python弹钢琴,python钢琴音色

　　来源：大数据摘要

　　这篇文章讲的是2500字。

　　本文推荐十大热门人工智能项目，一定会给初学者一个AI的体验。

　　人工智能已经成为我们生活的一部分。我们在日常生活中有意无意地使用它。比如推荐视频、图像识别、语音识别、网站推荐商品等。

　　所以你也需要开始学习了。请先阅读2020年最好的五本人工智能书。然而，仅仅理解理论是不够的。学生应该尝试完成一些人工智能项目。如果你是一个初学者，你能做的最好的事情就是花时间在真正的AI项目上，从跟随AI趋势到做自己的项目。以下每个项目都有Python源代码的链接！

　　让我给你看一些人工智能项目的有趣想法。初学者可以尝试这些想法，测试自己的Python知识。

　　这些项目将发展你的技能，也检查你现有的知识。人工智能可以用在很多领域。各种人工智能项目研究的越多，学到的东西就越多。

　　8分钟。房价是经济健康的重要决定因素，房价的区间是买卖双方都关心的问题。房价是由涵盖住房几个方面的几个指标决定的。

　　历史价格数据通常用于获取平均价格。除了房价，还可以使用其他数据集，如城市犯罪率、非零售企业所在地和公民年龄。对于新手来说，这是检验技能的绝佳项目。

　　以下是用线性回归预测房价的教程，当然包括Python源代码：

　　https://www.youtube.com/watch?v=mcs2x 5-7 bc0 list=plvk-72 jrjbfsb 0 dk G0 l 2 sewk 95 P4 VM 89 index=3

　　预测房价劳工一段时间以来一直在帮助股市投资者。金融机构和投资经理最近试图将机器学习和人工智能融入他们的业务，以提供竞争优势。基于人工智能的交易平台在趋势建模方面非常流行，试图利用大数据寻找被低估的股票。

　　所以第一个面向初学者的人工智能项目。你会喜欢股票市场的。因为它充满了信息。您可以获得各种类型的数据集，并立即开始项目工作。

　　在外人看来，股市的变化就像波浪一样。预测股票市场的价格和活动是一项非常复杂和高要求的工作。这包括对经济趋势的描述、对特定行业模型的评估以及对金融市场股票价格的调整。这就是人工智能有用的地方。

　　算法在世界金融市场占据很大份额，超过60%的正在进行的交易都是基于算法的。养老基金、共同基金、对冲基金、保险公司、个人投资者和主要的机构交易公司使用算法在股票市场进行交易。所以，打算从事金融领域工作的同学，简历中绝对要有自己的“阿拉丁”。“阿拉丁”是贝莱德用来管理投资决策风险的AI。股市的反馈周期也很短，有助于支持你的预测。

　　学习前请查看本教程。它包括Python和神经网络来预测苹果的股票价格。

　　3359 medium.com/@r安德森112358/股票价格预测-使用-python-机器学习-e 82a 039 AC 2bb

　　股票价格预测

　　聊天机器人可以通过人工智能驱动的软件(如Alexa、kdl)、APP应用程序、网站或其他网络来评估客户的需求，并帮助客户执行特定的任务，如交易、酒店预订和表单提交。目前，为了减少与客户的接触过程，聊天机器人经常用于所有企业都需要聊天机器人的行业。使用公司聊天机器人的几种方法

　　客户支持

　　传递信息

　　因此，建立聊天机器人是基于人工智能的最佳项目之一。你可以从热门网站的聊天机器人中获得灵感。首先，搭建一个客服聊天机器人。开发完基本的聊天机器人后，可以升级构建更高级的版本。

　　Xt-align: left 这是一个很好的视频，它介绍了我们最喜欢的著名的Siraj Raval，其中他使用Tensorflow和递归神经网络创建了一个聊天机器人：

　　https://www.youtube.com/watch?v=PXJtFc8DjsE

　　垃圾邮件标识符我们每天都会收到数百封邮件，其中大部分都是垃圾邮件。对了，这句话来自1970年巨蟒公司的《飞翔马戏团》小品，里面餐厅所有的菜单项都是垃圾信息。检测垃圾邮件是自然语言处理(NLP)的一个常见话题，因此尝试创建一个人工智能来根据电子邮件的内容识别垃圾邮件或非垃圾邮件。

　　请查看此视频教程，您可以在其中使用Python创建自己的垃圾邮件检测器：

　　https://www.youtube.com/watch?v=cNLPt02RwF0

　　手写数字识别

　　人类手写的数字在大小和形状上差别很大。创建一个可以识别人类手写数字的算法是开始你的人工智能之旅的好方法。对初学者很友好，有人挑战自己5分钟就能做到！

　　观看此视频，获取一些源代码和关于Python代码实际功能的详细说明：

　　https://www.youtube.com/watch?v=atgdmg4i7Q0zrBs

　　谷歌Dino机器人Dino是一款很受欢迎的谷歌Chrome游戏，可以在不联网的情况下玩。你应该实施强化学习。因为游戏简单，所以会很容易理解它的工作原理。你可以建立人工智能，它通过犯错来学习。

　　CodeBullet就是这么做的。您可以通过以下链接查看视频，并在GitHub上找到Python源代码：

　　https://www.youtube.com/watch?v=sB_IGstiWlc

　　https://github.com/Code-Bullet/Google-Chrome-Dino-Game-AI

　　下一个单词预测器

　　当你输入一条信息时，手机会自动预测你想用的下一个单词，你甚至每天都在不知不觉中使用它。但是你的手机软件怎么知道你接下来要打什么呢？自然语言处理(NLP)！你可以创建一个人工智能模型来预测下一个最有可能出现的单词。它是自然语言处理的主要任务之一，有许多应用。

　　这是一篇非常好的文章，其中还包含Python代码，并一步一步地解释：

　　https://medium.com/m/global-identity?redirect URL=https://towards data science . com/exploring-the-next-word-predictor-5e 22 aeb 85d 8 f

　　Twitter情绪分析器情感分析(也称为情感挖掘或情感AI)是一种用于确定一篇文章是积极的、消极的还是中性的方法。使用这种技术的典型场景是发现公众对特定话题的感受。由于Twitter等媒体平台是一个开放的大数据海洋，挖掘这些数据有助于从多方面了解用户的想法和观点。能够围绕一些问题来计算这种感觉将会提供一个很好的想法。这可以用于许多目的，例如预测股票价格。

　　个人很喜欢这个教程。本教程对代码的解释比其他任何一本书都好：

　　https://www.youtube.com/watch?v=ujd 4 ipk bio

　　使用医学数据进行癌症检测人工智能在识别大数据趋势、区分大数据特征、发现人脑无法识别的数据特征方面蓬勃发展。深层神经病理学扫描中转移癌的自动检测是潜在的临床应用领域。

　　将人工智能与癌症治疗相结合，可以提高诊断的质量和准确性，有助于临床决策，改善患者的预后。人为的临床护理，尤其是在低收入环境下，可能会加剧健康不平等。

　　您可以在本文中找到Python源代码和很好的解释，当然包括视频：

　　https://medium . com/@ randers 112358/乳腺癌检测使用机器学习-38820fe98982

　　面部情绪识别与检测进入21世纪，人脸检测技术已经成为必然。检测和解释情绪的深度学习系统旨在识别和解释人的面部表情。它们可以探测到人类的核心情绪，比如悲伤、快乐、愤怒、中立、厌恶、恐惧和惊讶。人脸情感检测识别系统的主要特点是能够对情感进行评价，区分好坏，并正确分类。它还可以使用标记的情感信息来识别一个人的思维和行为模式。

　　是目前最热门的人工智能项目之一。虽然面部表情识别一直是研究的主题，但直到现在我们才看到这项研究的具体成果。

　　相关报道：

　　https://管道程序。org/articles/10-interest-and-Impressive-AI-projects-for-absolute-初学者-(with-Python-Source-Code)-000000007。超文本标记语言

　　编辑：hpdyc

　　校对：迷你的黄蜂

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