人工智能实战项目(python)+多领域实战练手项目
人工智能实战项目大家好，我是微学AI，本项目将围绕人工智能实战项目进行展开，紧密贴近生活，实战项目设计多个领域包括：金融、教育、医疗、地理、生物、人文、自然语言处理等；帮助各位读者结合机器学习与深度学习构建智能而且实用的人工智能简单系统，创建有影响力的AI应用，项目中提供项目原码，一步一步地运行每行代码，了解每行代码在做什么，由浅入深，不断地解决多领域的问题。
开源地址：https://github.com/shenqiang0601/deep_learning.git
目录一、人工智能基础部分
1.人工智能基础部分1-人工智能的初步认识
2.人工智能基础部分2-一元一次函数感知器
3.人工智能基础部分3-方差损失函数的概念
4.人工智能基础部分4-梯度下降和反向传播
5.人工智能基础部分5-激活函数的概念
6.人工智能基础部分6-神经网络初步认识
7.人工智能基础部分7-高维空间的神经网络认识
8.人工智能基础部分8-深度学习框架keras入门案例
9.人工智能基础部分9-深度学习深入了解
10.人工智能基础部分10-卷积神经网络初步认识
11.人工智能基础部分11-图像识别实战
12.人工智能基础部分12-循环神经网络初步认识
13.人工智能基础部分13-LSTM网络：预测上证指数走势
14.人工智能基础部分14-蒙特卡洛方法在人工智能中的应用及其Python实现
15.人工智能基础部分15-自然语言处理中的数据处理上采样、下采样、负采样是什么？
16.人工智能基础部分16-神经网络与GPU加速训练的原理与应用
17.人工智能基础部分17-隐马尔科夫模型在序列问题的应用
18.人工智能基础部分18-条件随机场CRF模型的应用
...(待更新)
二、机器学习实战项目
1.机器学习实战1-四种算法对比对客户信用卡还款情况进行预测
2.机器学习实战2-聚类算法分析亚洲足球梯队
3.机器学习实战3-利用决策树算法根据天气数据集做出决策
4.机器学习实战4-教育领域:学生成绩的可视化分析与成绩预测-详细分析
5.机器学习实战5-天气预测系列:利用数据集可视化分析数据，并预测某个城市的天气情况
6.机器学习实战6-电子商务网站用户行为分析及服务推荐
7.机器学习实战7-服务员公司客户价值分析与流失分析
8.机器学习实战8-基于基站定位数据的商圈分析
9.机器学习实战9-售车逃税店铺自动识别
10.机器学习实战10-企业关联规则挖掘
...(待更新)
三、深度学习实战项目
1.深度学习实战1-(keras框架)企业数据分析与预测
2.深度学习实战2-(keras框架)企业信用评级与预测
3.深度学习实战3-文本卷积神经网络（TextCNN）新闻文本分类
4.深度学习实战4-卷积神经网络（DenseNet）数学图形识别+题目模式识别
5.深度学习实战5-卷积神经网络（CNN）中文OCR识别项目
6.深度学习实战6-卷积神经网络(Pytorch)+聚类分析实现空气质量与天气预测
7.深度学习实战7-电商产品评论的情感分析
8.深度学习实战8-生活照片转化漫画照片应用
9.深度学习实战9-文本生成图像-本地电脑实现text2img
10.深度学习实战10-数学公式识别-将图片转换为Latex(img2Latex)
11.深度学习实战11(进阶版)-BERT模型的微调应用-文本分类案例
12.深度学习实战12(进阶版)-利用Dewarp实现文本扭曲矫正
13.深度学习实战13(进阶版)-文本纠错功能，经常写错别字的小伙伴的福星
14.深度学习实战14(进阶版)-手写文字OCR识别，手写笔记也可以识别了
15.深度学习实战15(进阶版)-让机器进行阅读理解+你可以变成出题者提问
16.深度学习实战16(进阶版)-虚拟截图识别文字-可以做纸质合同和表格识别
17.深度学习实战17(进阶版)-智能辅助编辑平台系统的搭建与开发案例
18.深度学习实战18(进阶版)-NLP的15项任务大融合系统，可实现市面上你能想到的NLP任务
19.深度学习实战19(进阶版)-SpeakGPT的本地实现部署测试，基于ChatGPT在自己的平台实现SpeakGPT功能
20.深度学习实战20(进阶版)-文件智能搜索系统，可以根据文件内容进行关键词搜索，快速找到文件
21.深度学习实战21(进阶版)-AI实体百科搜索，任何名词都可搜索到的百科全书
22.深度学习实战22(进阶版)-AI漫画视频生成模型，做自己的漫画视频
23.深度学习实战23(进阶版)-语义分割实战，实现人物图像抠图的效果（计算机视觉）
24.深度学习实战24-人工智能(Pytorch)搭建transformer模型,真正跑通transformer模型，深刻了解transformer的架构
25.深度学习实战25-人工智能(Pytorch)搭建T5模型,真正跑通T5模型,用T5模型生成数字加减结果
26.深度学习实战26-(Pytorch)搭建TextCNN实现多标签文本分类的任务
27.深度学习实战27-Pytorch框架+BERT实现中文文本的关系抽取
28.深度学习实战28-AIGC项目：利用ChatGPT生成定制化的PPT文件
29.深度学习实战29-AIGC项目：利用GPT-2(CPU环境)进行文本续写与生成歌词任务
30.深度学习实战30-AIGC项目：自动生成思维导图文件，解放双手
31.深度学习实战31-开发基于机器学习的在线图像识别工具
...(待更新)
四、深度学习技巧应用
1.深度学习技巧应用1-利用知识蒸馏技术做模型压缩
2.深度学习技巧应用2-神经网络中的‘残差连接’
3.深度学习技巧应用3-神经网络中的超参数搜索
4.深度学习技巧应用4-模型融合：投票法、加权平均法、集成模型法
5.深度学习技巧应用5-神经网络中的模型剪枝技巧
6.深度学习技巧应用6-神经网络中模型冻结-迁移学习技巧
7.深度学习技巧应用7-K折交叉验证的实践操作
8.深度学习技巧应用8-各种数据类型的加载与处理，并输入神经网络进行训练
9.深度学习技巧应用9-模型训练中学习率的调整和假数据生成技巧与总结
10.深度学习技巧应用10-PyTorch框架中早停法类的构建与运用
11.深度学习技巧应用11-模型训练中稀疏化参数与稀疏损失函数的应用
12.深度学习技巧应用12-神经网络训练中批归一化的应用
13.深度学习技巧应用13-神经网络中数据并行训练的原理
14.深度学习技巧应用14-深度学习跨框架应用，ONNX实现模型互操作性
15.深度学习技巧应用15-自动机器学习Autogluon的应用技巧
16.深度学习技巧应用16-利用python线程技术实现多图像生成项目
17.深度学习技巧应用17-pytorch框架下模型int8,fp32量化技巧
18.深度学习技巧应用18-OFD格式文件与人工智能结合的技巧应用，实现OFD转文本、OFD自动分类与内容提取
19.深度学习技巧应用19-可视化的模型训练功能TensorBoard的使用，也能在pytorch框架下实现
..(待更新)
五、知识图谱实战项目
知识图谱开篇：知识图谱实战开篇-讲述知识图谱是什么，要学哪些知识，一文讲通
1.知识图谱实战应用1-知识图谱的构建与可视化应用
2.知识图谱实战应用2-知识图谱的知识融合与知识消歧
3.知识图谱实战应用3-知识图谱中的电影推荐算法
4.知识图谱实战应用4-知识图谱中寻找相似用户(协同过滤算法)
5.知识图谱实战应用5-基于知识图谱的创建语义搜索功能
6.知识图谱实战应用6-基于知识推理进行知识补全的功能
7.知识图谱实战应用7-最完整的常用Cypher查询语句与实际应用
8.知识图谱实战应用8-从文本关系抽取到知识图谱关系构建流程贯通
9.知识图谱实战应用9-基于neo4j的知识图谱框架设计与类模型构建
10.知识图谱实战应用10-实际应用：电影演员等数据关系操作实战
11.知识图谱实战应用11-基于py2neo构建一个简单的问答功能
12.知识图谱实战应用12-食谱领域智能问答系统，实现菜谱问答
13.知识图谱实战应用13-医疗疾病领域智能问答系统，实现症状问答，支持数据扩展
14.知识图谱实战应用14-企业相关文件管理领域的应用，优化文件管理效率
15.知识图谱实战应用15-知识图谱在生物基因学上的应用，实现基因与疾病关联查询
...(待更新)
以上已整理所有的代码与数据集，模型，可直接运行，需要的小伙伴私信我！
中小学人工智能课程内容设计及实施案例分析
我国中小学人工智能教育取得飞速发展与瞩目成绩的同时，也存在以下几点主要问题。
其一，缺乏完善的课程体系，无论是国家课程还是校本课程，人工智能教育都是依托其他课程开展的，这导致了人工智能教育内容分量难以确定，目标难以明晰。横向来看，教学内容过于碎片化，学生难以构建相关知识体系；纵向来看，学段间的人工智能教育内容联系不够紧密，这既不利于学生循序渐进的知识与技能学习，也使得教师难以把握学情从而导致教学目标与教学效果之间的落差。此外，现阶段中小学人工智能教育的教材大多属于产品说明书或用户指南[4]。
二、中小学人工智能课程设计
表1中小学人工智能课程目标及内容架构
人工智能技术虽然复杂深奥，但是其应用广泛且贴近生活，知识内容间紧密联系，对学生而言并非是不可感知、无法构建的。以人工智能为依托培养学生的计算思维、智能素养也并非是难以实现的。教师如何设计人工智能课程内容以及课程间以何种方式组织就显得尤为重要。
（一）中小学人工智能课程内容设计案例
下面，以初中年级人工智能课程中的“智能灯”为例对中小学人工智能的课程内容设计做详细阐述。“智能灯”一课意在通过学生对于生活中常见情境下智能灯的设计了解其背后设计原理，能够通过模块化程序设计和python代码编写出智能灯的程序，激发学生对于人工智能在生活中应用的兴趣。“智能灯”课的具体课程内容设计如图1所示：
图1以“智能灯”为例的人工智能课程内容设计
1.问题提出，明确任务
问题提出：绿色、环保、节能、和谐是当今生活的主旋律，智能灯的出现深化了人类与灯光之间的关系。请同学们结合生活实际谈一谈你所了解的智能灯！
明确任务：明确智能灯的设计要求——内置监测外界光线强度传感器，当光敏值大于700时，灯自动打开，当光敏值小于700时，灯自动熄灭。
2.深入探究，设计展示
深入探究：请学生利用可视化工具，例如思维导图，深入理解智能灯的设计要求，分析其所需要的元器件并搭建其真实应用的简易场景。
设计展示：小组通过分工利用模块化程序语言和python语言对智能灯进行设计，调试形成小组作品，并对本组作品进行演示和分享，讨论这两种不同的计算机语言在应用时的异同之处。
3.总结反思，拓展提高
以思维导图的形式回顾智能灯设计的全过程。在实际生活中往往面临着更为复杂的情境，当外界光线昏暗，智能灯会自动给打开且不能自动关闭，这也造成了一种资源浪费。进而引发学生对智能灯更深入的思考，完善、改进作品设计，为之后的课程内容做好准备。
本案例从生活实际出发引发学生的学习兴趣，在内容设计过程中通过对可视化工具的利用帮助学生理清思维脉络，不仅重视学生对模块程序和计算机语言的学习利用，更是通过比较二者的语言风格加强学生对编程的深入理解，进而培养学生的计算思维。
（二）中小学人工智能课程组织案例
人工智能虽然是一个知识体系丰富的新兴技术领域，其内容架构设计包含人工智能基础、算法与编程、机器人与智能系统等多个模块。表面看起来是彼此独立、互不关联的内容，但实际上，无论是技术特点还是知识内容都是可联系、可互通的。忽视了课程内容间的联系、放弃将内容整合成为模块是无法将人工智能的原理与技术讲解透彻的，也无法将计算思维和智能的培养渗入课堂。因而，以综合任务为导向的模块化组织中小学人工智能课程不仅能够有效帮助学生构建人工智能知识体系，更有助于教师组织形式丰富、内容多样的系统课程，增加课堂趣味性、有效性。
以“模拟城市交通系统”为例组织相关课程内容。如图2所示，智能路灯、自动道闸、智能信号灯、环线巴士、无人加油站原本都是独立的课程内容，根据课程与生活实际的联系整合成模拟城市交通系统为主题的模块。教师利用5-10个课时实践此模块，引导学生设计完成模拟城市交通系统这个综合任务实践每课内容，帮助学生在体验人工智能的同时，创造性地应用人工智能解决实际问题。
图2“模拟城市交通系统”课程模块
三、中小学人工智能课程实施策略
（一）跨学科整合式教学
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它的涉及领域除了计算机科学外，更包括了生物学、心理学等。跨学科的整合能够将数学、生物、神经科学等多学科知识与人工智能知识相融合、渗透。在这个过程中，教师不仅能够利用其他学科知识帮助学生理解人工智能知识内容，更利用其他学科思维帮助学生培养计算思维的核心素养。跨学科整合式的教学是将人工智能学科与其他相关学科进行融合，以项目形式实践课程内容，利用人工智能技术创造性地解决实际生活问题。以“机器视觉”一课为例设计如下，这一课中，教师将人工智能中机器视觉的知识与神经科学相结合（如图3），以人是如何看到事物的为导入，进而类比解释机器是如何“看到”事物的。该教学设计在渗透了脑科学知识的基础上，帮助学生联系生活实际体验人工智能的应用与价值。
图3“机器视觉”与神经科学知识融合
（二）情境游戏化教学
由于中小学学生的认知水平存在局限性和差异性，以及人工智能领域知识特性，学生难以通过讲授和演示直接理解课程内容。人工智能技术的发展也为创设情境提供了条件，教师完全可以利用人工智能技术的应用反哺课堂教学，帮助学生增强学习的体验感，对人工智能技术形成直观、形象的理解。借助游戏化的角色、模式以及元素，为学生提供丰富、有趣的学习内容；通过机制、增益等策略，能够丰富学习者的经历和体验，同时提高学习者在活动中的参与率和巩固率[9]。因而，将情境的创设与游戏化学习相结合，有利于增强人工智能教学课堂的趣味性、个性化。例如东南大学举办的人工智能为主题的夏令活动中实施的“火灾演练”，要求学生扮演消防员在模拟灭火行动中完成救援。创设的火灾情境融合机器人小车巡线、FPV第一视角等教学内容。氛围营造、综合竞赛及消防员的角色扮演都极大激发了学生的课堂兴趣及参与感。该项目在实践中得到了学生与教师的一致肯定。该设计能够帮助学生将人工智能知识与生活实际相联系，建构开源硬件的知识体系。鼓励学生在游戏化式轻松的教学环境中大胆创新。从而达到培养学生核心素养与创新能力的目标。
表2“火灾演练”项目内容
面向中小学开展人工智能课程有利于学生了解现代科技发展、适应未来生活有着重要的意义。目前，我国中小学人工智能教育尚在探索发展阶段，无论是课程内容的设计还是其组织方式、或是教学策略均未成型，本研究希望借以案例的分析，促进研究者对中小学人工智能课程设计广泛、深入的思考。
参考文献
[1]国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知[EB/OL].
[2]教育部关于印发《教育信息化2.0行动计划》的通知
[3][7]谢忠新,曹杨璐,李盈.中小学人工智能课程内容设计探究[J].中国电化教育,2019(4):17-22.
[4]徐多,胡卫星,赵苗苗.困境与破局:我国机器人教育的研究与发展[J].现代教育技术,2017,27(10):94-99.
[5]周邵锦,王帆.K-12人工智能教育的逻辑思考:学生智慧生成之路——兼论K-12人工智能教材[J].现代教育技
术,2019,29(4):12-18.
[6]解月光,杨鑫,付海东.高中学生信息技术学科核心素养的描述与分级[J].中国电化教育,2017(5):8-14.
[8]李德毅.AI——人类社会发展的加速器[J].智能系统学报,2017,(5):583-589.
[9]祝智庭,魏非.教育信息化2.0:智能教育启程,智慧教育领航[J].电化教育研究,2018,39(9):5-16.
东南大学百研工坊：21世纪是我国创新型人才培养的关键期。东南大学百研工坊（儿童发展与教育研究所）结合信息技术、生物医学工程、脑科学技术，进行青少年科学素养的国际比较研究和学生核心概念掌握水平的评测系统的研究与开发，我们的目标是：（1）面向中小学学生综合能力发展的steam研究；（2）通过实证教育研究，探究科学素养的本质及有效的培养途径；（3）将科学素养的传统评测方法与现代信息技术相结合，探究基于ECD模型的学生科学素养评测方法研究；（4）运用ERP、EEG和眼动等脑科学技术，开展对学生核心概念熟练掌握程度的评测研究。
责编：罗培
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人工智能创业项目有哪些（人工智能创业风口项目）
人工智能创业项目有哪些（人工智能创业风口项目）时间：2022-05-0716:45:49作者：writer001阅读：
分享到：人工智能创业项目的创业方向2009-2019.据可查数据显示，国内人工智能创业项目获投事件6000+，总获投金额超过3000亿。2020年截至目前，人工智能方向投资事件数609个。
人工智能赛道的创业主要分两大块：技术和行业应用(底层算法在创业项目中较少涉及)。技术涵盖机器视觉、语音识别、自语言处理、文本分析、生物识别等。应用：当下获投热度较高的方向有自动驾驶、医疗健康、安防监控等，而应用已相对成熟的板块和金融。
人工智能创业项目有哪些1、电销机器人
相信很多人都有这样的经历，莫名的接到一些推销电话，电话人声吐字清晰，而且基本都是声音甜美的女声，不管你说什么，她都在说自己推销的东西。这种就是电销机器人。
到现在，无数的电销机器人已经应用到各个行业领域中，它的作用就是替代电话客服进行推销、推广，电销机器人不会被用户语言干扰，也没有普通话不标准的问题。
最最重要的是，机器人可以24小时不间断的工作，它们工作量高而始终保持高效率，需要的仅仅是几度电，这种电销机器人就是公司企业营销推广的不二之选。
2、在线客服系统
以前一直采用人工客服时，对企业来说，要请许多客服，甚至要请2批人白班夜班轮换，这就造成了大量的成本支出;对客服员工来说，每天工作内容、说的话都是一样的，枯燥而没有价值。
而现在已经有了在线客服系统，比如我们在网购的时候，可以询问客服，“发哪些快递?”“适合哪个型号?”等常规性问题，无论什么时候，无论多晚都能即时收到回复。这种在线客服系统在高效完成工作的同时，还大大的节省了人力物力。
除了电商平台外，在线客服系统还可以放在社群与群成员互动，或者其他网站上在线解答问题等等，总之它的应用场景非常广泛。
3、智能家居
小米公司，相信大家都不陌生，大众认知就是“小米，一个做手机的公司”，其实小米不只是卖手机，它卖的是一整套智能家居，从小米电视到小米手环，从小米路由器到小米平衡车。
这些家居产品有一个智能AI，你可以一个口令就指挥这些产品自己运行，并且AI还会搜集你的使用数据，最后达到不用你操心指挥，它就可以运行至你满意的状态。
无论是像小爱同学、天猫精灵这种智能AI，还是智能门锁、智能手表、智能净水器等等，早已被许多人家里应用，成为生活中必不可少的伙伴。
4、人脸识别系统
说到人脸识别系统，现在已经运用的越来越广泛了，除了常见新型的智能手机采用人脸识别解锁、付款，还有诸如地铁、安防、信息采集、景点等各行各业也逐渐开始采用人脸识别系统。
5、人工智能训练师认证中心
人工智能训练师认证中心可能是我们普通人进军人工智能行业比较容易的一个项目了，因为他前期不需要太多的投资也不需要学习多么难的技术，团队搭建起来不需要花成本推广业务，做好标注项目就可以拿到产值。“人工智能训练师”是人社部发的新一批职业，人工智能训练师数据标注员是当下人工智能行业中的一大缺口，我们需要大量的数据标注员去做人工智能的前端数据处理，工作内容主要是图片拉框，打点，视频分类，语音转写等等。该职业可灵活办公可全职可兼职，只要数据做的质量标准即可获得丰厚的报酬。
从事该行业通过人工智能训练师考试认证后总部可以推荐就业或者提供稳定数据资源来给学员或者团队来做。
这里有两个点非常适合大学生在校园做这样的项目。
1.人工智能训练师考试认证代理商
这个很容易理解吧，也就是帮机构招学员，像中公教育、领军教育这样的考研班招生，招一个学员多少多少钱。
2.组建人工智能训练师团队做数据标注项目
考证，兼职这两点在任意一个高校中其实都不难做。在这边人工智能训练师“考证”并不是单纯的拿到一个证书去申请学分，通过认证的学员可以做这样职业全职或者兼职，在校园或者社会可以组建一个这样的团队做工作室，学员做的项目产值团队长可以拿一定的提成，学员报名考试认证也可以拿一定的提成。这就需要你有一定的组织领导能力。考试课程以及证书发布，和后续的项目资源对接都是总部来负责。
如果您也看好人工智能行业发展了解人工智能训练师项目可以在文章下方留言咨询获取行业资料~
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本文标题与链接：人工智能创业项目有哪些（人工智能创业风口项目）https://www.lingeyizhan.com/chuangye/477.html
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