10个有趣的AI项目，让你的简历与众不同！

作为人工智能爱好者和应用者，如果能实现下面的10个有趣项目会让你的工作经验脱颖而出！无论是人工智能的初学者，还是经验丰富的专家，积极的通过研究有趣的项目，从而提升自己的专业水平，对于职业发展都是大有裨益的。

1. 使用NLP自然语言技术生动商务会议摘要

面对一份几十页的报告，是不是所有人都会想要一个好的摘要，而不是花一天时间才能了解大概？我们在高中和上大学时就可能遇到了这样的情景，我们花了很多时间来准备一份完整的报告，但是老师只有时间阅读摘要。

好的总结已成为解决大数据过载问题的一种无可替代的有用方法。从大量对话中提取有效信息，可能具有很好的商业和教育价值。这可以通过统计和机器学习方法，捕获语言和情感方面的特征来完成。

手动将报告更改为摘要会花费很多时间，但是我们可以依靠自然语言处理（NLP） 技术来实现这一目标。比如，使用深度学习可以理解整个文本的上下文，从而准确抓住关键的信息点。对于需要快速总结文档的所有人来说，这就是梦想成真！

1. 从天文望远镜拍摄的图像中找出可居住的星球

这是一个图片识别的问题。

在最近十年中，人类对超过一百万颗恒星进行了监测，以识别正在运行的行星。人工解释系外行星候选者的工作量很大，容易犯人为错误，其后果难以评估。而运用人工智能算法，自动筛选符合标准的星球，正在成为极其有用的实际操作。

1. 老旧或者破损图片的再生

如果家中有一些宝贵的老照片，受损或者模糊难以辨认，是多么让人遗憾的一件事情。

机器学习算法，比如深度学习，可以通过发现所有图像缺陷（裂缝，划痕，孔洞）并使用修复算法来处理，从而可以根据周围的像素值轻松发现缺陷，以还原和着色旧照片。

1. 面部识别情绪并且推荐歌曲

面部识别算法大家都不再陌生，但是当你想听一些好的歌曲时候，如何运用面部识别算法自动检查你的情绪，并且自动推荐你喜欢的歌曲？

人脸是人体的重要组成部分，在了解人的心理状态方面尤其重要。如果能清晰自动推荐歌曲，这消除了手动将歌曲分离或分组到各种记录中繁琐任务，并有助于根据个人的情绪特征生成适当的播放列表。

人们倾向于根据自己的心情和兴趣听音乐。可以创建一种应用程序，通过捕获面部表情，根据用户的心情为用户推荐歌曲。

计算机视觉是一个跨学科领域，旨在向计算机传达对数字图像或视频的精准理解。计算机视觉算法可用于通过面部表情轻易确定用户的情绪。

1. 使用深度学习自动生成音乐

想要成为伟大的音乐家？人工智能肯定能帮你的忙。

音乐是各种频率的集合。 因此，自动生成音乐，是在最少人工干涉的情况下，通过倾听大量的（好听）音乐后，自动来创作小段音乐的过程。最近，深度学习工程已成为编程音乐生成的最前沿研究领域。

1. 基于社交媒体帖子预测抑郁症

这个话题比较沉重，但是已经越来越受到人们的重视。全球有接近3亿人患有抑郁症。 抑郁症世界上致残的主要原因。但是抑郁症的检测和治疗通常会延迟，不精确或完全没有察觉。

如今基于互联网的生活和发帖行为，为预测抑郁症提供了机会，可以改变早期的抑郁咨询服务，尤其是在年轻人中。比如，年青人每天在twitter上发送5亿条Tweet，每年大约2000亿条Tweet。

皮尤研究中心（Pew Research Center）指出，有72％的公众使用某种基于互联网的方式发布意见。从社交网络发布的数据集对许多领域都很重要，例如，人类科学和大脑研究。

1. 为手写方程式求解

家长们一定喜欢这个项目。

在所有问题中，手写数学表达式识别是计算机视觉研究领域中令人困惑的问题之一。您可以使用卷积神经网络（CNN） 和一些图像处理技术，通过手写数字和数学符号训练手写方程求解器 。开发这样的系统需要用数据训练我们的机器算法，使其精通学习并做出所需的预测。

1. 为视频节目自动生成介绍

比如一场精彩的球赛，你等不及观看全场比赛，如何最快获得比赛信息？

因此，该项目的想法基本上是从体育比赛视频中获得准确的摘要，比如如何自动总结出还要体育网站介绍比赛的亮点。为了提取文本摘要，已经提出了各种模型，但是神经网络做得最好。通常，总结指的是以简短的结构介绍信息，着重于传达事实和信息的部分，同时保证事件重要性。

1. 电子邮件的垃圾信息自动分类

电子邮件现在充斥了我们的信箱，但是不是每一个邮件都是有用的。大量的垃圾邮件占据了我们的时间。

机器学习算法可以高效的帮我们进行分类，但是一个重要的问题需要注意：如何在精确性和召回率之间做出抉择。一般来说，用户可以偶尔容忍阅读一些垃圾邮件，但是如果算法把重要邮件错误的标记为垃圾邮件，从而让用户遗漏重要信箱，就是不能接受的错误。

1. 从电影评论中自动获取情感分析结果

一部好的电影，大家会留下大量的评语和感想。如何和自动的分析大家的情绪，自动做出电影好坏的总结？

情感分析算法是这一任务的名称，该算法利用自然语言技术，结合分类算法，比如深度学习算法，自动总结每一个评语的情感程度。情感可以量化为0到1 的一个数字，数字越高越积极，越低越消极。好的情感分析算法，将是电影销量预测的有利武器。

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原文链接：https://blog.csdn.net/robot_learner/article/details/113927343?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522171851495616800215025034%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=171851495616800215025034&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-19-113927343-null-null.nonecase&utm_term=AI%E7%AE%80%E5%8E%86