最后一年的顶级深度学习项目和源代码
最后一年的顶级深度学习项目和源代码
最后一年的顶级深度学习项目和源代码
介绍
在本教程中，我们将为最后一年的学生学习深度学习项目。它包含所有初学者、中级和高级项目的想法，以及对什么是深度学习和深度学习应用的理解。
什么是深度学习？
深度学习基本上是机器学习的子集，它基于人工智能神经网络。日复一日，深度学习的范围正在迅速扩大，因为它可以利用其神经网络技术模仿人脑。这些神经网络试图通过匹配能力来模仿人脑的行为，使其能够从大量数据中学习并根据给定的数据做出准确的预测，这与使用更简单原理的机器学习相反。
深度学习能够在较少人为干扰的情况下解决模式识别问题，尽管深度学习起源于 1950 年代，但如今随着人工智能和机器学习技术的使用越来越多，它已经开始崭露头角。机器学习初学者最好通过建议的深度学习项目想法来深入了解机器学习、深度学习和人工智能。
深度学习的应用
深度学习已经提出了许多令人着迷的应用程序，例如虚拟助手、Alexa、谷歌助手、自动驾驶汽车和欺诈检测，几年前我们几乎没有想到会遇到这些深度学习应用程序，但现在现实。
深度学习在以下行业中得到应用：
- 音乐
- 机器人技术
- 语言翻译
- 广告
- 娱乐
- 聊天机器人
- 计算机视觉
- 虚拟助手
- 客户体验等
我们正试图通过这篇关于最后一年的深度学习项目的文章来介绍各种深度学习最后一年的项目。
面向初学者的深度学习项目创意
1.人脸检测
人脸检测帮助我们学习如何检测图像中的特定对象，并开始检测对象。这有助于识别照片或图像中的人，因为人脸检测是计算机视觉问题。深度学习算法具有用于人脸识别的数据集，结果令人难以置信。使用特定对象的正样本视图和相同大小的任意负图像来训练诸如级联分类器之类的算法，在经过训练后，将其应用于图像区域以检测对象。因此，这些模型有助于准确地检测人脸。
最后一年深度学习项目的人脸检测的 GitHub 链接是 这里 .
2. 网络攻击预测
网络攻击是小型和大型组织面临的最常见问题之一，对这些网络攻击的预测是面临的主要挑战之一。组织在很大程度上依赖第三方人工智能解决方案来防止网络攻击发生。随着网络攻击呈指数级增长，这使得现有的检测机制不足，导致有必要使用深度学习方法设计更多的预测模型。因此，构建了标记为网络流量数据的训练模型，并使用它们来预测传入的数据流量是否是攻击。
GitHub 链接包含深度学习项目理念的源代码 网络攻击预测 .
3. 肺中的 Covid-19 检测
COVID-19 大流行使得需要开发新的计算机辅助诊断工具，以便在无法大规模使用传统检测技术的所有地方进行快速且具有成本效益的筛查。在这次大流行期间面临的主要挑战之一是发现患者的疾病。建立的肺部超声图像计算机辅助分析模型在肺部疾病诊断中显示出巨大潜力，也可用作诊断患者 COVID-19 的替代方法。
GitHub 链接包含这个深度学习最后一年项目的源代码 => 肺中的 Covid-19 检测 .
4. 自动考勤系统
在学校和学院中，学生可以通过代表其他学生签名/出席来轻松操纵系统。因此，这成为一个主要问题。因此，必须有一种确定的方法来知道学生是否在课堂上。该项目是上述人脸检测系统的扩展。人脸检测需要学生出勤。它编译标记的学生图像的数据库，之后您需要在图像上训练卷积神经网络。
扫描学生的面部以记录出勤图像，面部识别系统将面部与数据库中存在的面部进行匹配。本项目在接项目前需要了解数据库和web开发。
这个项目的 GitHub 链接是 这里 .
5.文本生成器
文本生成是深度学习的有趣应用之一。这个项目的挑战在于生成像文本这样的顺序数据并不容易，因为它需要理解上下文信息。在这里，我们需要创建模型，该模型负责根据生成单词的过去数据集生成彼此密切相关的单词。如果其中任何一个词出错，整个句子可能会变得毫无意义。
GitHub链接是 这里 .
中级深度学习项目
6.交通标志分类
该项目有助于理解图像分类。当机器能够根据给定的图像或图片识别交通标志时，这是非常令人着迷的。这是一个自动识别交通标志、限速标志、产量等的过程，使我们能够制造智能汽车。该项目对所有自动驾驶汽车都很有用，它还为您的投资组合增加了价值。
GitHub 链接 => 交通标志分类。
7. 昏昏欲睡的驾驶员检测系统
昏昏欲睡的驾驶员检测系统是一个旨在防止道路上发生致命事故的项目。道路交通事故的主要原因之一是司机的困倦。他们变得困倦或疲倦，可能会因长途旅行、压力或睡眠不足而入睡。通过开发昏昏欲睡的检测，我们希望避免和减少此类事故。该项目使用 Python、Open CV 和 Keras 来检测驾驶员的闭眼并在他们睡着时设置警报
GitHub 链接 => 昏昏欲睡的驾驶员检测系统 .
8.作物病害检测系统
该技术与日俱增，在农业方面也有了很大的发展，同时还有一个需要考虑的问题是植物病害检测。在深度学习和神经网络的帮助下，建立模型来确定植物是健康的还是有疾病的。卷积神经网络 (CNN) 被用于创建作物病害检测模型。该模型使用照片来预测作物疾病并检测和识别疾病。
GitHub 链接 => 作物病害检测系统
9. 使用语音进行性别识别
在使用语音的性别识别中，机器被教导识别男性和女性的声音。他们只需要提供带有男性和女性声音的音频剪辑。多层感知器等深度学习模型有助于识别性别。男性和女性声音的数据通过分类模型来识别声音。
GitHub 链接 => 使用语音进行性别识别
10.自动音乐生成
我们中的许多人都非常喜欢听音乐，但是如果我告诉你你可以自动听音乐呢？在深度学习中，可以在较少人工干预的情况下自动生成小的音乐曲目。该项目利用 WaveNet 深度学习生成模型来自动生成原始音频的音乐。
GitHub 链接 => 自动音乐生成 .
高级深度学习项目
11. 假新闻检测项目
我们通过各种平台或WhatsApp等聊天应用程序遇到各种各样的新闻，但如何识别哪些是真实的，哪些是欺诈的？为了实现通过仅查看文本来识别可疑新闻的目标，提出了三种深度学习架构，然后在两个数据集（假新闻语料库和 TI-CNN）上进行了测试，获得了最先进的结果。
- 基于 LSTM（长短期记忆）的架构
- 基于 CNN（卷积神经网络）的架构
- 基于 BERT（来自转换器的双向编码器表示）的架构
GitHub => 假新闻检测
12. 使用深度学习的语言翻译
从一个地方到另一个地方旅行时，如果他们有不同的母语，我们会发现那里的人很难相处。机器翻译（MT）主要关注从一种语言到另一种语言的翻译。深度学习的神经机器翻译 (NMT) 模型是最有效的方法之一，它以一种语言输入文本并将其翻译成另一种语言。在这个项目中，RNN 序列用于语言翻译。
GitHub 链接=> 使用深度学习的语言翻译 .
13.车道检测与辅助系统
车道检测和辅助是主要与自动驾驶汽车相关的问题。在本项目中，lanenet 模型用于实时车道检测。在这里，您将根据 IEEE IV 会议文章，使用 Tensorflow 实现用于实时车道检测的深度神经网络。该模型使用编码器-解码器阶段、二进制语义分割阶段和使用判别损失函数进行实时车道检测的实例语义分割。
GitHub链接是 车道检测与辅助系统
14.人体姿态检测
深度学习使人体姿势检测成为可能，因为他们在拍照时在相机前摆姿势。提出了各种算法来通过识别组件并尝试理解它们的连接来估计它们的工作姿势。一些现实世界的应用程序是有助于识别人体姿势的活动识别、运动捕捉和增强现实、训练机器人等。
15. 变分自编码器
深度学习在构建 VAE 或变分自动编码器中的另一个应用。它们内部内置了编码器和解码器，有助于生成与训练时使用的数据非常相似的新数据。他们使用神经网络来生成数据，而不是从中得出结论。
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