5 проектов с ИИ, которые вы можете реализовать за выходные (с Python)

Пять Идеальных AI Проектов, Которые Вы Можете Собрать За Выходные (с помощью Python)

Если вы хотите прокачать свои навыки в области искусственного интеллекта, нет ничего лучше, чем окунуться в практические проекты. Здесь вы найдете пять AI проектов, которые можно реализовать за выходные, каждый из которых имеет уникальный уровень сложности и решает реальные проблемы. Так что готовьте свои клавиатуры, приключение уже начинается!

Зачем Строить Проекты?

Проектная работа – это лучший способ развить свои навыки в AI. Однако многие новички делают серьезную ошибку, начиная с вопроса: «Как я могу использовать эту новую технологию?» Вместо этого сосредоточьтесь на решении реальных проблем. Этот подход не только сделает ваши проекты более ценными, но и создаст увлекательную историю для общения с потенциальными работодателями. В конце концов, сложно сделать ставку на технологии, которые вам не знакомы, и проще сделать ставку на то, что имеет практическую ценность.

Проект 1: Оптимизатор Резюме

Проблема:
Настройка вашего резюме под разные описания вакансий – процесс долгоиграющий.

Решение:
Используйте AI для автоматизации этого процесса.

Шаги:

• Читаем Описания Вакансий: Используем библиотеки Python, такие как pdfplumber или PyMuPDF, чтобы извлечь текст из описаний вакансий.
• Генерируем Текстовые Встраивания: Применяем sentence-transformers, чтобы перевести извлеченный текст в встраивания.
• Сопоставляем Резюме: Сравниваем эти встраивания с вашим резюме, чтобы предложить соответствующие разделы и ключевые слова.
• Вызов API: Используем крупные языковые модели, такие как GPT-4, для генерации оптимизированного содержания резюме на основе описания вакансии.

Проект 2: Суммировщик Видео на YouTube

Проблема:
Суммирование длинных видео на YouTube может быть настоящей мукой.

Решение:
Создайте AI-инструмент, который будет суммировать лекции на YouTube.

Шаги:

• Извлекаем Транскрипцию Видео: Пользуемся API, такими как API транскрипции YouTube, или библиотеками, как pytube и speech_recognition.
• Суммируем Содержание: Применяем технологии обработки естественного языка (NLP) с библиотеками, такими как transformers и sumy.
• Выводим Итог: Отображаем суммированный текст в удобном формате, например, текстовом файле или веб-интерфейсе.

Проект 3: Автоматическая Организация PDF

Проблема:
Организация больших коллекций PDF-файлов может стать настоящей головной болью.

Решение:
Автоматизируйте процесс организации PDF на основе их содержания.

Шаги:

• Разбиваем PDF: Используем PyMuPDF, чтобы делить PDF на секции.
• Извлекаем Изображения и Текст: Извлекаем изображения и текст из каждой секции.
• Генерируем Текстовые Встраивания: Преобразуем текст во встраивания с помощью sentence-transformers.
• Кластеризуем и Организуем: Применяем алгоритмы кластеризации от sklearn, чтобы сгруппировать похожие документы и переместить их в соответствующие папки.

Проект 4: Мультимодальный Поиск

Проблема:
Поиск по техническим отчетам, содержащим текст и изображения, может быть непростым.

Решение:
Разработайте мультимодальный инструмент поиска, который справляется как с текстом, так и с изображениями.

Шаги:

• Извлекаем Текст и Изображения: Пользуйтесь PyMuPDF, чтобы извлечь текст и изображения из PDF-документов.
• Создаем Мультимодальные Встраивания: Используем мультимодальные модели встраивания для представления текста и изображений в одном пространстве встраиваний.
• Реализуем Поисковую Функцию: Внедряем функцию поиска, которая может запрашивать как текст, так и изображения, комбинируя результаты для получения исчерпывающего вывода.

Проект 5: Мультимодальная RAG (Извлечение Упрощенного Генерирования)

Проблема:
Увеличьте точность моделей AI, позволяя им получать доступ к конкретным источникам данных.

Решение:
Создайте мультимодальную систему RAG, комбинирующую возможности поиска и генерации.

Шаги:

• Поиск по Базе Знаний: Выполните поиск по базе знаний с использованием мультимодального инструмента поиска из Проекта 4.
• Скомбинируйте Запрос Пользователя и Результаты Поиска: Объедините запрос пользователя с верхними результатами поиска и передайте их мультимодальной модели, такой как GPT-4 или LLaMA.
• Генерируйте Ответ: Используйте модель для генерации ответа и создайте простой пользовательский интерфейс с помощью инструментов, таких как gradio.

Основные Выводы

• Начинайте с Проблемы: Сосредоточьтесь на решении реальных проблем, а не просто на исследовании новых технологий.
• Используйте Практические Инструменты: Применяйте инструменты, такие как chatGPT, transformers и sklearn, чтобы переводить технические навыки в ценность.
• Стройте и Итерируйте: Практический опыт — это ключ, начинайте строить и итеративно дорабатывать на основе полученных знаний.

Дополнительные Ресурсы

Для более подробных руководств и примеров кода вы можете обратиться к следующим ресурсам:

• [Towards Data Science: 5 AI Projects You Can Build This Weekend (with Python)]
• [YouTube: 5 AI Projects You Can Build This Weekend (with Python)]
• [Lonely Octopus: AI Lunch & Learn Series]

Заключение

Строить AI проекты — это не только о том, чтобы научиться новым технологиям; это о решении реальных проблем и создании ценности. Начав с подхода, ориентированного на проблему, вы сможете разработать проекты, которые будут и значимыми, и увлекательными. Независимо от того, новичок вы или уже обладаете определенными знаниями, эти проекты подарят вам отличную возможность улучшить свои навыки в области AI за выходные.

Хотите быть в курсе последних новостей о нейросетях и автоматизации? Подпишитесь на наш Telegram-канал: @neuroko