Una pregunta muy genérica pero intentaré responderla.
Supongo que está buscando ideas de proyectos para su tesis o proyecto de pregrado. Un buen comienzo sería pasar por los problemas de Kaggle y elegir uno que se adapte a su conjunto de habilidades y nivel específicos. Si no es así, elija un subdominio de la lista de abrazo que tenga AI / ML y elija un problema y un conjunto de datos para abordarlo.
Puedo darle algunos subdominios que puede ver.
– Reconocimiento de escena / Detección de objetos / Reconocimiento de objetos: Actualmente, uno de los favoritos entre los investigadores de visión artificial y aprendizaje automático. Echa un vistazo a DeepLearning y Pascal VOC (un concurso).
- ¿Cuáles son las diferencias funcionales entre un procesador de computadora diseñado para IA (por ejemplo, Tensor / TPU) y un procesador ordinario (CPU) o GPU?
- Cómo seguir mi carrera en IA
- ¿Cuántos robots estima o adivina que comprará a lo largo de su vida? ¿Qué harán estos robots?
- ¿Podría la IA llegar a ser lo suficientemente avanzada como para ser indistinguible de los humanos?
- ¿Cuál es el futuro en el campo de la economía? ¿Cuánto se verán afectados los trabajos debido a la IA y la tecnología? ¿Que Consejo tienes?
– Reconocimiento de voz: otro tema candente. Aunque los conjuntos de datos son demasiado grandes para ejecutar algos en una máquina local. CMUSphinx es un punto de partida increíblemente fácil.
– Análisis de series temporales: análisis de señales que cambian wrt a tiempo. Ejemplos: análisis del mercado de valores, reconocimiento de gestos, etc.
Hay varios otros campos de estudio teóricos y prácticos en ML. Espero que encuentres un ajuste perfecto.
