3. Peramalan lokasi gempa susulan

Gempa bumi menyebabkan kehancuran besar-besaran. Ini awalnya terjadi sebagai guncangan utama dan diikuti oleh serangkaian gempa susulan. Waktu dan ukuran gempa susulan dapat diidentifikasi menggunakan hukum empiris, tetapi memperkirakan lokasinya tetap menantang.  

Proyek AI Google menerapkan pembelajaran mendalam untuk mengidentifikasi di mana gempa susulan mungkin terjadi. Proyek ini menggunakan informasi tentang 118 gempa besar yang dilaporkan di seluruh dunia. Di sini, ia menggunakan jaringan saraf untuk menganalisis perubahan tegangan statis lokasi gempa utama dan susulan.

4. MEENA

MEENA adalah chatbot yang menangani berbagai topik percakapan dan memanusiakan interaksi komputer. Itu dapat mengobrol tentang apa saja dan bahkan meningkatkan praktik bahasa asing. Ini adalah model percakapan saraf terlatih end-to-end dengan encoder Evolved Transformer tunggal dan 13 blok decoder Evolved Transformer. Penghalang-penghalang ini membantu mereka untuk menanggapi secara masuk akal dengan meminimalkan kebingungan dan ketidakpastian dalam prediksi.

5. Balasan cerdas Gmail

Balasan Cerdas Gmail menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk menyarankan balasan ke email. Ini didasarkan pada hierarki pemikiran baru di mana setiap model hierarkis dapat mempelajari, mengingat, dan mengenali pola berurutan.

Saat merespons, ia mempertimbangkan apakah itu isyarat positif atau negatif. Menggunakan long-short-term memory (LSTM) jaringan saraf berulang dan semantik

Kiat untuk Membantu Anda Membuat Proyek AI

Membuat proyek kecerdasan buatan bisa menjadi tugas yang berat dan kompleks, dan segala sesuatunya dapat berantakan dengan cepat jika dilakukan secara sporadis dan tidak terorganisir. Oleh karena itu memiliki roadmap yang baik sangatlah penting agar ketika Anda mengerjakan proyek, Anda harus memiliki gambaran yang jelas tentang setiap tahapan proyek.  

Berikut adalah beberapa tips untuk membantu Anda meningkatkan hasil proyek berbasis AI Anda

1. Perbarui Konsep dan Fondasi Anda

Bekerja pada proyek berbasis AI adalah menggunakan pengetahuan AI Anda dan mendemonstrasikannya kepada orang lain. Oleh karena itu, langkah pertama yang logis adalah memastikan Anda berpengalaman dalam semua konsep AI yang penting

Ini termasuk pemahaman mendalam tentang berbagai algoritme pembelajaran mendalam, parameternya, evaluasi data, dan teknik validasi, bersama dengan menguasai bahasa yang akan Anda bangun (mis. g. , python atau R).  

Baca juga. Pelajari Bahasa Pemrograman ML Terbaik

2. Memahami Masalah Bisnis dan Signifikansinya

Langkah selanjutnya adalah memilih topik proyek dan memahami masalahnya. Ini termasuk mendefinisikan masalah, mengidentifikasi masalah utama yang dapat menghambat pembuatan model, mengidentifikasi bagaimana solusi akan menguntungkan pengguna akhir, dan yang paling penting- peran apa yang dimainkan AI. Anda harus memahami nilai tambah yang diberikan AI pada solusi

3. Mendapatkan bantuan

Bekerja pada proyek berbasis AI dapat menjadi rumit dan memakan waktu jika dilakukan secara individual. Jadi jika Anda membutuhkan bantuan, maka bentuklah tim dan selesaikan masalah yang rumit

Ini tidak hanya akan membantu membuat model AI tingkat lanjut tetapi juga akan menjadi pengalaman belajar bagi Anda tentang cara bekerja dalam tim

Ini akan mempersiapkan Anda untuk masa depan, karena proyek AI di perusahaan sering kali melibatkan tim yang mengerjakan berbagai aspek pengembangan model

4. Hasil Tata Letak

Anda harus memahami bahwa solusi yang ingin Anda berikan akan digunakan oleh seseorang. Oleh karena itu, saat memulai proyek, Anda atau tim Anda harus bertukar pikiran tentang produk yang ingin Anda berikan kepada pengguna.  

5. Jelajahi Solusi

Salah satu langkah terpenting adalah dengan sabar mengeksplorasi bagaimana solusi akan diberikan. Ini termasuk mengeksplorasi jenis algoritma pembelajaran mendalam, arsitektur model, metode persiapan data yang akan digunakan, jenis evaluasi dan validasi model yang akan diterapkan, cara mengimplementasikan model, dll.

6. Buat Peta Jalan dan Rancang solusi

Membuat peta jalan untuk proyek berbasis AI Anda sangat penting untuk menjaganya tetap pada jalurnya. Ini termasuk menetapkan tujuan dan garis waktu dan menugaskan tanggung jawab (jika bekerja dalam tim)

Ini akan membantu jika Anda juga merancang solusi Anda mengenai bagaimana alat AI akhir Anda akan terlihat dan prosedur operasi apa yang harus diikuti pengguna untuk menggunakan produk tersebut

7. Akses Data

Konsep GIGO (garbage-in garage-out) umum dalam ilmu komputer dan matematika, dan sangat relevan dengan AI. Oleh karena itu, mengidentifikasi atau mengumpulkan kumpulan data untuk melatih model Anda adalah salah satu langkah yang paling penting

Untuk proyek Anda, Anda dapat melihat situs web seperti kaggle. com atau repositori lain seperti kumpulan data Google dan UCI for the dataset.

8. Buat Bukti Konsep

Setelah model dilatih, langkah selanjutnya adalah mengimplementasikannya. Implementasinya bisa sesederhana menjalankan model pada notebook jupyter atau lebih kompleks di mana Anda membuat antarmuka pengguna. UI dapat dibuat menggunakan pustaka seperti Streamlit, Django, Flask, dll

9. Lakukan Pengujian Pengguna

Idealnya, sebelum Anda membiarkan orang lain menggunakan alat AI Anda, Anda atau tim Anda harus melakukan pengujian pengguna untuk mengidentifikasi apakah prototipe bekerja dengan tepat, menyelesaikan masalah pengguna, memberikan pesan kesalahan yang memadai, dan tidak memiliki bug. Jika ada ruang untuk perbaikan, maka itu harus dibaca dengan teliti

10. Buat Demo dan Rajin Lakukan Dokumentasi

Langkah terakhir dari proyek berbasis AI Anda yang tampaknya tidak diperlukan tetapi sangat penting dalam kehidupan kerja praktis adalah membuat demo pengguna dari alat AI final. Demo ini bisa berupa video atau teks dengan gambar;

Saat bekerja di sebuah organisasi, dokumentasi ini sangat penting untuk mendemonstrasikan pekerjaan Anda, juga penting saat mengerjakan proyek independen karena dapat membantu Anda menjelaskan proyek Anda selama wawancara

Kesimpulan

Anda dapat beradaptasi dengan tren pekerjaan baru dengan mengikuti kursus AI. Tetapi untuk unggul dalam karir berbasis AI Anda, hanya pengalaman langsung mengerjakan proyek AI yang dapat membuat Anda efisien. Ini membantu Anda memahami proses dari ujung ke ujung dan mendapatkan lebih banyak nilai

Anda akan lebih siap menghadapi tantangan dalam merancang dan mengimplementasikan proyek AI. Anda dapat menjelajahi ide proyek AI di atas untuk mendapatkan keterampilan yang dicari perusahaan dan membangun karir yang sukses di AI .

FAQ

1. Apa itu Proyek Kecerdasan Buatan?

Proyek Kecerdasan Buatan adalah proyek cerdas yang membuat mesin mampu melaksanakan tugas yang membutuhkan kecerdasan manusia. Tujuan agen cerdas ini meliputi pembelajaran, penalaran, pemecahan masalah, dan persepsi

AI mencakup banyak teori, metode, dan teknologi. Ini terdiri dari banyak subbidang, seperti pembelajaran mesin, jaringan saraf, pembelajaran mendalam, komputasi kognitif, visi komputer, dan pemrosesan bahasa alami

Teknologi tambahan yang mendukung AI adalah unit pemrosesan Grafis, Internet of Things, Algoritme lanjutan, dan API

2. Bagaimana cara memulai proyek AI?

Memperoleh keterampilan dalam proyek AI membuka banyak peluang. Banyak pilihan tersedia bagi mereka yang ingin memulai proyek AI. Salah satu cara yang efisien adalah dengan mendaftar di kursus online. Pilih bidang topik yang Anda minati dan pilih kursus yang menawarkan proyek dunia nyata

3. Apa saja 4 jenis AI itu?

Kita dapat mengklasifikasikan AI ke dalam 4 jenis berikut

• Mesin reaktif- Mesin reaktif adalah sistem AI yang tidak menggunakan pengalaman untuk melakukan tugas saat ini. Mereka tidak membentuk ingatan apa pun dan bertindak berdasarkan apa yang dilihatnya. Deep Blue, superkomputer bermain catur IBM, adalah contohnya.
• Memori terbatas- Memori terbatas menggunakan pengalaman untuk bertindak dalam situasi saat ini. Contoh memori terbatas adalah kendaraan otonom.
• Teori pikiran- Teori pikiran adalah jenis sistem AI yang membuat mesin mampu mengambil keputusan. Tak satu pun dari mereka yang sangat mampu membuat keputusan seperti manusia itu. Tapi itu menunjukkan kemajuan yang signifikan.
• Self-aware- Self-aware adalah sistem AI yang sadar akan dirinya sendiri. Jenis sistem ini harus sadar akan dirinya sendiri, sadar akan keadaan internalnya, dan mampu memprediksi perasaan orang lain.

4. Bagaimana AI bekerja?

Data adalah oli baru. AI menggabungkan sejumlah besar data dan algoritme cerdas untuk membantu sistem belajar secara otomatis dari model data. AI menambahkan kecerdasan ke aplikasi Anda yang sudah ada melalui algoritme pembelajaran progresif. Algoritma ini dapat berupa classifier atau prediktor

Bisakah Anda membangun AI dengan Python?

Apa saja proyek AI yang bagus?

Framework Python mana yang terbaik untuk AI?

Apakah Python cukup untuk AI?