7 spannende KI-Projekte für alle Niveaus im Jahr 2026

KI-Projekte für Anfänger

Diese KI-Projekte für Einsteiger können dir helfen, Selbstvertrauen zu gewinnen und neue Fähigkeiten zu entwickeln, damit du die Grundlagen der künstlichen Intelligenz richtig verstehst.

1. Leben schenken: Blutspenden vorhersagen

Die „ “ schenken Leben: Blutspenden vorhersagen Das Projekt „ ” will vorhersagen, ob jemand innerhalb eines bestimmten Zeitfensters Blut spenden wird oder nicht. Der Datensatz, den wir in diesem Projekt verwenden, kommt von einem mobilen Blutspendefahrzeug in Taiwan, das im Rahmen einer Blutspendeaktion an verschiedenen Universitäten Blut sammelt.

In diesem KI-Projekt verarbeitest du die Rohdaten und gibst sie ins TPOT Python AutoML-Tool ein. Dieses Tool durchsucht hunderte von Machine-Learning-Pipelines, um die beste für unseren Datensatz zu finden.

Sobald wir die perfekte Pipeline gefunden haben, erstellen wir unser Modell mit normalisierten Merkmalen, um ein besseres Ergebnis zu erzielen.

Mit AutoML-Tools können auch Leute, die noch nicht so viel über maschinelles Lernen wissen, KI-Projekte erstellen. Diese Tools kümmern sich um alles und bieten das leistungsstärkste Modell zum Testen und Einsetzen.

2. Vorhersage von Kreditkartenbewilligungen

Im Projekt „Vorhersage von Kreditkartenbewilligungen ” entwickelst du eine Anwendung zur automatischen Kreditkartenbewilligung mithilfe von Hyperparameteroptimierung und logistischer Regression.

Für dieses KI-Projekt musst du verschiedene Fähigkeiten einsetzen, wie zum Beispiel den Umgang mit fehlenden Werten, die Verarbeitung kategorialer Merkmale, die Skalierung von Merkmalen, den Umgang mit unausgewogenen Daten und die automatische Hyperparameteroptimierung durch GridCV.

Dieses Projekt soll dich über den Bereich einfacher und sauberer Daten hinaus herausfordern.

Wenn du ein Experte in Sachen Klassifizierung werden willst, warum startest du nicht ein weiteres Projekt mit den Kreditdaten von LendingClub.com? Du kannst den Datensatz nutzen, um einen automatischen Prädiktor für die Kreditgenehmigung zu erstellen.

Wenn du nach Projekten suchst, die für Anfänger geeignet sind, dann hat DataCamp eine Bibliothek mit Data-Science-Projekten, die du dir mal anschauen solltest. Indem du deine Programmierkenntnisse auf verschiedene Datensätze anwendest, kannst du praktische Herausforderungen in deinem Browser meistern und echte Erfahrungen sammeln.

Fortgeschrittene KI-Projekte

Wir haben diese KI-Projekte für fortgeschrittene Anwender ausgewählt, weil sie auf den grundlegenden Fähigkeiten aufbauen, die du schon haben solltest. Sie sind anspruchsvoll genug, um Spaß zu machen und gleichzeitig deine Fähigkeiten weiterzuentwickeln.

3. Objekterkennung

Beim Projekt zur Objekterkennung geht's zuerst darum, das Bild in Kacheln aufzuteilen. Dann nimmst du ein vortrainiertes VGG-16-CNN, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass eine Katze im Bild zu sehen ist. Zum Schluss machst du eine Heatmap der Wahrscheinlichkeiten, um zu zeigen, wo sich die Katze im Bild befindet.

Um die Position eines Begrenzungsrahmens genauer zu bestimmen, musst du ein Regressionsmodell verwenden, um seine Koordinaten vorherzusagen.

Bei Objekten mit komplizierteren Formen ist es sinnvoll, CNNs für diese Aufgabe zu nutzen. Um das zu schaffen, wirst du einen stochastischen Gradientenabstiegsoptimierer und den mittleren quadratischen Fehler (MSE) als Metriken nutzen, weil wir eine Regression durchführen wollen. Zum Schluss wirst du die Ergebnisse des Modells bewerten.

4. BERT für die Textklassifizierung

Im Projekt „Textklassifizierung“ wirst du BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) nutzen, um vorherzusagen, ob ein bestimmter Nachrichtenartikel in die Kategorie „Welt“, „Sport“, „Wirtschaft“ oder „Wissenschaft/Technik“ passt.

In diesem AI-Projekt für Fortgeschrittene lernst du, wie du mit dem Datensatz umgehst, das Modell aufbaust und trainierst und schließlich die Leistung des Modells bewertest. Außerdem lernst du was über Aufmerksamkeitsmechanismen, Transformer und verstehst die BERT-Architektur.

Wenn du dieses Projekt in dein Machine-Learning-Portfolio aufnimmst, kannst du deine Chancen auf eine Anstellung verbessern. Du lernst nicht nur, wie man große KI-Modelle trainiert, sondern bekommst auch ein technisches Verständnis dafür, wie diese großen und komplexen Modelle funktionieren.

Schau dir unseren Artikel über effektive Techniken für das KI-Projektmanagement an. Dieser Blogbeitrag zeigt die besten Managementstrategien für große KI-Projekte.

Expertenprojekte im Bereich KI

Diese KI-Projekte für Experten werden dich echt herausfordern. Um sie zu erledigen, musst du viele verschiedene Fähigkeiten und Kenntnisse einsetzen und neue Konzepte ausprobieren, die dir bei deiner Entwicklung helfen.

5. Analyse und Prognose des Aktienmarktes mit LSTM

Entdecke und erkunde Börsendaten, mit Schwerpunkt auf Technologieaktien wie Apple, Amazon, Google und Microsoft, im Projekt „Börsenanalyse und -prognose mit LSTM ”.

Lerne, wie du mit der yfinance-Bibliothek Aktieninfos abrufst und sie mit Seaborn und Matplotlib anschaulich darstellst. Analysiere das Risiko einer Aktie anhand ihrer bisherigen Performance. Zum Schluss baust du ein KI-Modell mit der Long Short Term Memory (LSTM)-Methode, um zukünftige Aktienkurse vorherzusagen.

Das Wissen über den Umgang mit Zeitreihendatensätzen und die Fähigkeit, Aktienkurse vorherzusagen, sind super wichtig für alle, die sich für den Finanzsektor oder forschungsorientierte Bereiche interessieren.

Genauso ist es in der Finanzbranche echt gefragt, Trends zu verstehen und Lösungen anzubieten.

6. Super Mario KI

Im Super Mario AI-Projekt trainierst du einen KI-Agenten, damit er den ersten Level von Super Mario World mit Deep Q-Learning und rohen Pixeleingaben spielen kann. Es kombiniert Techniken wie Experience Replay, ein räumliches Transformationsnetzwerk und eine ε-greedy-Strategie.

Die Modellarchitektur hat separate Zweige für die Verarbeitung des Aktionsverlaufs, des Screenshot-Verlaufs und des aktuellen Zustands, die zusammengeführt werden, bevor die Ausgabeschicht Aktions-Belohnungs-Werte vorhersagt. Durch das Beobachten von Spielbildschirmen lernt es, das Level ohne manuell programmierte Funktionen zu spielen.

Dieses Projekt ist ziemlich fortgeschritten und man braucht echt gute Kenntnisse sowohl im Bereich Reinforcement Learning als auch in Computer Vision. Auch wenn es vielleicht schwierig ist, das nachzumachen, lohnt sich die Mühe echt.

Wenn du nach anspruchsvolleren Projekten suchst, schau dir doch mal „25 Machine-Learning-Projekte für alle Niveaus” an. Diese Projekte können dir dabei helfen, alle wichtigen Bereiche des maschinellen Lernens abzudecken.

AI-Projekte zum Spaß

Wir schließen unsere Liste der KI-Projekte mit einem schnellen, unterhaltsamen Projekt ab. Auch wenn du noch nicht so viel über künstliche Intelligenz weißt, wird dir das hier gefallen.

7. Erstell einen KI-Chatbot in 5 Minuten

Im Projekt „AI for Fun” baust du einen KI-Chatbot mit Hugging Face und Gradio. Es ist ziemlich einfach und man braucht nur ein bisschen Python-Programmierkenntnisse.

In diesem Projekt lernst du, wie du die Webanwendung mit „ transformers “ erstellst und bereitstellst, um das Konversationsmodell zu laden, und wie du „ gradio “ Chat-Inferenz nutzt, um Chatbot-Benutzerinferenz zu erstellen. Du brauchst nur 5 Minuten, um eine App zu erstellen, und musst dafür nicht mal deinen Browser verlassen.

Bild von AI ChatBot

Gradio hat vor kurzem „ gr.ChatInterface(predict) ” rausgebracht, womit Leute ganz einfach ihre eigenen Chatbots erstellen und in weniger als 5 Minuten mit Agenten verbinden können. Eine komplette Anleitung zum Erstellen deiner eigenen Chat-Oberfläche findest du auf der Seite „Creating A Chatbot Fast“ (Schnell einen Chatbot erstellen) auf gradio.app. Du kannst dir auch unseren Kurs „Chatbots in Python erstellen” anschauen, um andere Möglichkeiten zum Erstellen von Dialog-Bots zu entdecken. 

Wenn du Spaß daran hast, KI-Projekte zu entwickeln, probier doch mal „5 Projekte mit generativen Modellen und Open-Source-Tools“ aus. Du lernst, wie du einen Bildeditor, einen chatGPT-ähnlichen Chatbot mit geringen Ressourcen, eine App zur Klassifizierung von Kreditanträgen, automatisierte PDF-Interaktionen und einen GPT-gestützten Sprachassistenten erstellen kannst.

Leg noch heute mit deinen KI-Projekten los

Wenn du deine Grundausbildung abgeschlossen und deinen Abschluss gemacht hast, solltest du unbedingt an KI-Projekten arbeiten, um dein Portfolio aufzubauen. Neben dem Programmieren ist es wichtig, dein Projekt zu dokumentieren und es mit anderen Fachleuten zu teilen, um Feedback zu bekommen. Ein starkes Portfolio hilft dir dabei, deinen Traumjob zu bekommen und im Bereich Machine Learning und Data Science richtig abzuheben.

Dieser Blog gibt dir einen Überblick über KI-Projekte für Anfänger, Fortgeschrittene, Profis und zum Spaß. Wenn du noch nicht so viel über KI weißt, kannst du mit dem Kurs „Grundlagen der KI“ loslegen. Dieses Programm gibt dir praktische Infos zu beliebten KI-Themen wie chatGPT, großen Sprachmodellen, generativer KI und mehr. Fang heute mit dem Lernen an, um für die KI-Welt von morgen bereit zu sein.