Yapay Zeka Proje Fikirleri

Not olarak, her projenin yanında İngilizce tanımlarını belirteceğim. Bu tanımları arama motorlarında aratarak örnek kaynak kodlarına, ilgili eğitim yazılarına rahatlıkla ulaşabilirsiniz. 

Video versiyonu için tıklayın.

Temel programlama bilginiz varsa ama yazılımla haşır neşir değilseniz temel seviyedeki el yazısı algılayıcı, spam sınıflandırıcı, öneri sistemleri gibi bazı uygulamaları kodlamaya başlayabilirsiniz.

Yıllardır gerek iş hayatında gerek günlük yaşantımızda e-postaları iletişime geçmek için kullanıyoruz. Tabi, e-posta kutumuza istenmeyen mesajların da gönderilmiş olması muhtemel. Bu gibi durumlarda spam olarak adlandırılan istenmeyen e-postaların ayırt edilmesi gerekiyor. İşte tam burada spam sınıflandırıcı yapay zekalar, spam classifier, yardımımıza koşuyor.

El yazısı tanımlayıcılar, handwritten digits recognition, isminden de anlaşılacağı üzere insan eliyle yazılmış metinlerin algılanmasında kullanılıyor. El yazıları kişiden kişiye oldukça farklılık gösterebildiği için yapay zekaların bu el yazılarını tanıma süreci kolay olmuyor. Yapay zeka teknolojisinin alt dallarından biri olan derin öğrenmeyle tasarlanan el yazısı tanımlayıcıları kodlayabilirsiniz.

Sürücüsüz araçların insan gibi davranarak şeritleri takip etmesi ve yolunu koruması gerekir. Şerit çizgisi belirleyici, lane line detection, yapay zekanın bir alanı olan bilgisayarla görü(computer vision) içinde değerlendirilir ve otonom araçlarda sıklıkla karşımıza çıkar.

Web sitelerinde, mobil ve masaüstü uygulamalarda sıklıkla karşılaştığımız mesajlaşma botları, chat bot, arka planında yapay zeka teknolojisini kullanır. Mesajlarımıza göre hızlı ve mantıklı cevaplar vermek için eğitilen bu botlar çeşitli algoritmalar kullanır.

Mesajlaşma botları, doğal dil işleme (NLP) ve makine öğrenmesi tekniklerini kullanır. Bu botlara verilen girdiler analiz edilerek karşı tarafa çıktı(mesaj) olarak gönderilir. Mesajlaşma sırasında yeni kalıplarla karşılaştığında bunlara göre kendini eğitir.

Bir yerden hedeflediğiniz diğer bir yere en uygun yolu kullanarak gitmenizi sağlayan optimal path sistemleri navigasyon sistemlerinde sıklıkla kullanılmaktadır. Sistemi tanımak adına temel seviyede optimal path projeleri tasarlayabilirsiniz.

Öneri sistemleri, recommender systems, e-ticaret sitelerinde, sosyal medya platformlarında, arama motorlarında kullanılmaktadır. Bir ürünü incelerken benzer ürünlerin gösterilmesi, davranışlarınıza göre karşınıza ilgili reklamların çıkartılması yapay zeka teknolojisi ile yapabilmektedir.

Başlangıç için yapay zekayı kullanan ufak çaplı öneri sistemleri geliştirebilirsiniz. Benzer renklere göre öneri yapan bir sistem ya da haber içeriğini analiz ederek sınıflandırma ve önerim yapan bir yazılım olabilir. Ek olarak;

• Dinleme ve beğeni geçmişinize bakarak müzik öneren,
• İncelediğiniz ürüne benzer diğer ürünleri gösteren,
• Sosyal medya platformlarında hareketlerinize göre öneri yapan

yapay zeka sistemlerini listeleyebiliriz. Kendi ihtiyaçlarınıza göre araştırma yaptıktan sonra bu sistemleri daha önceden var olan veyahut yeni başlayacağınız projelerinize dahil edebilirsiniz. Öneri sistemlerinin gerçekten kapsamı çok geniştir. Bu alan dahilinde proje yapmayı planlıyorsanız kapsamlı araştırma yapmanızda fayda var.

Bir kelimeyi yazmaya başladığınızda tamamlamanız için önerilen kelimelere denk geldiniz mi? Mesela, "gel" yazdıktan sonra "geleceğim", "geliyorum", "geldim" kelimelerinin karşınıza çıkması gibi. Sonraki kelimeyi tahmin eden, next word prediction, sistemler telefon klavyelerinde sıklıkla karşımıza çıkmaktadır.

Öz Geçmiş(CV) kontrolü, resume checker, yapay zekanın gelişimiyle birlikte hızlanmaya başlamıştır. Binlerce başvuru alan organizasyonlarda ön eleme yapan yapay zekalar yer yer kullanılabilmektedir.

Kaynak: Enhancv

Yapay zeka, veriyle beslenir. Görüntü tanımlayıcı, image recognition, yapay zekalar da birçok görüntüye ihtiyaç duyar. Böyle bir projede fotoğraflı veri setlerini yazılımınıza öğrettikten sonra görüntüleri sınıflandırmasını, tanımlamasını isteyebilirsiniz. Yapay zekada sıklıkla kullanılan fotoğraf tanımlayıcıları da projelerinizde kullanabilirsiniz.

Sürücülerin dikkatsizliğinden kaynaklanan çok sayıda trafik kazası ve sonucunda yaşanan ölümler nedeniyle otomobil üreticileri ADAS(Gelişmiş sürücü destek sistemi)'ı ticari araçlara(commercial vehicles) entegre etmeye çalışıyor.

Sürücüye yardımcı olan işlevlerden biri trafik işareti tanımadır. Bu bir aracın yola yerleştirilmiş yol işaretlerini tanıyabildiği bir teknolojidir. Örneğin, "hız sınırı", "yol ver", "dur" tabelalarını okuyan bir sistem bilgisayar görü(computer vision) ve Evrişimli Sinir Ağları yardımıyla mümkün olmaktadır.

CLASSIFICATION OF TRAFFIC SIGNS

Argo ya da küfür içeren, kötü niyetli olarak paylaşılmış yazı, video, fotoğraf gibi uygunsuz içerikleri inceleyen ve sınıflandıran bir yapay zeka yazabilirsiniz. Örneğin, siz karşı tarafa mesaj gönderdiğinizde yapay zekanız bu içeriği inceleyebilir ve ona göre aksiyon alabilir. Bu sistem Twitter, Facebook, Youtube dahil birçok platformda hali hazırda kullanılmaktadır.

detecting inappropriate content

Yapay zekanız doğru veri setleriyle eğitildikten sonra verileri sınıflandırma yeteneği kazanır. Örneğin; insan, hayvan, trafik lambası ve binaları öğrettiğiniz bir yapay zeka daha sonrasında bir sokakta neyin bulunup bulunmadığını az çok anlayabilir hale gelecektir.

• Çeşitli türlerdeki meyve fotoğraflarıyla eğittiğiniz bir yapay zekanın tabağınızdaki meyveleri,
• Kuş fotoğraflarıyla eğittiğiniz yapay zekanın gaga türleri, bacak şekilleri gibi özelliklerine göre kuşları,
• Hayvan fotoğraflarıyla eğitilmiş yapay zekanın tanımlamış olduğunuz hayvanlar arasından kedileri

sınıflandırmasını örnek verebiliriz. Identifier artificial intelligence araması yaparak detaylı sonuçlar elde edebilirsiniz.

Yazı yazarken gözden kaçırdığımız hatalar olabilir. Böyle durumlarda hataların gösterilmesi, yeri geldiğinde düzeltilmesi önemlidir. Başlangıç için kendi dilinize göre hataları inceleyen bir yapay zeka yazabilirsiniz.

Grammar checker

Siri, Alexa gibi dijital asistanlar başta olmak üzere birçok sistemde insan sesini algılayan, human speech recognition, yapay zekalar işlerimizi kolaylaştırmak adına kullanılıyor.

İnsan sesine göre davranış gösteren yapay zeka eklentileri geliştirerek var olan sistemlerinizi bir üst versiyona taşıyabilirsiniz.

Kaynak: Nvidia

Hangi rengin ne derecede kullanıldığını gösteren, baskın rengi tespit eden bir yapay zeka projesi yazabilirsiniz. Örneğin, Instagram platformunda hikayenizde fotoğraf paylaşacağınız zaman boşta kalan alan için baskın renklere göre bir arka plan oluşturulur. Fotoğrafta örneğini görebilirsiniz. Buna benzer sistemler için aratabileceğiniz bazı anahtar kelimeleri listeledim.

• color-thief-py
• Find dominant/most common color in an image
• find color density artificial intelligence
• most common colors finding

Temel seviyede ele aldığımız projelerin ardından daha ileri seviyede yapılabilecek projelere göz atalım.

E-ticaret sitelerinde çoğunlukla karşılaşabileceğimiz sahte yorumlar fikirlerimizi etkileyebilmektedir. Bu soruna karşı geliştirilen sistemlerde paylaşılan yorumların doğruluğunun sağlanması hedeflenmektedir. Fake Review Monitoring System olarak benzer projeleri ve eğitici yazıları bulabilir ve kendi uygulamanızı yazmaya başlayabilirsiniz.

İntihal, plagiarism, tespitiyle eserlerdeki sahteciliğin önüne geçmek mümkün olabilmektedir. Bu doğrultuda makine öğrenmesinden yardım alınmaktadır. Eser hırsızlığını, eserlerdeki sahte ve yalan içeriği tespit eden yapay zeka geliştirebilirsiniz.

Küçük bir oyuncak arabayı gerekli sensörler ve yazılımlar kullanarak otonomlaştırabilirsiniz. Böyle bir proje gerçekleştirmek için yazılım bilgisinin yanı sıra donanım bilgisine de ihtiyaç duyacağınız için belirli bir grupla kapsamlı bir proje çıkarabilirsiniz. -Autonomous car projects

Kaynak: Teknofest

Kendinize satranç oynayacak bir arkadaş bulamıyorsanız ve kendi yapay zeka projenizle oyun oynamak istiyorsanız yapay zekayla bir satranç oyunu geliştirebilirsiniz. -AI in chess game

Oyunlarda gerçek oyuncular bulunmadığı zamanlarda botlara ihtiyaç duyulur. - game bots ai- Bu botlar gerçek oyuncuların ve botların davranışına ve oyunun kurallarına göre davranırlar.

Bu noktada açık kaynak kodlu şekilde paylaşılmış ya da kendinizin tasarlamış olduğu oyunları inceleyebilir, üzerinde çalışabilir ve kendi botlarınızı sisteme dahil edebilirsiniz.

Otomatik Katılım Sistemi, Automatic Attendance System, kişilerin bir kuruma devam edip etmediğini takip eden bir ERP sistemidir. Bu kişiler bir okulda öğrencilerken bir şirkette çalışanlar olabilir. Otomatik katılım sisteminde kişilerin yüzlerini tanıyan yapay zekalarla otomatik olarak süreç takip eden bir yazılım geliştirebilirsiniz.

Yapay zeka teknolojisiyle geliştirilen projeler web sitelerine, masaüstü ve mobil uygulamalara, çeşitli donanımlarına entegre edilerek kullanılabilirken başlı başına bir ürün olarak da sunulabilmektedir. Yapay zeka sektörü hızla gelişmeye devam ederken sektöre başlangıç yapmak, daha da ilerlemek ve projeler geliştirmek isteyenlere farklı proje fikirlerini listelediğimiz yazımızın faydalı olması dileğiyle...