สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
ในยุคสมัยที่เทคโนโลยี AI หรือปัญญาประดิษฐ์ก้าวหน้าไปอย่างรวดเร็ว การนำ AI มาประยุกต์ใช้ในโครงการการพัฒนาซอฟต์แวร์ต่างๆ ไม่เพียงเปิดโอกาสใหม่ในด้านนวัตกรรม แต่ยังเพิ่มความท้าทายให้กับนักพัฒนาโปรแกรมในระดับสูงสุด ในบทความนี้เราจะสำรวจ 5 ไอเดียโปรเจ็คท์โปรแกรมมิ่งที่ผสาน AI เข้าไว้ด้วยกัน ซึ่งไม่เพียงแต่สร้างสรรค์ แต่ยังมีประโยชน์เช่นกัน
1. การจดจำใบหน้าเพื่อการบันทึกเวลาเข้างานอัตโนมัติ (Automated Attendance System with Face Recognition)กระบวนการบันทึกเวลาเข้างานอาจสร้างความล่าช้า และมีโอกาสของการทุจริต เช่น การลงเวลาแทนกัน การใช้ AI ในการจดจำใบหน้าเพื่อยืนยันตัวตนก้าวข้ามปัญหาเหล่านี้ได้ ถือเป็นไอเดียที่แตกต่างและสามารถนำไปสู่การพัฒนาโปรแกรมที่มีความอัญมณี
# Python code for face recognition using OpenCV
import cv2
import sys
# Load pre-trained data on face frontals from opencv
trained_face_data = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# Capture video from the default camera
webcam = cv2.VideoCapture(0)
# Loop to read frames
while True:
successful_frame_read, frame = webcam.read()
# Convert to grayscale
grayscaled_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Detect faces
face_coordinates = trained_face_data.detectMultiScale(grayscaled_frame)
# Draw rectangles around the faces
for (x, y, w, h) in face_coordinates:
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('Face Detector', frame)
key = cv2.waitKey(1)
# Break out of the loop with 'Q' key
if key == 81 or key == 113:
break
# Release the VideoCapture object
webcam.release()
อีคอมเมิร์ซกำลังเป็นที่นิยม และการมีระบบที่สามารถแนะนำสินค้าที่เหมาะสมกับพฤติกรรมและความชอบของผู้บริโภคคือปัจจัยสำคัญในยุคนี้ โปรเจ็คท์นี้มีศักยภาพในการปรับปรุงการให้บริการลูกค้าและเพิ่มยอดขาย
# Python code for simple product recommendation system based on product ratings
from collections import defaultdict
from operator import itemgetter
ratings = {
'customer1': {'product1': 5, 'product2': 3},
'customer2': {'product1': 3, 'product3': 4},
# Add more customer ratings
}
def recommend_products(customer_ratings, customer_to_recommend):
# Calculate total ratings for each product
total_ratings = defaultdict(int)
for ratings_by_customer in customer_ratings.values():
for product, rating in ratings_by_customer.items():
total_ratings[product] += rating
# Sort products based on total ratings
sorted_products = sorted(total_ratings.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)
products_to_recommend = [product for product, total in sorted_products if product not in customer_ratings[customer_to_recommend]]
return products_to_recommend[:5]
# Assuming we want to recommend products for 'customer1'
recommendations = recommend_products(ratings, 'customer1')
print(recommendations)
การมีตัวช่วยดิจิทัลที่ไม่เพียงตอบคำถามทั่วไป แต่ยังเรียนรู้จากการใช้งานของเจ้าของและปรับตัวเองให้เข้ากับลักษณะเฉพาะกิจกรรมธุรกิจหรือชีวิตประจำวันนั้นเป็นการปฏิวัติวงการ AI personal assistant
4. ระบบตรวจสอบความเป็นใหม่ของข่าวโดยใช้ Natural Language Processing (NLP)ในโลกที่ข้อมูลข่าวสารนั้นมีอยู่มากมาย การรับรู้ข่าวที่จริงจังหรือจำเป็นทันทีสามารถช่วยให้เราไม่พลาดเหตุการณ์สำคัญได้ โปรเจ็คท์นี้อาจใช้การเรียนรู้เชิงลึกเพื่อวิเคราะห์การกระจายของข่าวสารและปัจจัยที่มีผลต่อความสำคัญของข่าว
5. แอพพลิเคชันการเรียนรู้ภาษาแบบปรับส่วนบุคคล (Personalized Language Learning Application)โปรเจ็คท์นี้สำหรับนักเรียนที่ต้องการเรียนรู้ภาษาแบบมีเป้าหมายที่ชัดเจน ด้วยการใช้ AI ในการวิเคราะห์ประสบการณ์การเรียนรู้อดีตของผู้ใช้ และการให้คำแนะนำที่แต่งเติมสำหรับผู้เรียนแต่ละคน ทำให้การเรียนรู้ภาษาไม่เพียงแต่ถูกกำหนดการแบบหลักสูตรทั่วไป
โปรเจ็คท์เหล่านี้ไม่เพียงแต่เป็นการประยุกต์ใช้งาน AI ในแบบที่น่าสนใจและให้คุณค่า แต่ยังเป็นทางเลือกที่ดีในการฝึกประสบการณ์และความสามารถในการเขียนโปรแกรมอีกด้วย ที่ EPT เราไม่เพียงแต่สอนความรู้เบื้องต้นของการเขียนโปรแกรม แต่ยังเน้นที่การนำความรู้ไปประยุกต์ในโปรเจ็คจริงเพื่อสร้างผลงานที่มีคุณภาพ บทความดังกล่าวนี้อาจเป็นแรงบันดาลใจให้คุณเริ่มต้นโปรเจ็คของตัวเอง และหากคุณต้องการขยายขอบเขตความสามารถในโลกแห่งการเขียนโปรแกรม อย่าลืมพิจารณาอาหารสมองจากชั้นเรียนของเราที่ EPT เพื่อยกระดับความรู้และประสบการณ์ของคุณในโครงการที่ท้าทายเช่นนี้.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: ai programming_projects face_recognition product_recommendation personal_digital_assistant adaptive_learning natural_language_processing nlp python machine_learning deep_learning opencv recommendation_system digital_assistant language_learning
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM
Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com