Deep Learning har framg\u00e5ngsrikt skapat ett stort buzz bland studenter och forskare. De flesta forskningsomr\u00e5den kr\u00e4ver en stor m\u00e4ngd medel och v\u00e4lutrustade laboratorier. Du beh\u00f6ver dock bara en dator f\u00f6r att arbeta med DL p\u00e5 de inledande niv\u00e5erna. Du beh\u00f6ver inte ens oroa dig f\u00f6r din dators datorkraft. Det finns m\u00e5nga molnplattformar tillg\u00e4ngliga d\u00e4r du kan k\u00f6ra din modell. Alla dessa privilegier har gjort det m\u00f6jligt f\u00f6r m\u00e5nga studenter att v\u00e4lja DL som sitt universitetsprojekt. Det finns m\u00e5nga djupa l\u00e4randeprojekt att v\u00e4lja mellan. Du kan vara nyb\u00f6rjare eller proffs; L\u00e4mpliga projekt \u00e4r tillg\u00e4ngliga f\u00f6r alla.<\/p>\n
Alla har projekt i sitt universitetsliv. Projektet kan vara litet eller revolutionerande. Det \u00e4r v\u00e4ldigt naturligt f\u00f6r en att arbeta med Deep Learning eftersom det \u00e4r en era av artificiell intelligens och maskininl\u00e4rning. Men man kan bli f\u00f6rvirrad med m\u00e5nga alternativ. D\u00e4rf\u00f6r har vi listat de b\u00e4sta djupinl\u00e4rningsprojekten som du b\u00f6r kolla in innan du v\u00e4ljer det senare.<\/p>\n
Det neurala n\u00e4tverket \u00e4r faktiskt sj\u00e4lva grunden f\u00f6r DL. F\u00f6r att f\u00f6rst\u00e5 DL ordentligt m\u00e5ste du ha en klar uppfattning om neurala n\u00e4tverk. \u00c4ven om det finns flera bibliotek tillg\u00e4ngliga att implementera i algoritmer f\u00f6r djupinl\u00e4rning, m\u00e5ste du kompilera dem en g\u00e5ng f\u00f6r att f\u00f6rst\u00e5 dem b\u00e4ttre. M\u00e5nga kanske tycker att det \u00e4r ett f\u00e5nigt projekt f\u00f6r djupt l\u00e4rande. Men den kommer att f\u00e5 sin betydelse n\u00e4r du \u00e4r klar med att bygga den. Detta projekt \u00e4r trots allt ett bra projekt f\u00f6r nyb\u00f6rjare.<\/p>\n
Projektets h\u00f6jdpunkter<\/u><\/strong><\/p>\n F\u00f6rarl\u00f6sa bilar \u00e4r en v\u00e4xande AI- och DL-trend. Stora biltillverkningsf\u00f6retag som Tesla, Toyota, Mercedes-Benz, Ford, etc., investerar kraftigt f\u00f6r att utveckla sin autonoma fordonsteknologi. En autonom bil m\u00e5ste f\u00f6rst\u00e5 och fungera i enlighet med trafikreglerna.<\/p>\n Som ett resultat, f\u00f6r att uppn\u00e5 precision med denna innovation, m\u00e5ste bilar f\u00f6rst\u00e5 v\u00e4gmarkeringar och fatta l\u00e4mpliga beslut. Genom att analysera betydelsen av denna teknik b\u00f6r eleverna f\u00f6rs\u00f6ka genomf\u00f6ra trafikm\u00e4rkesklassificeringsprojektet.<\/p>\n Projektets h\u00f6jdpunkter<\/u><\/strong><\/p>\n Om du vill f\u00f6rst\u00e5 djupinl\u00e4rning m\u00e5ste du genomf\u00f6ra djupinl\u00e4rningsprojekt. Br\u00f6stcancerklassificeringsprojektet \u00e4r ett annat enkelt men praktiskt projekt. Detta \u00e4r ocks\u00e5 ett bildbehandlingsprojekt. Ett betydande antal kvinnor runt om i v\u00e4rlden d\u00f6r varje \u00e5r enbart p\u00e5 grund av br\u00f6stcancer.<\/p>\n D\u00f6dligheten skulle dock kunna minska om cancern kunde uppt\u00e4ckas i ett tidigt skede. M\u00e5nga forskningsartiklar och projekt relaterade till uppt\u00e4ckt av br\u00f6stcancer har publicerats. Du m\u00e5ste \u00e5terskapa projektet f\u00f6r att f\u00f6rb\u00e4ttra dina kunskaper om DL s\u00e5v\u00e4l som Python-programmering.<\/p>\n Projektets h\u00f6jdpunkter<\/u><\/strong><\/p>\n Genusigenk\u00e4nning f\u00f6r sina respektive r\u00f6ster \u00e4r ett mellanliggande projekt. Du m\u00e5ste bearbeta ljudsignalen h\u00e4r f\u00f6r att klassificera mellan genrer. Det \u00e4r en bin\u00e4r klassificering. Man m\u00e5ste skilja p\u00e5 m\u00e4n och kvinnor utifr\u00e5n deras r\u00f6ster. Hanar har en djup r\u00f6st och honor har en h\u00f6g r\u00f6st. Du kan f\u00f6rst\u00e5 genom att analysera och utforska tecknen. Tensorflow kommer att vara det b\u00e4sta f\u00f6r att g\u00f6ra djupinl\u00e4rningsprojektet.<\/p>\n Projektets h\u00f6jdpunkter<\/u><\/strong><\/p>\n Att l\u00e4gga till bildtexter till bilder \u00e4r ett avancerat projekt. D\u00e4rf\u00f6r b\u00f6r du starta det efter att ha avslutat ovanst\u00e5ende projekt. I denna tid av sociala medier finns bilder och videor \u00f6verallt. De flesta f\u00f6redrar en bild framf\u00f6r ett stycke. Dessutom kan du f\u00e5 en person att f\u00f6rst\u00e5 en sak l\u00e4ttare med en bild \u00e4n med att skriva.<\/p>\n Alla dessa bilder beh\u00f6ver undertexter. N\u00e4r vi ser en bild kommer en bildtext automatiskt att t\u00e4nka p\u00e5. Detsamma m\u00e5ste g\u00f6ras med en dator. I detta projekt ska datorn l\u00e4ra sig att producera bildtexter utan m\u00e4nsklig hj\u00e4lp.<\/p>\n Projektets h\u00f6jdpunkter<\/u><\/strong><\/p>\n Folk lyssnar p\u00e5 musik varje dag. Olika m\u00e4nniskor har olika musiksmak. Du kan enkelt skapa ett musikrekommendationssystem med maskininl\u00e4rning. Att klassificera musik i olika genrer \u00e4r dock en annan sak. Man m\u00e5ste anv\u00e4nda DL-tekniker f\u00f6r att g\u00f6ra detta Deep Learning-projekt. Dessutom kan du f\u00e5 en mycket bra uppfattning om klassificering av ljudsignaler genom detta projekt. Det \u00e4r n\u00e4stan som k\u00f6nsklassificeringsproblemet med vissa skillnader.<\/p>\n Projektets h\u00f6jdpunkter<\/u><\/strong><\/p>\n Nuf\u00f6rtiden ser vi bara f\u00e4rgbilder. Det fanns dock en tid d\u00e5 endast monokroma kameror fanns tillg\u00e4ngliga. Bilderna, tillsammans med filmerna, var alla svartvita. Men med teknikens framsteg kan du nu l\u00e4gga till RGB-f\u00e4rg till svartvita bilder.<\/p>\n Deep Learning har gjort det ganska enkelt f\u00f6r oss att utf\u00f6ra dessa uppgifter. Du beh\u00f6ver bara k\u00e4nna till grundl\u00e4ggande Python-programmering. Du beh\u00f6ver bara bygga modellen och om du vill kan du \u00e4ven skapa ett GUI f\u00f6r projektet. Projektet kan vara mycket anv\u00e4ndbart f\u00f6r nyb\u00f6rjare.<\/p>\n Projektets h\u00f6jdpunkter<\/u><\/strong><\/p>\n M\u00e5nga m\u00e4nniskor anv\u00e4nder motorv\u00e4gen alla timmar p\u00e5 dygnet och p\u00e5 natten. Taxichauff\u00f6rer, lastbilschauff\u00f6rer, busschauff\u00f6rer och l\u00e5ngv\u00e4ga resen\u00e4rer lider av s\u00f6mnbrist. Som ett resultat \u00e4r d\u00e5sig k\u00f6rning mycket farlig. De flesta olyckor intr\u00e4ffar till f\u00f6ljd av f\u00f6rarens tr\u00f6tthet. S\u00e5 f\u00f6r att undvika dessa kollisioner kommer vi att anv\u00e4nda Python, Keras och OpenCV f\u00f6r att skapa en modell som informerar operat\u00f6ren n\u00e4r den blir tr\u00f6tt.<\/p>\n Projektets h\u00f6jdpunkter<\/u><\/strong><\/p>\n\n
<\/span>02. Klassificering av trafikm\u00e4rken<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
<\/span>03. Klassificering av br\u00f6stcancer<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
<\/span>04. K\u00f6nsigenk\u00e4nning med r\u00f6st<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
<\/span>05. Bildtextgenerator<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
<\/span>06. Klassificering av musikgenrer<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
<\/span>07. F\u00e4rgl\u00e4gg gamla svartvita bilder<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
<\/span>08. Detektering av d\u00e5sighet f\u00f6r f\u00f6raren<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
<\/span>09. Bildklassificering med CIFAR-10 Dataset<\/strong><\/span><\/h3>\n