>

Deep Learning Project Ideas

Embora seja um novo avanço tecnológico, o âmbito da Aprendizagem Profunda está a expandir-se exponencialmente. A tecnologia do Aprendizado Profundo visa imitar a rede neural biológica, ou seja, do cérebro humano. Embora as origens do Aprendizado Profundo remontem aos anos 50, foi apenas com o avanço e adoção da Inteligência Artificial e Aprendizado Mecânico que ele veio à tona. Portanto, se você é um iniciante em ML, a melhor coisa que você pode fazer é trabalhar em algumas idéias de projetos de Aprendizagem Profunda.

Nós, aqui na upGrad, acreditamos em uma abordagem prática, pois o conhecimento teórico por si só não será de ajuda em um ambiente de trabalho em tempo real. Neste artigo, vamos explorar algumas ideias interessantes de projectos de aprendizagem profunda em que os principiantes podem trabalhar para pôr os seus conhecimentos à prova. Neste artigo, você encontrará idéias de projetos de aprendizagem profunda de ponta para iniciantes obterem experiência prática em aprendizagem profunda.

Um subconjunto de Machine Learning, Deep Learning alavanca redes neurais artificiais dispostas hierarquicamente para realizar tarefas ML específicas. Redes de Aprendizagem Profunda utilizam a abordagem de aprendizagem não supervisionada – elas aprendem com dados não estruturados ou não rotulados. Redes neurais artificiais são como o cérebro humano, com nós de neurônios interconectados para formar uma estrutura semelhante à web.

Embora os modelos tradicionais de aprendizagem analisem dados usando uma abordagem linear, a função hierárquica dos sistemas de Aprendizagem Profunda é projetada para processar e analisar dados em uma abordagem não-linear.

Deep Learning architectures like deep neural networks, recurrent neural networks, and deep belief networks have found applications in various fields including natural language processing, computer vision, bioinformatics, speech recognition, audio recognition, machine translation, social network filtering, drug design, and even board game programs. À medida que novos avanços estão sendo feitos neste domínio, está ajudando os especialistas em ML e Deep Learning a projetar projetos inovadores e funcionais de Deep Learning. Quanto mais idéias de projetos de aprendizagem profunda você tenta, mais experiência você ganha.

Hoje, vamos discutir os sete melhores projetos de Aprendizagem Profunda que estão nos ajudando a alcançar novas alturas de realização.

Então, aqui estão algumas idéias de Projetos de Aprendizagem Profunda que iniciantes podem trabalhar:

Deep Learning Project Ideas: Nível Iniciantes

Esta lista de idéias de projetos de aprendizagem profunda para estudantes é adequada para iniciantes, e para aqueles que estão começando com o ML em geral. Estas ideias de projectos de aprendizagem profunda vão ajudá-lo a avançar com todos os aspectos práticos necessários para ter sucesso na sua carreira.

Outras, se está à procura de ideias de projectos de aprendizagem profunda para o último ano, esta lista deve ajudá-lo a avançar. Então, sem mais demoras, vamos saltar diretamente para algumas idéias de projetos de aprendizagem profunda que irão fortalecer sua base e permitir que você suba a escada.

Image Classification with CIFAR-10 dataet

Uma das melhores idéias para começar a experimentar projetos de aprendizagem profunda prática para os alunos é trabalhar na classificação de Imagens. O CIFAR-10 é um grande conjunto de dados contendo mais de 60.000 (tamanho 32×32) imagens coloridas categorizadas em dez classes, em que cada classe tem 6.000 imagens. O conjunto de treinamento contém 50.000 imagens, enquanto o conjunto de testes contém 10.000 imagens. O conjunto de treinamento será dividido em cinco seções separadas, cada uma com 10.000 imagens dispostas aleatoriamente. Quanto ao conjunto de teste, ele incluirá 1000 imagens que são escolhidas aleatoriamente de cada uma das dez classes.

Neste projeto, você desenvolverá um sistema de classificação de imagens que pode identificar a classe de uma imagem de entrada. A classificação de imagens é uma aplicação fundamental no campo da aprendizagem profunda e, portanto, você ganhará conhecimento sobre vários conceitos de aprendizagem profunda enquanto trabalha neste projeto.

Sistema de rastreamento visual

Um sistema de rastreamento visual é projetado para rastrear e localizar objeto(s) em movimento em um determinado período de tempo através de uma câmera. É uma ferramenta útil que tem inúmeras aplicações como segurança e vigilância, imagens médicas, realidade aumentada, controle de tráfego, edição e comunicação de vídeo e interação homem-computador.

Este sistema usa um algoritmo de aprendizado profundo para analisar quadros sequenciais de vídeo, após o qual rastreia o movimento dos objetos alvo entre os quadros. Os dois componentes principais deste sistema de rastreamento visual são:

• Representação e localização do alvo
• Filtragem e associação de dados

Sistema de detecção de face

Esta é uma das excelentes idéias de projeto de aprendizado profundo para iniciantes. Com o avanço da aprendizagem profunda, a tecnologia de reconhecimento facial também avançou tremendamente. A tecnologia de reconhecimento facial é um subconjunto de detecção de objetos que se concentra na observação da instância de objetos semânticos. Ela é projetada para rastrear e visualizar rostos humanos dentro de imagens digitais.

Neste projeto de aprendizagem profunda, você aprenderá como realizar o reconhecimento facial humano em tempo real. Você tem que desenvolver o modelo em Python e OpenCV.

Deep Learning Project Ideas: Intermediate Level

Digit Recognition System

Como o nome sugere, este projecto envolve o desenvolvimento de um sistema de reconhecimento de dígitos que pode classificar os dígitos com base nos princípios definidos. Aqui, você estará usando o conjunto de dados MNIST contendo imagens (tamanho 28 X 28).

Este projeto visa criar um sistema de reconhecimento que pode classificar dígitos de 0 a 9 usando uma combinação de rede rasa e rede neural profunda e implementando a regressão logística. Softmax Regression ou Multinomial Logistic Regression é a escolha ideal para este projeto. Como esta técnica é uma generalização da regressão logística, está apta para a classificação multiclasse, assumindo que todas as classes são mutuamente exclusivas).

Chatbot

Neste projeto, você modelará um chatbot usando a API do IBM Watson. Watson é o principal exemplo do que a IA pode nos ajudar a realizar. A idéia por trás deste projeto é aproveitar as profundas habilidades de aprendizagem do Watson para criar um chatbot que possa se envolver com humanos como outro ser humano. Os chatbots são extremamente inteligentes e podem responder a perguntas ou pedidos humanos em tempo real. Esta é a razão pela qual um número crescente de empresas em todos os domínios estão a adoptar os chatbots na sua infra-estrutura de apoio ao cliente.

Este projecto não é muito desafiante. Tudo que você precisa é ter Python 2/3 em sua máquina, uma conta Bluemix e, é claro, uma conexão ativa com a Internet! Se você deseja aumentar a escala, você pode visitar o repositório Github e melhorar as características do seu chatbot incluindo um painel animado do carro.

Ler: Como fazer chatbot em Python?

Sistema de classificação do gênero musical

Esta é uma das idéias interessantes de um projeto de aprendizagem profunda. Este é um excelente projecto para nutrir e melhorar as suas capacidades de aprendizagem profunda. Você irá criar um modelo de aprendizagem profunda que usa redes neurais para classificar o gênero da música automaticamente. Para este projeto, você vai usar um conjunto de dados FMA (Free Music Archive). FMA é uma biblioteca interativa que inclui downloads de áudio de alta qualidade e legais. É um conjunto de dados de código aberto e facilmente acessível que é ótimo para uma série de tarefas MIR, incluindo a navegação e organização de vastas coleções de música.

No entanto, tenha em mente que antes que você possa usar o modelo para classificar arquivos de áudio por gênero, você terá que extrair as informações relevantes das amostras de áudio (como espectrogramas, MFCC, etc.).

Sistema de detecção de sonolência

A sonolência dos motoristas é uma das principais razões por trás dos acidentes rodoviários. É natural que os condutores que frequentam longas estradas adormeçam quando estão ao volante. Mesmo o stress e a falta de sono podem fazer com que os condutores se sintam sonolentos ao volante. Este projeto visa prevenir e reduzir tais acidentes, criando um agente de detecção de sonolência.

Aqui, você usará Python, OpenCV e Keras para construir um sistema que possa detectar os olhos fechados dos motoristas e alertá-los se alguma vez eles adormecerem ao volante. Mesmo que os olhos do condutor estejam fechados durante alguns segundos, este sistema irá informar imediatamente o condutor, prevenindo assim acidentes de viação terríveis. O OpenCV irá monitorizar e recolher as imagens do condutor através de uma webcam e alimentá-las no modelo de aprendizagem profunda que irá classificar os olhos do condutor como ‘abertos’ ou ‘fechados’.’

Image caption generator

Esta é uma das ideias de projecto de aprendizagem profunda com tendências. Este é um projeto de aprendizado profundo baseado em Python que utiliza Redes Neurais Convolucionais e LTSM (um tipo de Rede Neural Recorrente) para construir um modelo de aprendizado profundo que pode gerar legendas para uma imagem.

Um gerador de legendas de imagens combina tanto a visão computacional quanto técnicas de processamento de linguagem natural para analisar e identificar o contexto de uma imagem e descrevê-las de acordo com as línguas humanas naturais (por exemplo, inglês, espanhol, dinamarquês, etc.). Este projecto irá reforçar o seu conhecimento da CNN e LSTM, e você aprenderá como implementá-las em aplicações do mundo real como este.

Coloring old B&W photos

For long, automated image colourization of B&W images has been a hot topic of exploration in the field of computer vision and deep learning. Um estudo recente afirmou que se treinarmos uma rede neural usando um conjunto de dados volumoso e rico, podemos criar um modelo de aprendizagem profunda que pode alucinar as cores dentro de uma fotografia a preto e branco.

Neste projeto de coloração de imagens, você estará usando a arquitetura Python e OpenCV DNN (ele é treinado no conjunto de dados ImageNet). O objetivo é criar uma reprodução colorida de imagens em escala de cinza. Para este fim, você usará um modelo Caffe pré-treinado, um arquivo prototxt e um arquivo NumPy.

Deep Learning Project Ideas – Advanced Level

Detector

Detectron é um sistema de software Facebook AI Research (FAIR) projetado para executar e executar algoritmos de detecção de objetos de última geração. Escrito em Python, este projecto de Aprendizagem Profunda é baseado na estrutura de aprendizagem profunda Caffe2.

Detectron tem sido a base para muitos projetos de pesquisa maravilhosos incluindo Redes de Pirâmide de Característica para Detecção de Objetos; Máscara R-CNN; Detectando e Reconhecendo Interações Humano-Objeto; Perda Focal para Detecção de Objetos Densos; Redes Neurais Não-Locais, e Aprendendo a Segmentar Cada Coisa, para citar alguns.

Detectron oferece uma base de código de alta qualidade e alto desempenho para pesquisa de detecção de objetos. Ela inclui mais de 50 modelos pré-treinados e é extremamente flexível – suporta rápida implementação e avaliação de novas pesquisas.

WaveGlow

Esta é uma das idéias interessantes de projetos de aprendizagem profunda. WaveGlow é uma Rede Generativa baseada em fluxo para Síntese da Fala desenvolvida e oferecida pela NVIDIA. Ela pode gerar fala de alta qualidade a partir de mel-spectogramas. Ele combina as idéias obtidas da WaveNet e do Glow para facilitar uma síntese de áudio rápida, eficiente e de alta qualidade, sem requerer auto-regressão.

WaveGlow pode ser implementado através de uma única rede e também treinado usando uma única função de custo. O objetivo é otimizar a probabilidade dos dados de treinamento, tornando assim o procedimento de treinamento gerenciável e estável.

OpenCog

OpenCog projeto inclui os componentes principais e uma plataforma para facilitar a IA R&D. Visa desenhar uma estrutura de Inteligência Geral Artificial (AGI) de código aberto que possa capturar com precisão o espírito da arquitetura e dinâmica do cérebro humano. O bot da IA, Sophia é um dos melhores exemplos do AGI.

OpenCog também engloba o OpenCog Prime – uma arquitetura avançada para robô e cognição virtual incorporada que inclui um sortimento de componentes interativos para dar origem à inteligência geral artificial equivalente humana (AGI) como um fenômeno emergente do sistema como um todo.

DeepMimic

DeepMimic é um “exemplo guiado de Aprendizagem de Reforço Profundo de Aptidões de Carácter Baseado na Física”. Em outras palavras, é uma rede neural treinada através da aprendizagem do reforço para reproduzir movimentos capturados pelo movimento através de um humanóide simulado, ou qualquer outro agente físico.

O funcionamento do DeepMimic é bastante simples. Primeiro, você precisa configurar uma simulação do que você deseja animar (você pode capturar alguém fazendo movimentos específicos e tentar imitar isso). Agora, você usa os dados da captura de movimento para treinar uma rede neural através do aprendizado de reforço. A entrada aqui é a configuração dos braços e pernas em diferentes pontos de tempo enquanto a recompensa é a diferença entre a coisa real e a simulação em pontos de tempo específicos.

IBM Watson

Um dos exemplos mais excelentes de Machine Learning e Deep Learning é IBM Watson. O maior aspecto da IBM Watson é que ela permite que cientistas de dados e engenheiros/desenvolvedores ML colaborem em uma plataforma integrada para melhorar e automatizar o ciclo de vida da IA. O Watson pode simplificar, acelerar e gerenciar implantações de IA, permitindo assim que as empresas aproveitem o potencial tanto do ML quanto do Deep Learning para aumentar o valor do negócio.

IBM Watson está integrado com o Watson Studio para capacitar equipes multifuncionais a implantar, monitorar e otimizar os modelos de ML/Deep Learning de forma rápida e eficiente. Ele pode gerar automaticamente APIs para ajudar seus desenvolvedores a incorporar a IA em suas aplicações prontamente. Além disso, ele vem com painéis intuitivos que tornam conveniente para as equipes gerenciar modelos em produção sem problemas.

Google Brain

Esta é uma das excelentes idéias de projetos de aprendizado profundo. O projeto Google Brain é uma pesquisa de inteligência artificial de aprendizagem profunda que começou em 2011 no Google. A equipe do Google Brain liderada pelo Google Fellow Jeff Dean, o pesquisador Greg Corrado e o professor Andrew Ng, da Universidade de Stanford, teve como objetivo trazer o Aprendizado Profundo e o Aprendizado Mecânico dos confins do laboratório para o mundo real. Eles conceberam uma das maiores redes neurais para o ML – era composta por 16.000 processadores de computador ligados entre si.

Para testar as capacidades de uma rede neural deste tamanho massivo, a equipa do Google Brain alimentou a rede com miniaturas aleatórias de imagens de gatos provenientes de 10 milhões de vídeos do YouTube. No entanto, o problema é que eles não treinaram o sistema para reconhecer o aspecto de um gato. Mas o sistema inteligente deixou todos espantados – ele se ensinou a identificar gatos e foi além para montar as características de um gato para completar a imagem de um gato!

O projecto Google Brain provou com sucesso que as redes neurais baseadas em software podem imitar o funcionamento do cérebro humano, em que cada neurónio é treinado para detectar objectos específicos. How Deep Learning Algorithms are Transforming our Everyday Lives

12 Sigma’s Lung Cancer detection algorithm

12 Sigma desenvolveu um algoritmo de IA que pode reduzir os erros de diagnóstico associados ao câncer de pulmão em seus estágios iniciais e detectar sinais de câncer de pulmão muito mais rapidamente do que as abordagens tradicionais.

De acordo com Xin Zhong, o Co-fundador e CEO da Sigma Technologies, geralmente as práticas convencionais de detecção do câncer de pulmão levam tempo para detectar o câncer de pulmão. No entanto, o sistema de algoritmo da IA de 12 Sigma pode reduzir o tempo de diagnóstico, levando a uma melhor taxa de sobrevivência para pacientes com câncer de pulmão.

Geralmente, os médicos diagnosticam o câncer de pulmão examinando cuidadosamente as imagens de tomografia computadorizada para verificar a existência de pequenos nódulos e classificá-los como benignos ou malignos. Pode levar mais de dez minutos para os médicos inspecionarem visualmente as imagens de tomografia computadorizada do paciente para detectar nódulos, além de tempo adicional para classificar os nódulos como benignos ou malignos.

Sem dúvida, há sempre uma grande possibilidade de erros humanos. 12 Sigma mantém que seu algoritmo de IA pode inspecionar as imagens de TC e classificar os nódulos em dois minutos.

Conclusão

Neste artigo, nós cobrimos idéias de projetos de aprendizado profundo de ponta. Começamos com alguns projetos para iniciantes que você pode resolver com facilidade. Depois de terminar com estes projectos simples, sugiro que volte atrás, aprenda mais alguns conceitos e depois tente os projectos intermédios. Quando você se sentir confiante, você pode então abordar os projetos avançados. Se você deseja melhorar suas habilidades de aprendizagem profunda, você precisa colocar suas mãos nestas idéias de projetos de aprendizagem profunda.

Estas são apenas algumas das aplicações do mundo real de Aprendizagem Profunda feitas até agora. A tecnologia ainda é muito jovem – ela está se desenvolvendo enquanto falamos. O Deep Learning tem imensas possibilidades de dar origem a inovações pioneiras que podem ajudar a humanidade a enfrentar alguns dos desafios fundamentais do mundo real.

Se você está interessado em saber mais sobre Aprendizagem Profunda e Inteligência Artificial, confira nosso programa PG Diploma em Aprendizagem Mecânica e Inteligência Artificial que é projetado para profissionais que trabalham e mais de 450 horas de treinamento rigoroso.