딥 러닝은 학생과 연구자 사이에서 성공적으로 과대 광고를 만들었습니다. 대부분의 연구 분야는 많은 자금과 시설이 완비된 연구실을 필요로 합니다. 그러나 초기 수준에서 DL을 사용하려면 컴퓨터만 있으면 됩니다. 컴퓨터의 연산 능력에 대해 걱정할 필요조차 없습니다. 모델을 실행할 수 있는 많은 클라우드 플랫폼을 사용할 수 있습니다. 이러한 모든 특권을 통해 많은 학생들이 대학 프로젝트로 DL을 선택할 수 있습니다. 선택할 수 있는 딥 러닝 프로젝트가 많이 있습니다. 당신은 초보자이거나 전문가일 수 있습니다. 적합한 프로젝트는 모두에게 제공됩니다. Show 최고의 딥 러닝 프로젝트누구나 대학 생활에서 프로젝트가 있습니다. 프로젝트는 작거나 혁신적일 수 있습니다. 있는 그대로 딥러닝을 하는 것은 지극히 자연스러운 일이다. 인공지능과 머신러닝의 시대. 그러나 많은 옵션으로 인해 혼란스러울 수 있습니다. 그래서 최종 프로젝트를 진행하기 전에 살펴봐야 할 최고의 딥 러닝 프로젝트를 나열했습니다. 01. 처음부터 신경망 구축하기신경망은 실제로 DL의 가장 기초입니다. DL을 제대로 이해하려면 신경망에 대한 명확한 개념이 필요합니다. 여러 라이브러리를 구현하여 사용할 수 있지만 딥 러닝 알고리즘, 더 나은 이해를 위해 한 번 빌드해야 합니다. 많은 사람들이 이것을 어리석은 딥 러닝 프로젝트로 생각할 수 있습니다. 그러나 일단 구축을 마치면 그 중요성을 알게 될 것입니다. 이 프로젝트는 결국 초보자를 위한 훌륭한 프로젝트입니다. 프로젝트 하이라이트
02. 교통 표지 분류자율주행차가 떠오르고 있다 AI 및 DL 추세. Tesla, Toyota, Mercedes-Benz, Ford 등과 같은 대형 자동차 제조 회사는 자율 주행 차량의 기술을 발전시키기 위해 많은 투자를 하고 있습니다. 자율주행 자동차는 교통 규칙을 이해하고 작동해야 합니다. 결과적으로 이 혁신으로 정밀도를 달성하려면 자동차가 도로 표시를 이해하고 적절한 결정을 내려야 합니다. 이 기술의 중요성을 분석하여 학생들은 교통 표지 분류 프로젝트를 시도해야 합니다. 프로젝트 하이라이트
03. 유방암 분류딥러닝을 이해하려면 딥러닝 프로젝트를 완료해야 합니다. 유방암 분류 프로젝트는 간단하면서도 실용적인 또 다른 프로젝트입니다. 이것은 또한 이미지 처리 프로젝트입니다. 매년 전 세계적으로 상당수의 여성이 유방암으로 인해 사망합니다. 그러나 암을 조기에 발견할 수 있다면 사망률을 줄일 수 있습니다. 유방암 진단에 관한 많은 연구 논문과 프로젝트가 발표되었습니다. DL 및 Python 프로그래밍에 대한 지식을 향상하려면 프로젝트를 다시 만들어야 합니다. 프로젝트 하이라이트
04. 음성을 이용한 성별 인식각자의 목소리에 의한 젠더 인식은 중간 프로젝트다. 성별을 분류하려면 여기에서 오디오 신호를 처리해야 합니다. 이진 분류입니다. 목소리에 따라 남성과 여성을 구별해야 합니다. 수컷은 깊은 목소리를 가지고 있고, 암컷은 날카로운 목소리를 가지고 있습니다. 신호를 분석하고 탐색하여 이해할 수 있습니다. Tensorflow는 Deep Learning 프로젝트를 수행하는 데 가장 적합합니다. 프로젝트 하이라이트
05. 이미지 캡션 생성기이미지에 캡션을 추가하는 것은 고급 프로젝트입니다. 따라서 위의 프로젝트를 완료한 후 시작해야 합니다. 소셜 네트워크의 이 시대에 사진과 비디오는 어디에나 있습니다. 대부분의 사람들은 단락보다 이미지를 선호합니다. 또한 글보다 이미지로 쉽게 이해할 수 있습니다. 이 모든 이미지에는 캡션이 필요합니다. 사진을 보면 자동으로 캡션이 떠오릅니다. 컴퓨터에서도 같은 작업을 수행해야 합니다. 이 프로젝트에서 컴퓨터는 사람의 도움 없이 이미지 캡션을 생성하는 방법을 배웁니다. 프로젝트 하이라이트
06. 음악 장르 분류사람들은 매일 음악을 듣습니다. 사람마다 음악 취향이 다릅니다. Machine Learning을 사용하여 음악 추천 시스템을 쉽게 구축할 수 있습니다. 그러나 음악을 다른 장르로 분류하는 것은 다른 문제입니다. 이 딥 러닝 프로젝트를 만들려면 DL 기술을 사용해야 합니다. 또한 이 프로젝트를 통해 오디오 신호 분류에 대한 좋은 아이디어를 얻을 수 있습니다. 약간의 차이가 있는 성별 분류 문제와 거의 비슷합니다. 프로젝트 하이라이트
07. 오래된 흑백 이미지 색칠하기오늘날 우리는 어디에서나 컬러 이미지를 볼 수 있습니다. 그러나 흑백 카메라만 사용할 수 있었던 시절이 있었습니다. 영화와 함께 이미지는 모두 흑백이었습니다. 그러나 기술의 발전으로 이제 흑백 이미지에 RGB 색상을 추가할 수 있습니다. 딥 러닝 덕분에 이러한 작업을 매우 쉽게 수행할 수 있었습니다. 기본적인 Python 프로그래밍만 알면 됩니다. 모델을 빌드하기만 하면 되며, 원하는 경우 프로젝트에 대한 GUI도 만들 수 있습니다. 이 프로젝트는 초보자에게 상당히 도움이 될 수 있습니다. 프로젝트 하이라이트
08. 운전자 졸음 감지수많은 사람들이 밤낮으로 고속도로를 이용합니다. 택시 운전사, 트럭 운전사, 버스 운전사 및 장거리 여행자는 모두 수면 부족으로 고통 받고 있습니다. 결과적으로 졸린 상태에서 운전하는 것은 매우 위험합니다. 대부분의 사고는 운전자의 피로로 인해 발생합니다. 따라서 이러한 충돌을 피하기 위해 Python, Keras 및 OpenCV를 사용하여 작업자가 피곤할 때 알려주는 모델을 만들 것입니다. 프로젝트 하이라이트
09. CIFAR-10 데이터 세트를 사용한 이미지 분류주목할만한 딥 러닝 프로젝트는 이미지 분류입니다. 이것은 초보자 수준의 프로젝트입니다. 이전에는 다양한 유형의 이미지 분류를 수행했습니다. 그러나 이것은 사진의 이미지로 특별한 것입니다. CIFAR 데이터세트 다양한 범주에 속합니다. 다른 고급 프로젝트로 작업하기 전에 이 프로젝트를 수행해야 합니다. 분류의 아주 기본적인 것은 이것으로부터 이해할 수 있습니다. 평소와 같이 python과 Keras를 사용합니다. 프로젝트 하이라이트
10. 연령 감지연령 감지는 중요한 중급 프로젝트입니다. 컴퓨터 비전은 컴퓨터가 인간이 인식하는 것과 동일한 방식으로 전자 사진 및 비디오를 보고 인식하는 방법에 대한 조사입니다. 그것이 직면하는 어려움은 주로 생물학적 시력에 대한 이해 부족 때문입니다. 그러나 충분한 데이터가 있으면 이러한 생물학적 시력 부족을 없앨 수 있습니다. 이 프로젝트도 마찬가지일 것입니다. 데이터를 기반으로 모델을 구축하고 훈련합니다. 따라서 사람의 나이를 결정할 수 있습니다. 프로젝트 하이라이트
마지막으로 인사이트이 기술 시대에는 누구나 인터넷에서 무엇이든 배울 수 있습니다. 또한 새로운 기술을 배우는 가장 좋은 방법은 점점 더 많은 프로젝트를 수행하는 것입니다. 동일한 팁은 전문가에게도 적용됩니다. 누군가가 한 분야의 전문가가 되려면 최대한 많은 프로젝트를 수행해야 합니다. AI는 이제 매우 중요하고 떠오르는 기술입니다. 그 중요성이 나날이 커지고 있습니다. Deep Leaning은 컴퓨터 비전 문제를 다루는 AI의 필수적인 부분 집합입니다. 초보자라면 어떤 프로젝트를 시작해야 할지 혼란스러울 수 있습니다. 그래서 우리는 당신이 살펴보아야 할 몇 가지 딥 러닝 프로젝트를 나열했습니다. 이 문서에는 초급 및 중급 프로젝트가 모두 포함되어 있습니다. 기사가 도움이 되길 바랍니다. 따라서 시간 낭비를 멈추고 새로운 프로젝트를 시작하십시오. |