python人工智能毕设选题

Python在人工智能领域的毕设选题范围广泛，考虑到当前热点和发展趋势，你可以选择以下几个方向：

1. **深度学习项目**：
- 使用TensorFlow或PyTorch搭建卷积神经网络（CNN）做图像识别、物体检测或生成对抗网络（GANs）。
- 实现自然语言处理任务，如情感分析、文本分类或机器翻译。

2. **强化学习**：
- 开发基于Q-learning或Actor-Critic算法的游戏AI，比如围棋或棋盘游戏。
- 应用于实际场景，如智能推荐系统或机器人路径规划。

3. **数据挖掘与预测模型**：
- 分析时间序列数据，如使用ARIMA或LSTM做股票价格预测。
- 运用聚类算法研究用户行为或社交网络分析。

4. **计算机视觉**：
- 利用OpenCV进行目标跟踪、视频分析或图像分割。
- 实现人脸识别或车牌识别技术。

5. **自然语言理解和生成**：
- 基于Transformer模型的文本摘要、问答系统或聊天机器人。

6. **知识图谱与信息检索**：
- 构建小型领域特定的知识图谱，并设计查询系统。

7. **深度强化学习与自动化控制**：
- 将DRL应用于自动驾驶或工业自动化中的决策优化。

记得在选题时，结合个人兴趣和已有技能，同时考虑项目的实际应用价值和可行性。完成毕设时，不仅要写出详细的代码，还要对所用技术和方法有深入的理解，以及良好的实验报告撰写能力。