人工智能方向毕业设计选题方法及建议
0分享至人工智能选题方向人工智能已经在语音识别、图像处理等方面取得了巨大成功。其研究方向可以大致分为以下几个域：1.计算机视觉生物特征识别：人脸识别、步态识别、行人ReID、瞳孔识别等；图像处理：分类标注、以图搜图、场景分割、车辆车牌、OCR、AR等；视频分析：安防监控、智慧城市等；2.自然语言处理情感分词、实体关系抽取、知识图谱、语音识别、文本数据挖掘、文本翻译等；3.数据挖掘消费习惯、天气数据、推荐系统、知识库（专家系统）等；4.游戏角色仿真、AlphaGo（强化学习）；5.复合应用线性预测、分类问题、无人驾驶、无人机、机器人等。限于自己的兴趣爱好和上手程度，建议大家在做该领域的毕业设计时尽量选择用人工智能去解决某个领域或者生活中的一个小的问题，比如医学领域的细胞分割、自动签到等。以下为为整理的毕业设计项目，完全可以作为当前较新的毕业设计题目选择方向。▪基于卷积神经网络的图像风格化处理（或者残差、VGG等）▪基于深度残差网络的图像修复系统设计与实现▪基于纹理分析的医学图像处理▪基于全卷积神经网络的医学图像分割▪基于人脸识别的签到系统的设计与实现▪基于LeNet-5的车牌字符识别研究▪基于卷积神经网络的微博情感倾向性分析基于▪基于卷积神经网络的鲜茶叶智能分选系统研究▪基于卷积神经网络的车型识别▪基于递归神经网络的生物医学命名实体识别▪基于递归神经网络的网络流量组合预测模型▪基于递归神经网络的焦化废水水质预报▪基于GRU-SVR的短时交通流量预测研究▪基于GRU神经网络的燃煤电站NO_x排放预测模型▪电话交谈语音识别中基于LSTM-DNN语言模型的重评估方法研究▪基于LSTM深度学习模型的中国电信官方微博用户情绪分析毕业论文命题（选题）技巧你可能现阶段存在的问题：1.不知道老师分配的题目应该怎么做，指导老师分享的信息不多，无从下手。2.自己定的题目总是被老师打回去。命题规则：基于+“什么算法(技术)“+“（在什么场景下）+解决了哪一类问题”+研究（与应用）“什么算法(技术)“：首先好的论文必须要明确提出使用什么算法或者技术，因为从短短的几个字中老师就能看出你会什么东西，技术怎么样。如LSTM、IndRnn、ATT-IndRnn等；切记不要乱使用如下的题目：▪基于深度学习的商品标签的识别与检测算法研究▪基于深度学习的单目图像深度估计▪基于深度学习的图像微变化检测算法研究▪基于深度学习的文字识别与检测算法研究▪基于深度学习的音乐分类算法研究为什么呢？1：深度学习太广，这样老师看的不是很清楚，会误以为你是大神，如果确定了某种算法，那么老师看起来比较明晰。2.可以稍稍减少工作量。如果题目范围广，，那么在你的论文中要体现多种深度学习算法之间的结果对比等，这样在无形中就增加了你的工作量，如果你的题目是：基于ATT-IndRnn的文字识别与检测算法研究，那么在公开数据集下做实验的时候，你就只需要做与循环神经网络相关的一些模型实验，而其他方法的模型的实验结果可以直接拿来用或者忽视不做。“（在什么场景下）+解决了哪一类问题”：在确定这个问题的时候，你要确定在所研究或者解决的问题域中数据集好不好找，或者与之相似的数据集好不好找等。切记空想、乱想，脑袋一热就确定，一定要找相关文献、问相关同学。研究（与应用）：如果你只想做算法的研究问题，那么命题末尾就最好是研究，如果你想让这个算法赋予实际的应用，那么一定要加上应用。如：基于AFM模型的音乐分类算法研究；这个题目你就可以在音乐数据集尚只做算法的研究。基于AFM模型的音乐分类算法研究与应用;这个题目你不仅需要研究算法，还要对该算法赋予实际的应用。备注：AFM模型为AttentionFactorizationMachines的缩写。难度把控普通存在的问题：(对于只要求顺利毕业的同学)定题不能定的太难，也不能定的太简单。太难了，自己做不出；太简单了，工作量不够，论文也没法写，甚至进不了答辩。建议：结合最新的深度学习模型，将这些方法应用到常见的领域，能够做到对该方法有所了解，且会解决生活中最常见的问题，这就基本符合毕业的要求了。那么问题来了，什么才是最新的深度学习模型呢？如：2018年以后某篇英文论文提出的某个方法，或者自己对深度学习模型进行创新组合等。那么什么是生活中最常见的问题呢？比如往年大家都做的哪个方向，大家可以接着做这个方向，因为你不用发愁数据集问题。找我获取编程视频课程+语法词汇解析+面试题库特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
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基于数据挖掘方法的学生课程推荐算法研究
一、课题来源及研究的目的和意义
1.1课题来源
计算机技术的进步，以及计算机网络建设的完善促使着社会信息化进程持续发展[1]。信息数据的获取、记录、保存、检索等操作也因为新技术的不断应用而变得更加方便快捷[2]。一方面，遍布各处的计算机网络终端设备打破了信息数据记录的时间和地域限制，让我们可以随时随地发送和接收数据；另一方面，存储速度越来越快的大容量电磁存储技术大大降低了信息数据存储的代价，使得记录并长时间保存海量数据成为现实。总体来说，在当今社会的各个领域中，信息数据的记录已经告别了“记账簿”形式的传统方式，迈入了电磁化存储的新时代[3]。信息数据存储需求与信息数据存储代价两者之间的矛盾进一步深化为信息数据存储数量激增与信息数据处理能力停滞不前的矛盾。简单的说就是“我们应该如何获取蕴涵于海量数据之中的信息？”这一问题。总所周知，信息处理是一个知识创造的过程。这个过程需要具有某领域专业知识的专家通过对数据进行分析来完成。数据的大爆炸使得整个信息处理过程不堪重负。在原始的信息处理方式日益不能满足信息处理的需求的背景下，在统计学、计算机科学、人工智能等多学科知识融合的基础上，数据挖掘方法应运而生，将数据处理和信息获取从原始的人工方式转向了大规模计算机自动化的方式，开辟了信息数据处理的新局面[4]。
教育是立国之本。随着我国改革开放的不断深化，教育事业正在逐步成为我国现代化建设过程中的一项重要工作[5]。我国的各项新教育政策的出台鼓励更多的青少年走进学校接受高等教育，为祖国的未来贡献自己的力量。到20xx年，我国的大学入学率计划达到40%，较20xx年提高了17%。在如此庞大的学生群体面前，人均可利用的教育资源正在逐年缩减。如何在有限教育资源的前提下，提高教育资源利用率是关系我国教育教学质量的重要问题之一。为此，需要我国的教育工作者深入研究我国目前的教育体制，提出合理化建议，健全我国教育教学体制，提高教学质量。衡量教学质量的关键因素是学生，量化学生学习质量的主要指标是学生成绩。面对3000万学生以及上亿的成绩数据，显然数据挖掘是必不可少的信息数据处理方法[6]。
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