پروژه هوش مصنوعی

 سطح مقدماتی در پروژه هوش مصنوعی

• تشخیص چهره ساده با OpenCV

• چت‌بات ساده با Python (مثلاً پرسش و پاسخ پایه‌ای)

• تشخیص دست‌خط اعداد (MNIST Dataset)

• سیستم توصیه‌گر فیلم یا آهنگ ساده

 سطح متوسط در پروژه هوش مصنوعی

• تحلیل احساسات متون پروژه هوش مصنوعی(مثلاً روی توییت‌ها یا کامنت‌ها)

• مدل تشخیص گیاه یا میوه با TensorFlow/Keras

• پیش‌بینی قیمت (مثلاً طلا یا ارز) با الگوریتم‌های ML

• سیستم تشخیص صدا (Voice Command Recognition)

 سطح پیشرفته پروژه هوش مصنوعی

• تشخیص اشیاء در تصاویر و ویدئو با YOLO در پروژه هوش مصنوعی

• ساخت ربات گفت‌وگو (Chatbot پیشرفته با NLP) در پروژه هوش مصنوعی

• تشخیص تقلب در تراکنش‌های بانکی در پروژه هوش مصنوعی

• ترجمه خودکار متن با مدل‌های Seq2Seq یا Transformer در پروژه هوش مصنوعی

 پروژه هوش مصنوعی چیه؟

هوش مصنوعی و پروژه هوش مصنوعی شاخه‌ای از علوم کامپیوتره که تلاش می‌کنه رفتارهای هوشمند انسان رو شبیه‌سازی کنه. مثلاً:

• دیدن و تشخیص تصویر (Computer Vision)

• شنیدن و درک صدا (Speech Recognition)

• تحلیل و درک متن (Natural Language Processing – NLP)

• یادگیری از داده‌ها و پیش‌بینی آینده (Machine Learning)

---

 دسته‌بندی پروژه‌های هوش مصنوعی

پروژه‌های AI معمولاً به سه بخش اصلی تقسیم میشن:

۱. Computer Vision (بینایی ماشین)

هوش مصنوعی سعی می‌کنه “ببینه”.
 ایده‌های پروژه:

• تشخیص چهره یا لبخند

• شناسایی اشیا در تصاویر

• شمارش افراد در یک عکس یا ویدیو

• شناسایی بیماری در برگ گیاه یا عکس پزشکی

 ابزار: Python + OpenCV + TensorFlow/Keras

---

۲. Natural Language Processing (پردازش زبان طبیعی) و پروژه هوش مصنوعی

هوش مصنوعی سعی می‌کنه “بفهمه و حرف بزنه”.
 ایده‌های پروژه:

• چت‌بات ساده مثل دستیار مجازی

• تحلیل احساسات توی متن (مثبت/منفی بودن یک کامنت)

• خلاصه‌سازی متن‌ها

• ترجمه خودکار متن

 ابزار: Python + NLTK + Transformers (HuggingFace)

---

۳. Machine Learning (یادگیری ماشین و پیش‌بینی)

هوش مصنوعی از داده‌های گذشته یاد می‌گیره و آینده رو پیش‌بینی می‌کنه.
 ایده‌های پروژه:

• پیش‌بینی قیمت (مثل طلا، دلار، سهام)

• سیستم پیشنهاددهنده (مثل پیشنهاد فیلم در Netflix یا آهنگ در Spotify)

• تشخیص تقلب در تراکنش‌های بانکی

• پیش‌بینی نمره یا وضعیت قبولی دانشجو

 ابزار: Python + Scikit-learn + Pandas

---

 سطح سختی پروژه‌ها در پروژه هوش مصنوعی

• پروژه هوش مصنوعی مقدماتی: مناسب برای شروع و نمره گرفتن در دانشگاه

• پروژه هوش مصنوعی متوسط: ترکیب الگوریتم‌ها + کار با دیتاست آماده

• پروژه هوش مصنوعی پیشرفته: استفاده از مدل‌های عمیق مثل CNN، RNN، Transformer

---

 نکته مهم در پروژه هوش مصنوعی

برای هر پروژه معمولاً این مراحل رو داریم:

1. جمع‌آوری داده‌ها (Dataset)

2. پیش‌پردازش داده‌ها (پاکسازی، نرمال‌سازی و …)

3. انتخاب الگوریتم (مثلاً CNN برای تصویر، RNN برای متن)

4. آموزش مدل (Training)

5. ارزیابی و تست (Accuracy, Precision, Recall)

6. پیاده‌سازی نهایی (مثل ساخت اپ یا وب‌اپلیکیشن)

 چرخه اجرای یک پروژه هوش مصنوعی

وقتی می‌خوای یک پروژه AI انجام بدی، معمولا این مسیر رو طی می‌کنی:

۱. تعریف مسئله

اول باید بدونی دقیقا چی می‌خوای. مثلا:

• آیا می‌خوای چهره‌ها رو در عکس‌ها تشخیص بدی؟

• یا می‌خوای یک چت‌بات برای پاسخ به سوالات بسازی؟

• یا می‌خوای قیمت دلار یا طلا رو پیش‌بینی کنی؟

---

2. جمع‌آوری داده‌ها (Dataset)

داده قلب هوش مصنوعیه. بدون داده پروژه‌ای وجود نداره.

• برای تصویر → دیتاست‌هایی مثل MNIST، CIFAR-10، COCO

• برای متن → دیتاست‌هایی مثل IMDB Reviews، Twitter Sentiment

• برای پیش‌بینی → دیتاست‌های مالی یا آموزشی

---

۳. پیش‌پردازش داده‌ها

داده‌ها خام هستن، باید آماده بشن.

• پاک کردن نویزها

• نرمال‌سازی اعداد

• تبدیل متن به عدد (Tokenization, Embedding)

• تغییر سایز تصاویر

---

۴. انتخاب الگوریتم

الگوریتم بسته به نوع پروژه فرق می‌کنه:

• برای تصویر → CNN (شبکه عصبی کانولوشنی)

• برای متن → RNN, LSTM یا Transformer

• برای داده‌های جدولی → الگوریتم‌های ML مثل Random Forest, XGBoost

---

5. آموزش مدل (Training)

مدل روی داده‌های آموزشی یاد می‌گیره.
اینجا بحث Epoch, Batch Size, Optimizer مطرح میشه.