Trí tuệ nhân tạo (AI) đã có tác động đáng kể đến cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Mỗi khi bạn cuộn qua các phương tiện truyền thông xã hội, mở Spotify hoặc thực hiện tìm kiếm nhanh trên Google, bạn đang sử dụng một ứng dụng AI. Nếu bạn có hứng thú và muốn áp dụng công nghệ Trí Tuệ Nhân Tạo (AI), có rất nhiều dự án AI mà bạn có thể thực hiện mà không cần phải yêu cầu chuyên môn quá cao phù hợp cho sinh viên. Sau đây, Tin Học Đại Việt sẽ giới thiệu một số dự án trí tuệ nhân tạo thú vị cho bạn để có thể triển khai các mô hình đấy tại chính trường học.

Bạn đã bao giờ bị kẹt xe đột ngột trong hơn một tiếng đồng hồ chưa? Nếu bạn biết rằng vị trí đó sẽ có mật độ giao thông cao, bạn sẽ chọn được một tuyến đường khác để tiết kiệm thời gian. Chính bản thân bạ có thể xây dựng 1 mô hình dự đoán kẹt xe bằng các kỹ thuật Deep Learning trong Python. Bạn có thể sử dụng bộ dữ liệu Waze có sẵn công khai cho mục đích này. Bạn có thể nhận dữ liệu về các loại sự kiện giao thông khác nhau, cùng với ngày, giờ và vị trí chính xác của chúng. Sau đó, bạn có thể xây dựng một mô hình dự đoán vị trí và thời gian của lần kẹt xe tiếp theo. Có rất nhiều mô hình và tài liệu nghiên cứu hiện có về chủ đề này mà bạn có thể đọc, và nhiều phương pháp khác nhau đã mang lại kết quả cao. Dưới đây sẽ cung cấp tài liệu tham khảo về mô hình được xây dựng hoàn toàn bằng Python với thư viện Keras và mang lại kết quả có độ chính xác cao.

Khi nhìn vào khuôn mặt của một người, chúng ta thường có thể nhận ra họ thuộc nhóm tuổi nào. Chúng ta có thể biết một người là trẻ, trung niên hay già. Trong dự án AI này, bạn có thể tự động hóa quy trình này bằng cách tạo mô hình phát hiện độ tuổi học sâu. Các công ty thường sử dụng dữ liệu nhân khẩu học để tiếp thị sản phẩm của họ tốt hơn và xác định đối tượng mục tiêu của họ.

Tuy nhiên, dữ liệu này không phải lúc nào cũng dễ dàng có được. Thứ nhất, người dùng các nền tảng truyền thông xã hội như Facebook thường nói dối về tuổi của họ. Thông tin này cũng thường bị ẩn và không được công khai. Bằng cách xây dựng mô hình phát hiện tuổi, bạn có thể dễ dàng dự đoán tuổi của một người bằng cách sử dụng ảnh hồ sơ của họ và không cần lãng phí thời gian để cố gắng thu thập dữ liệu không được công khai. Bạn có thể làm điều này dễ dàng với thư viện có tên là OpenCV. OpenCV là một thư viện nguồn mở được sử dụng để xử lý hình ảnh và thị giác máy tính. Bạn có thể sử dụng nó để xử lý dữ liệu hình ảnh một cách nhanh chóng nhằm nhận dạng khuôn mặt, đồ vật và thậm chí cả chữ viết tay. Bạn có thể cài đặt thư viện OpenCV và truy cập dễ dàng bằng Python. OpenCV có một gói gọi là DNN (Deep Neural Networks) có thể được sử dụng để nhập các mô hình từ các framework deep learning nổi tiếng. Bạn có thể sử dụng một khung có tên là Caffe cho nhiệm vụ này, khung này có các mô hình được đào tạo trước về độ tuổi và giới tính.

Trong dự án trí tuệ nhân tạo này, bạn sẽ xây dựng một mô hình có thể phát hiện màu sắc của hình ảnh.

Bạn có thể sử dụng bộ dữ liệu Color Recognition trên Kaggle (Kaggle Color Recognition Dataset). Để xây dựng dự án này, bạn sẽ cần chuyển đổi từng hình ảnh trong tập dữ liệu thành các kênh RGB. Sau đó, bạn có thể tính khoảng cách từ màu trong ảnh đầu vào đến ba kênh màu khác nhau bằng công thức như sau:

d = abs(Red — ithRedColor) + (Green — ithGreenColor) + (Blue — ithBlueColor)

Để nâng cao hơn nữa dự án AI này, bạn có thể tạo một ứng dụng hiển thị nhiều màu trên màn hình. Khi người dùng cuối nhấp vào một màu, thuật toán sẽ tự động tính toán khoảng cách và tạo một dự đoán, hiển thị nó trên màn hình. Sử dụng OpenCV trong Python, bạn có thể hiển thị văn bản này chính xác ở nơi người dùng đã nhấp vào màn hình và vẽ một hình chữ nhật hoặc hộp giới hạn xung quanh nó.

Bạn đã bao giờ nhìn thấy một chiếc váy trong cửa hàng và muốn biết mức giá thấp nhất bạn có thể mua nó chưa?

Trong dự án AI này, bạn có thể xây dựng một ứng dụng cho phép người dùng tải lên hình ảnh của mặt hàng họ muốn mua. Sau đó, ứng dụng sẽ quét qua nhiều cửa hàng trực tuyến và tìm giá thấp nhất cho mặt hàng đó. Bằng cách này, người dùng nhận được thỏa thuận tốt nhất có thể. Để tạo một ứng dụng như thế này, trước tiên bạn cần tạo một thuật toán có thể xác định các đối tượng trong một hình ảnh. Ví dụ: nếu người dùng tải lên hình ảnh một chiếc váy hoa màu hồng, thuật toán sẽ xác định màu sắc và kiểu dáng của chiếc váy một cách chính xác. Bạn có thể sử dụng phương pháp học chuyển đổi cho dự án AI này và đào tạo trên các mô hình hàng đầu như VGG-16 với cơ sở dữ liệu mô tả vật phẩm có sẵn. Sau khi mô hình được tạo, bạn có thể cung cấp cho người dùng lựa chọn chỉ định thông tin bổ sung về mặt hàng—“nhãn hiệu, cửa hàng, … Sau khi thu thập tất cả thông tin này, bạn cần xây dựng một thuật toán xác định các cửa hàng trực tuyến dựa trên thông tin thương hiệu cung cấp.

Ý tưởng được thực hiện như sau: tạo một công cụ tự động để mở các trang web này và thu thập thông tin về giá từ ít nhất 3–4 cửa hàng trực tuyến. Sau đó, trả lại tên trang web và thông tin giá cả cho người dùng, cùng với liên kết đến nơi họ có thể mua mặt hàng đó. Phần duy nhất của dự án này có kết hợp AI là mô tả mặt hàng dựa trên hình ảnh do người dùng tải lên. Mọi thứ khác yêu cầu bạn phải có kỹ năng triển khai mô hình, khả năng hiển thị thông tin nhanh chóng cho người dùng và nắm chắc các ngôn ngữ lập trình khoa học dữ liệu.

Trong dự án này, bạn có thể xây dựng một mô hình học sâu có thể tự động hoàn thành một câu. Mô hình sẽ dự đoán kết thúc của một câu được đưa ra một vài từ đầu tiên dưới dạng lời nhắc viết.Bạn có thể sử dụng mô hình này để viết truyện hoặc hoàn thành các tin nhắn văn bản vui nhộn.Để xây dựng mô hình tạo văn bản, bạn có thể sử dụng mô hình GPT-2 của OpenAI. GPT-2 là một trí tuệ nhân tạo mã nguồn mở mà người dùng có thể truy cập để thực hiện nhiều tác vụ NLP.

Bạn có thể truy cập GPT-2 bằng Python bằng cách sao chép kho lưu trữ GitHub của họ mà chúng tôi sẽ liên kết tới bên dưới. Khi bạn sao chép kho lưu trữ, bạn chỉ cần chạy các tệp Python và cung cấp chuỗi văn bản đầu vào. Ngoài ra, hãy cung cấp số từ bạn muốn GPT-2 tạo dựa trên văn bản đã nhập và GPT-2 sẽ đưa ra toàn bộ bài viết với số từ bạn đã đề cập. Rất nhiều văn bản được tạo bởi GPT-2 không có ý nghĩa, nhưng bạn có thể sử dụng nó để tạo lại những câu chuyện yêu thích của mình hoặc thậm chí viết một bài báo. Rất nhiều trong số đó là rác văn học, nhưng nó rất vui! Một lần nữa, bạn có thể biến ứng dụng này thành một ứng dụng rất nhanh chóng chỉ với một vài dòng mã. Cho phép người dùng nhập một từ tại dấu nhắc và hiển thị một bài viết do GPT-2 tự viết.