人工智能毕业设计选题

### 人工智能毕业设计选题方向

在选择人工智能方向的毕业设计题目时，考虑当前的研究热点和技术发展趋势非常重要。以下是几个具有代表性的选题方向及其具体示例：

#### 自然语言处理 (NLP)

自然语言处理涉及让计算机理解并生成人类语言的技术。

- **情感分析系统的开发**
构建一个能够自动识别社交媒体帖子、评论或产品评价中的正面或负面情绪的情感分类器[^1]。

- **对话机器人优化**
设计一款基于上下文感知机制的聊天机器人，提高其理解和回应复杂查询的能力。

import nltk
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

def train_sentiment_classifier(data, labels):
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    X_train_tfidf = vectorizer.fit_transform(data)
    
    clf = MultinomialNB().fit(X_train_tfidf, labels)
    return clf, vectorizer

#### 计算机视觉

该领域专注于使机器具备通过图像和视频获取信息的能力。

- **目标检测算法改进**
探索如何增强现有的YOLOv5模型，在特定场景下实现更精准的目标定位与跟踪。

- **医学影像诊断辅助工具**
开发一套用于早期癌症筛查的支持向量机(SVM)，利用胸部X光片作为输入数据集进行训练。

import torch
from torchvision.models.detection import fasterrcnn_resnet50_fpn

model = fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
model.eval()

for image in dataset:
    prediction = model([image])
    # Process predictions...

#### 强化学习

强化学习旨在创建能够在环境中自主决策的学习代理。

- **游戏AI策略进化**
使用PPO(Proximal Policy Optimization)算法来训练智能体玩Atari经典游戏，并记录得分变化曲线以评估性能提升情况。

- **自动驾驶车辆路径规划**
基于DQN(Double Deep Q-Networks)框架构建模拟环境下的无人车导航系统原型，测试不同奖励函数设置对最终路线效率的影响。

import gym
import numpy as np
from stable_baselines3 import PPO

env = gym.make('CartPole-v1')
model = PPO('MlpPolicy', env, verbose=1).learn(total_timesteps=25000)

obs = env.reset()
while True:
    action, _states = model.predict(obs)
    obs, rewards, dones, info = env.step(action)
    if dones:
        break