学期中に仲間の学生プログラマーを楽しませることができるプロジェクトの素敵なアイデアについて、スタック オーバーフロー ユーザーに尋ねたかったのです。コンピューター ビジョンは面白そうに見えるかもしれませんが、その分野のプロジェクトが 4 か月で達成できるかどうかはわかりませんでした。どう思いますか?
10 に答える
AI研究の初期の頃、機械定理証明器を介して「ハード」ロジック問題で大きな進歩が見られたとき、教授は大学院生の1人にビジョンが意味のある入力を提供する方法を解決する「簡単な」問題を割り当てたという話があります。脳に。明らかに、物事は教授が予想したよりもはるかに難しいことが判明しました。ですから、一般的な意味での視覚ではありません。
AIを始めたばかりの場合は、いくつかの方向性があります。古典的なAIの問題(論理パズル)は、機械定理証明器で解決されます(通常、Lispで記述されています-論理パズルの解決に関する古典的なテキストについては、こちらを参照してください)。自分で作成したくない場合は、Prologのコピーを入手できます(基本的に同じです)。
パターン認識の問題に取り組むこともできますが、詳細に煩わされることを避けるために、最初の問題を非常に単純に保ちたいと思うでしょう。私の論文は、自由浮遊空間での文字認識のための確率過程の使用を含んでいたので、私はこのアプローチに少し偏っています(ただし、数学が本当に好きでない限り、確率過程から始めないでください)。すぐ隣はニューラルネットワークのサブフィールドです。これは、いくつかの興味深いプロジェクトを構築せずにNNを学ぶことはほとんどできないため、人気があります。このドメイン全体(パターン処理)全体で、クールなのは、おもちゃのパズルではなく、実際の問題を解決できることです。
始めるのは簡単ですが、複雑さはほぼ無限であるため、多くの人が自然言語処理を好みます。非常に明確な問題の1つは、特定のドメインで言語を処理するためのNLPプログラムを構築することです(たとえば、チェスゲームについて説明します)。これにより、学期を埋めるのに十分なほど複雑でありながら、進捗状況を簡単に確認できます。
それがあなたにいくつかのアイデアを与えることを願っています!
ほとんどの人が ANN の最初のアプリケーションの 1 つとして実装する主要なソフトウェアは、文字認識です (必ずしも手書きの文字ではありません)。
ウェブカメラをデジタル温度計に向けてそこから温度を読み取るなど、一般的な「ビジョン」よりも簡単なことを行うことができます。
あなた、あなたの友人、そしてプロジェクトについてもっと知らなければ、何とも言えません。私の推測では「いいえ」です。
2 つの情報源をご紹介します。1つ目はピーター・ノーヴィグの「人工知能」です。2つ目は「集合知のプログラミング」です。たぶん、彼らはあなたにインスピレーションを与えるでしょう。
スパムフィルターを書きます。興味深いコーパスを選択してトレーニングし、フィルタリングします (Twitter メッセージ、Facebook ウォール投稿、ブログ コメントなど)。分類器の構築、トレーニング データの識別などには、さまざまな方法があります。
私が常にやりたかったことの 1 つは、古いビデオ ゲームの AI を改善することでした。ドゥームを例にとってみましょう。今日見られるものと比較しても、非常に単純化された AI。ビデオ ゲームの敵キャラクターの AI を改善したり、完全に書き直したりすることもできます。
または、コンピューターが驚くほど情報に基づいた決定を下すことに特に焦点を当てた、独自の小さなゲームを作成することもできます。
チューリングテストは興味深いものです。LOLBotがチューリングテストに合格した方法に関するリンクは次のとおりです
私はいつも、投稿を見て(たとえば、ここで質問を)、それが何票を獲得するかを予測する何かを書くのは面白いだろうと思っていました。私はもともと、ブログや記事を見て、reddit(またはもっと単純に低、中、高のようなバケツ)での投票の増減を予測するという文脈でアイデアを考えました。
ポーカー、ハートなどをプレイするプログラム。
興味深いものにします。たとえば、ゲームの AI です。チェスのシムには時間がかかることはわかっていますが、少し煮詰めることができるかもしれません (ちょうど 3 ピース、ルーク 2 つ、各サイドにキング 1 つずつ)。