7 dự án AI thú vị dành cho mọi trình độ

Chúng ta đang sống trong thời đại thú vị, nơi trí tuệ nhân tạo (AI) và các chatbot như ChatGPT đang thống trị các cuộc trò chuyện. Dường như ai cũng muốn có một trợ lý AI cá nhân. Nhưng bạn có muốn tự xây dựng dự án AI của riêng mình từ đầu không?

Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét các dự án AI dành cho người mới bắt đầu, nhà phát triển trung cấp và chuyên gia. Bạn sẽ tìm thấy các nguồn tài liệu hướng dẫn tạo ứng dụng AI của riêng mình, cho dù bạn mới bắt đầu hay đã có kinh nghiệm.

Các dự án AI dành cho người mới bắt đầu

Những dự án AI dành cho người mới bắt đầu này có thể giúp bạn tự tin hơn và phát triển các kỹ năng mới, đảm bảo bạn nắm vững những kiến ​​thức cơ bản về trí tuệ nhân tạo.

1. Cho đi sự sống: Dự đoán hiến máu

Dự án Cho đi sự sống: Dự đoán hiến máu nhằm mục đích dự đoán liệu người hiến máu có hiến máu trong một khoảng thời gian nhất định hay không. Bộ dữ liệu được sử dụng trong dự án này đến từ một xe hiến máu lưu động ở Đài Loan, thu thập máu từ nhiều trường đại học khác nhau như một phần của chiến dịch hiến máu.

Trong dự án AI này, bạn sẽ xử lý dữ liệu thô và nhập nó vào công cụ TPOT Python AutoML. Công cụ này sẽ tìm kiếm trong hàng trăm quy trình Machine Learning để xác định quy trình tốt nhất cho bộ dữ liệu của chúng ta.

Sau khi xác định được quy trình lý tưởng, chúng ta sẽ tạo mô hình bằng cách sử dụng các đặc trưng được chuẩn hóa để đạt được điểm số tốt hơn.

Các công cụ AutoML cho phép ngay cả những người mới bắt đầu với kiến ​​thức Machine Learning hạn chế cũng có thể xây dựng các dự án AI. Những công cụ này xử lý tất cả các tác vụ và cung cấp mô hình hoạt động tốt nhất để thử nghiệm và triển khai.

2. Dự đoán phê duyệt thẻ tín dụng

Trong dự án Dự đoán phê duyệt thẻ tín dụng, bạn sẽ tạo một ứng dụng phê duyệt thẻ tín dụng tự động bằng cách sử dụng tối ưu hóa siêu tham số và Logistic Regression (Hồi quy Logistic).

Đối với dự án AI này, bạn sẽ cần sử dụng nhiều kỹ năng khác nhau, chẳng hạn như xử lý giá trị thiếu, xử lý các đặc trưng phân loại, chuẩn hóa những đặc trưng, ​​xử lý dữ liệu không cân bằng và áp dụng tối ưu hóa siêu tham số tự động thông qua GridCV.

Dự án này được thiết kế để thử thách bạn vượt ra ngoài phạm vi dữ liệu đơn giản và sạch sẽ.

Các dự án AI trung cấp

Những dự án AI này dành cho người học ở trình độ trung cấp vì chúng xây dựng dựa trên các kỹ năng nền tảng mà bạn nên đã có. Chúng đủ thách thức để vừa thú vị vừa giúp bạn phát triển kỹ năng.

3. Phát hiện đối tượng

Trong dự án Phát hiện Đối tượng, bước đầu tiên là chia hình ảnh thành các ô. Sau đó, bạn sẽ sử dụng mạng CNN VGG-16 được huấn luyện trước để dự đoán xác suất có một con mèo trong hình ảnh. Cuối cùng, bạn sẽ tạo một bản đồ nhiệt về xác suất để chỉ ra vị trí của con mèo trong hình ảnh.

Để cung cấp vị trí chính xác hơn cho một hộp giới hạn, bạn phải sử dụng mô hình hồi quy để dự đoán tọa độ của nó.

Khi xử lý các đối tượng có hình dạng phức tạp hơn, việc sử dụng mạng nơ-ron tích chập (CNN) sẽ rất hữu ích. Để đạt được điều này, bạn sẽ sử dụng thuật toán tối ưu hóa giảm độ dốc ngẫu nhiên và sai số bình phương trung bình (MSE) làm thước đo, vì mục tiêu của chúng ta là thực hiện hồi quy. Cuối cùng, bạn sẽ đánh giá kết quả của mô hình.

4. BERT cho phân loại văn bản

Trong dự án Phân loại văn bản, bạn sẽ sử dụng BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) để dự đoán xem một bài báo TIN TỨC cho trước thuộc danh mục "Thế giới", "Thể thao", "Kinh doanh" hay "Khoa học/Công nghệ".

Dự án AI trung cấp này sẽ dạy bạn cách xử lý tập dữ liệu, xây dựng và huấn luyện mô hình, và cuối cùng là đánh giá hiệu suất của mô hình. Ngoài ra, bạn sẽ tìm hiểu về cơ chế chú ý, chuyển đổi và hiểu kiến ​​trúc BERT.

Việc đưa dự án này vào profile Machine Learning của bạn có thể tăng cơ hội được tuyển dụng. Bên cạnh việc học cách huấn luyện các mô hình AI lớn, bạn cũng sẽ có được kiến ​​thức kỹ thuật về cách thức hoạt động của những mô hình lớn và phức tạp này.

Các dự án AI dành cho chuyên gia

Những dự án AI dành cho chuyên gia này sẽ thực sự thách thức bạn. Để hoàn thành chúng, bạn sẽ cần sử dụng một loạt các kỹ năng, kiến ​​thức và thử các khái niệm mới sẽ giúp bạn phát triển.

5. Phân tích và dự báo thị trường chứng khoán bằng LSTM

Khám phá và tìm hiểu dữ liệu thị trường chứng khoán, tập trung vào các cổ phiếu công nghệ như Apple, Amazon, Google và Microsoft trong dự án Phân tích và Dự báo Thị trường Chứng khoán bằng LSTM.

Tìm hiểu cách truy xuất thông tin cổ phiếu bằng thư viện yfinance và trực quan hóa dữ liệu bằng Seaborn và Matplotlib. Phân tích rủi ro của một cổ phiếu dựa trên lịch sử hoạt động trước đó. Cuối cùng, xây dựng một mô hình AI sử dụng phương pháp Long Short Term Memory (LSTM) để dự đoán giá cổ phiếu trong tương lai.

Kiến thức về xử lý tập dữ liệu chuỗi thời gian và khả năng dự báo giá cổ phiếu là rất quan trọng đối với bất kỳ ai quan tâm đến lĩnh vực tài chính hoặc các lĩnh vực nghiên cứu.

Tương tự, khả năng hiểu xu hướng và đưa ra giải pháp là một kỹ năng được săn đón nhiều trong ngành tài chính.

6. Super Mario AI

Trong dự án Super Mario AI, bạn sẽ huấn luyện một AI agent để chơi cấp độ đầu tiên của Thế giới Super Mario bằng cách sử dụng Deep Q-learning và đầu vào pixel thô. Nó kết hợp các kỹ thuật như thuật lại kinh nghiệm, mạng biến đổi không gian và chính sách ε-greedy.

Kiến trúc mô hình có các nhánh riêng biệt để xử lý lịch sử hành động, lịch sử ảnh chụp màn hình và trạng thái hiện tại, được hợp nhất trước khi lớp đầu ra dự đoán giá trị hành động - phần thưởng. Thông qua việc quan sát màn hình game, nó học cách chơi cấp độ mà không cần các tính năng được thiết kế thủ công.

Dự án này rất tiên tiến và đòi hỏi trình độ chuyên môn sâu rộng cả về học tăng cường và thị giác máy tính. Mặc dù có thể khó sao chép, nhưng nỗ lực bỏ ra rất đáng giá.

Các dự án AI để giải trí

Chúng ta kết thúc danh sách các dự án AI với một dự án nhanh chóng và thú vị. Ngay cả khi mới làm quen với lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, bạn cũng sẽ thấy dự án này thú vị.

7. Xây dựng chatbot AI trong 5 phút

Trong dự án AI để giải trí, bạn sẽ xây dựng một chatbot AI bằng cách sử dụng Hugging Face và Gradio. Nó khá đơn giản và yêu cầu kiến ​​thức tối thiểu về lập trình Python.

Trong dự án này, bạn sẽ học cách xây dựng và triển khai ứng dụng web sử dụng transformer để tải mô hình hội thoại và sử dụng suy luận trò chuyện gradio để tạo suy luận người dùng chatbot. Chỉ mất 5 phút để xây dựng một ứng dụng và bạn không cần phải rời khỏi trình duyệt của mình.

Gradio gần đây đã giới thiệu gr.ChatInterface(predict), cho phép người dùng dễ dàng xây dựng chatbot tùy chỉnh và tích hợp chúng với những agent trong vòng chưa đầy 5 phút. Để có hướng dẫn đầy đủ về cách tạo giao diện trò chuyện của riêng bạn, hãy truy cập trang Creating A Chatbot Fast trên gradio.app.