人工智能课程设计选题

### 人工智能课程设计项目 Ideas

#### 1. 基于弱人工智能的应用开发
创建一个专门用于解决特定任务的弱人工智能应用。例如，构建一个能够自动分类电子邮件并标记重要邮件的系统。该系统可以通过机器学习算法来分析用户的阅读习惯以及邮件内容特征，从而提高工作效率。

对于此类项目的实现，可以采用Python中的Scikit-Learn库来进行数据预处理和模型训练：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 数据集准备
emails = ["这是一封重要的工作邮件", "垃圾广告"]
labels = ['important', 'spam']

vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(emails)

# 划分训练集测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X.toarray(), labels, test_size=0.2)

# 训练朴素贝叶斯分类器
clf = MultinomialNB().fit(X_train, y_train)

此部分描述了如何利用现有的文本数据分析工具建立简单的文档分类机制[^1]。

#### 2. 图像识别与物体检测
另一个有趣的课题是可以探索计算机视觉领域内的图像识别技术。比如制作一款应用程序，它能实时捕捉摄像头前的画面，并快速准确地标记出画面中存在的物品名称及其位置信息。OpenCV 和 TensorFlow 是两个非常流行的选择，在这两个框架下很容易找到许多开源资源帮助入门者上手实践。

下面是一个简单的目标检测例子使用TensorFlow Object Detection API:

pip install tensorflow opencv-python matplotlib pillow lxml cython contextlib2 tf-slim cocoapi
git clone https://github.com/tensorflow/models.git
cd models/research/
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`:`pwd`/slim
python setup.py build
python setup.py install

这段命令展示了安装配置环境的过程以便后续调用API接口进行目标检测功能的研发.

#### 3. 自然语言处理聊天机器人
随着人们对自动化服务需求的增长，打造一个人机交互平台成为了一个极具吸引力的研究方向。通过集成最新的自然语言理解(NLU)技术和对话管理系统(DMS)，可以使虚拟助手更加贴近真实交流场景下的用户体验。Rasa NLU就是一个很好的开源解决方案之一，支持多轮次会话管理和意图解析等功能。

以下是启动rasa服务器的基本指令：

rasa init --no-prompt
rasa run actions &
rasa shell

上述操作指导用户初始化一个新的Rasa项目结构并且开启本地调试模式方便开发者即时查看效果反馈.