Ai/Machine Learning과 관련된 대학에서의 나의 졸업 프로젝트로 좋은 프로젝트를 찾고 있습니다. 저를 도와주세요.

Question

저의 졸업생을 위해 프로젝트를 선택하는 데 도움이 필요합니다. 프로젝트는 Ai/Machine을 포함해야합니다. 학습 또는 비즈니스 intelegence ..하지만이 주제 밖으로 다른 제안이 있다면 그것은 좋아, 제발 나를 도와주세요.

Answer 1

오늘날 인공 지능에서 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나는 컴퓨터 비전입니다. 석사 학위 논문의 결과가 도움이 될 수있는 많은 실질적인 필요가 있습니다. 감정 탐지, 눈 추적 등과 같은 연구를 시도 할 수 있습니다.

좋은 대학의 CS에서 MS에 대한 적절한 연구는이 분야에 대한 연구의 현재 상태를 강조하고 다른 접근법과 알고리즘을 비교할 수 있습니다. 프로그램은 당신이 (안 크기 구글,하지만, 사소한하지 않은 사소한 데이터 세트에 대한 자세한 작업 할 경우 분위기가 제대로

Answer 2

넷플릭스

을 :) 인식하면 실제 일환으로, 그것은 또한 많은 재미를 만든다 실제 응용 프로그램과 함께) 성공의 객관적 측정과 함께 netflix challenge (첫 번째 작업)에서 작업하지 않는 이유는 무엇입니까? 모든 데이터를 무료로 얻을 수 있고, 많은 논문을 가지고 있으며, 결과를 다른 사람들과 비교하는 꽤 좋은 방법입니다 (모두가 똑같은 데이터 세트를 사용했기 때문에 "속이기"쉽지 않았습니다. 학술 문헌에서 꽤 자주 일어나는 일). 사소한 크기는 아니지만, 단 하나의 컴퓨터 만 사용하여 작업 할 수 있습니다 (충분히 최근이라고 가정). 사용중인 알고리즘의 유형에 따라 C/C++가 아닌 언어로 구현할 수 있습니다. 프로토 타이핑을 위해 (예를 들어, 나는 파이썬으로 모든 일을 훌륭하게 수행 할 수 있었다). 내 경험 :)에 통증이

음악 관련 작업

항상 인 작업하는 것을 부모님에게 쉽게 :

보너스 포인트, 그것은 "가족"테스트를 통과 조금 더 독창적 인 것 : 시원하고 단순하지는 않지만 데이터 처리에서 너무 복잡하지 않은 무언가는 음악 장르 인식 (클래식/전자/재즈/기타 ...)과 같은 음악 주변의 모든 것입니다. 신호 처리에 대해서도 알아야 할 것입니다. 주제에 대해 알고있는 교수에게 쉽게 접근 할 수 없다면 조언하지 않겠습니다.

Answer 3

나는 이전의 유사한 문제에 사용되는 것과 동일한 answer를 사용할 수 있습니다

Russ Greiner은 시작하기에 좋은 장소, 그래서 자신의 기계 학습 과정에 대한 프로젝트 주제의 큰 목록이 있습니다.

GA와 ANN 모두 학습자/분류 자입니다. 그래서 저는 여러분에게 질문을합니다. 흥미로운 "것을 배울 것"은 무엇입니까? 아마는 다음과 같습니다

1. 감지 암
2. 게임

재생이 개 스포츠 팀

스팸 필터링

감지는

읽기 텍스트 (OCR)를 직면

사이의 결과를 예측

하늘은 한계 다.

Answer 4

비즈니스 관계가 있기 때문에 입력에 따라 비즈니스 사기가있을 수 있습니다 (입력시 SEC에 도전 한 것처럼 보임). 이제 몇 가지 예가 있습니다 (Madoff 및 기타). 또는 투자 위험을 예측하는 시스템 (예 : Lehman의 경우에는 이러한 시스템이 많이 있지만 정확한 것은 확실합니다).

출발점은 Chen 책 Genetic Algorithms and Genetic Programming in Computational Finance 일 수 있습니다.

여기에 monitors NASDAQ insider trading 시스템에 대한 증권 딜러 협회에 대한 AAAI 상장이 있습니다.