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7 aufregende KI-Projekte für alle Ebenen im Jahr 2024

Entwickle dein Portfolio und verbessere deine Fähigkeiten, innovative Lösungen für komplexe Probleme zu entwickeln, indem du an KI-Projekten arbeitest.
Aktualisierte 16. Jan. 2025  · 8 Min. Lesezeit

Wir leben in aufregenden Zeiten, in denen künstliche Intelligenz (KI) und Chatbots wie ChatGPT die Gespräche dominieren. Heutzutage scheint jeder seinen eigenen KI-Assistenten zu wollen. Aber willst du dein eigenes KI-Projekt von Grund auf aufbauen?

In diesem Beitrag sehen wir uns KI-Projekte für Anfänger, fortgeschrittene Entwickler und Experten an. Hier findest du Ressourcen, die dich bei der Erstellung deiner eigenen KI-Anwendung unterstützen, egal ob du gerade erst anfängst oder schon einige Erfahrung hast. Wenn du gerade erst anfängst, dich mit KI zu beschäftigen, findest du weitere Informationen in unserem Leitfaden zum Erlernen von KI.

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KI-Projekte für Anfänger

Diese KI-Projekte für Anfänger helfen dir, Selbstvertrauen zu gewinnen und neue Fähigkeiten zu entwickeln, damit du die Grundlagen der künstlichen Intelligenz beherrschst.

1. Leben schenken: Blutspenden vorhersagen

Die geben Leben: Blutspenden vorhersagen Das Projekt zielt darauf ab, vorherzusagen, ob ein Spender innerhalb eines bestimmten Zeitfensters Blut spenden wird oder nicht. Der in diesem Projekt verwendete Datensatz stammt von einem mobilen Blutspendefahrzeug in Taiwan, das im Rahmen einer Blutspendeaktion an verschiedenen Universitäten Blut sammelt.

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In diesem KI-Projekt verarbeitest du die Rohdaten und gibst sie in das TPOT Python AutoML-Tool ein. Dieses Tool durchsucht Hunderte von Pipelines für maschinelles Lernen, um die beste für unseren Datensatz zu finden.

Sobald wir die ideale Pipeline identifiziert haben, erstellen wir unser Modell mit normalisierten Merkmalen, um eine bessere Punktzahl zu erreichen.

Mit den AutoML-Tools können auch Anfänger mit begrenztem Wissen über maschinelles Lernen KI-Projekte erstellen. Diese Tools übernehmen alle Aufgaben und stellen das leistungsfähigste Modell für die Prüfung und den Einsatz bereit.

2. Vorhersage von Kreditkartengenehmigungen

Im Projekt " Vorhersage von Kreditkartengenehmigungen " erstellst du eine Anwendung zur automatischen Kreditkartengenehmigung mit Hilfe von Hyperparameter-Optimierung und logistischer Regression.

Für dieses KI-Projekt musst du verschiedene Fähigkeiten einsetzen, z. B. den Umgang mit fehlenden Werten, die Verarbeitung kategorischer Merkmale, die Skalierung von Merkmalen, den Umgang mit unausgewogenen Daten und die Anwendung der automatischen Hyperparameter-Optimierung durch GridCV.

Dieses Projekt soll dich herausfordern, über den Bereich der einfachen und sauberen Daten hinauszugehen.

Wenn du ein Experte in Sachen Klassifizierung werden willst, warum baust du nicht ein weiteres Projekt mit den Kreditdaten von LendingClub.com? Du kannst den Datensatz verwenden, um eine automatische Vorhersage für die Kreditvergabe zu erstellen.

Wenn du auf der Suche nach Projekten bist, die sich für Anfänger/innen eignen, findest du bei DataCamp eine Bibliothek mit Data Science-Projekten, die du dir ansehen solltest. Indem du deine Programmierkenntnisse auf eine Vielzahl von Datensätzen anwendest, kannst du praktische Herausforderungen in deinem Browser bewältigen und Erfahrungen in der Praxis sammeln.

KI-Projekte für Fortgeschrittene

Wir haben diese KI-Projekte für fortgeschrittene Praktiker ausgewählt, da sie auf den grundlegenden Fähigkeiten aufbauen, die du bereits haben solltest. Sie sind herausfordernd genug, um Spaß zu machen und gleichzeitig deine Fähigkeiten zu entwickeln.

3. Objekt-Erkennung

Im Projekt Objekterkennung wird das Bild zunächst in Kacheln aufgeteilt. Dann verwendest du ein vortrainiertes VGG-16 CNN, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass eine Katze auf dem Bild zu sehen ist. Zum Schluss erstellst du eine Heatmap mit Wahrscheinlichkeiten, um die Position der Katze im Bild anzuzeigen.

Bild vom Projekt

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

Bei Objekten, die eine kompliziertere Form haben, ist es von Vorteil, CNNs für diese Aufgabe einzusetzen. Um dies zu erreichen, verwendest du einen stochastischen Gradientenabstiegsoptimierer und den mittleren quadratischen Fehler (MSE) als Messgröße, denn unser Ziel ist es, eine Regression durchzuführen. Schließlich bewertest du die Ergebnisse des Modells.

4. BERT für die Textklassifizierung

Im Projekt Textklassifizierung wirst du BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) verwenden, um vorherzusagen, ob ein bestimmter NEWS-Artikel in die Kategorie "World", "Sports", "Business" oder "Sci/Tech" fällt.

In diesem KI-Projekt für Fortgeschrittene lernst du, wie du den Datensatz handhabst, das Modell erstellst und trainierst und schließlich die Leistung des Modells bewertest. Außerdem lernst du etwas über Aufmerksamkeitsmechanismen, Transformatoren und verstehst die BERT-Architektur.

Bild vom Projekt

Wenn du dieses Projekt in dein Portfolio für maschinelles Lernen aufnimmst, kannst du deine Einstellungschancen erhöhen. Du lernst nicht nur, wie man große KI-Modelle trainiert, sondern erwirbst auch technische Kenntnisse darüber, wie diese großen und komplexen Modelle funktionieren.

Entdecke unseren Artikel über effektive KI-Projektmanagementtechniken. Dieser Blogbeitrag fasst die besten Managementstrategien für die Durchführung von KI-Projekten in großem Maßstab zusammen.

Experten-KI-Projekte

Diese KI-Projekte für Experten werden dich wirklich herausfordern. Um sie abzuschließen, musst du ein breites Spektrum an Fähigkeiten und Kenntnissen einsetzen und neue Konzepte ausprobieren, die dir helfen, dich weiterzuentwickeln.

5. Aktienmarktanalyse und -prognose mit LSTM

Entdecke und erforsche Börsendaten und konzentriere dich dabei auf Technologieaktien wie Apple, Amazon, Google und Microsoft im Projekt Aktienmarktanalyse und -prognose mit dem LSTM.

Lerne, wie du Aktieninformationen mit der yfinance-Bibliothek abrufst und sie mit Seaborn und Matplotlib visualisierst. Analysiere das Risiko einer Aktie auf der Grundlage ihrer bisherigen Wertentwicklung. Schließlich erstellst du ein KI-Modell mit der Long Short Term Memory (LSTM)-Methode, um zukünftige Aktienkurse vorherzusagen.

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Kenntnisse im Umgang mit Zeitreihendaten und die Fähigkeit, Aktienkurse zu prognostizieren, sind für alle, die sich für den Finanzsektor oder forschungsorientierte Bereiche interessieren, unerlässlich.

Auch die Fähigkeit, Trends zu erkennen und Lösungen zu finden, ist in der Finanzbranche eine sehr gefragte Fähigkeit.

6. Super Mario KI

Im Super-Mario-KI-Projekt trainierst du einen KI-Agenten, der das erste Level von Super Mario World mithilfe von Deep-Q-Learning und rohen Pixeleingaben spielt. Es kombiniert Techniken wie Erfahrungswiederholung, ein räumliches Transformatorennetzwerk und eine ε-greedy Politik.

Die Modellarchitektur hat getrennte Zweige für die Verarbeitung der Aktionshistorie, der Screenshot-Historie und des aktuellen Zustands, die zusammengeführt werden, bevor die Ausgabeschicht die Aktions-Belohnungswerte vorhersagt. Durch das Beobachten von Spielbildschirmen lernt es, den Level ohne handwerkliche Fähigkeiten zu spielen.

Dieses Projekt ist sehr fortgeschritten und erfordert umfassende Kenntnisse in den Bereichen Reinforcement Learning und Computer Vision. Es mag zwar schwierig sein, es nachzumachen, aber die Mühe lohnt sich.

Wenn du auf der Suche nach anspruchsvolleren Projekten bist, solltest du dir die "25 Machine Learning Projects for All Levels" anschauen. Diese Projekte können dir dabei helfen, alle wichtigen Bereiche des maschinellen Lernens abzudecken.

KI-Projekte zum Spaß

Wir beenden unsere Liste der KI-Projekte mit einem schnellen, lustigen Projekt. Selbst wenn du neu auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz bist, wird dir dieses Buch Spaß machen.

7. KI-Chatbot in 5 Minuten erstellen

Im Projekt "AI for Fun" baust du mit Hugging Face und Gradio einen KI-Chatbot. Sie ist recht einfach und erfordert nur minimale Kenntnisse in der Python-Programmierung.

In diesem Projekt lernst du, wie du die Webanwendung mit Hilfe von transformers erstellst und bereitstellst, um das Konversationsmodell zu laden und mit gradio Chat Inferenzen für Chatbot-Nutzer zu erstellen. Es dauert nur 5 Minuten, eine App zu erstellen, und du musst deinen Browser nicht verlassen.

AI Project - Bild von AI ChatBot

Bild von AI ChatBot

Gradio hat vor kurzem gr.ChatInterface(predict) vorgestellt, mit dem Nutzer/innen ganz einfach maßgeschneiderte Chatbots erstellen und sie in weniger als 5 Minuten mit Agenten integrieren können. Eine vollständige Anleitung, wie du dein eigenes Chat-Interface erstellst, findest du auf der Seite Chatbot schnell erstellen auf gradio.app. In unserem Kurs "Chatbots in Python erstellen" erfährst du, wie du weitere Chatbots erstellen kannst. 

Wenn es dir Spaß gemacht hat, KI-Projekte zu bauen, dann probiere 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-gesteuerten Sprachassistenten erstellst.

Beginne deine KI-Projekte noch heute

Wenn du deine Grundausbildung abgeschlossen und deinen Abschluss gemacht hast, ist es sehr empfehlenswert, an KI-Projekten zu arbeiten, um dein Portfolio aufzubauen. Neben der Codierung ist es wichtig, dein Projekt zu dokumentieren und es mit anderen Fachleuten zu teilen, um Feedback zu erhalten. Ein starkes Portfolio wird dir helfen, deinen Traumjob zu sichern und im Bereich des maschinellen Lernens und der Datenwissenschaft zu glänzen.

Dieser Blog bietet einen Überblick über KI-Projekte für Anfänger, Fortgeschrittene, Experten und Spaß. Wenn du neu auf dem Gebiet der KI bist, kannst du deine Reise beginnen, indem du dich für die KI-Grundlagenkurse anmeldest. Dieses Programm vermittelt dir umsetzbares Wissen über beliebte KI-Themen wie chatGPT, große Sprachmodelle, generative KI und mehr. Fang heute an zu lernen, um für die KI-Welt von morgen gerüstet zu sein.

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FAQs

Brauche ich gute Programmierkenntnisse, um mit den KI-Projekten für Anfänger/innen zu beginnen?

Nein, Anfängerprojekte sind so konzipiert, dass du auch mit begrenzten Programmierkenntnissen Fähigkeiten entwickeln kannst, zumal Tools wie TPOT AutoML verwendet werden, um den Prozess zu vereinfachen.

Was sind AutoML-Tools, und wie helfen sie bei KI-Projekten?

AutoML-Tools wie TPOT durchsuchen automatisch die Pipelines für maschinelles Lernen, um die beste für deinen Datensatz zu finden, und erleichtern so die Erstellung von KI-Modellen ohne tiefes Fachwissen.

Kann ich an Projekten für Fortgeschrittene arbeiten, ohne ein Anfängerprojekt abgeschlossen zu haben?

Ja, wenn du über Grundkenntnisse in KI und Programmierung verfügst, kannst du direkt mit Zwischenprojekten beginnen, um dich selbst herauszufordern und fortgeschrittenere Konzepte zu lernen.

Wie kann ich KI von Grund auf lernen?

Wenn du noch keine Erfahrung oder KI-Kenntnisse hast, ist es wahrscheinlich zu früh für dich, ein KI-Projekt in Angriff zu nehmen. Zum Glück ist das DataCamp der beste Ort, um deine KI-Reise zu beginnen! Unser Lernpfad zu den KI-Grundlagen bringt dich mit den wichtigsten KI-Konzepten auf den neuesten Stand und unser Leitfaden "Wie lerne ich KI von Grund auf?

Wie kann ich KI-Ingenieur werden?

Um KI-Ingenieur/in zu werden, solltest du zunächst eine solide Grundlage in Bereichen wie KI, maschinelles Lernen (ML), Datenwissenschaft und Softwaretechnik erwerben, da diese Disziplinen für die Konzeption und Entwicklung intelligenter Lösungen entscheidend sind. Dann konzentriere dich auf praktische Erfahrungen durch Praktika, persönliche Projekte (wie die Projekte aus dem Artikel) oder Online-Kurse und Bootcamps, um deine Fähigkeiten aufzubauen und zu präsentieren.


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Abid Ali Awan
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Als zertifizierter Data Scientist ist es meine Leidenschaft, modernste Technologien zu nutzen, um innovative Machine Learning-Anwendungen zu entwickeln. Mit meinem fundierten Hintergrund in den Bereichen Spracherkennung, Datenanalyse und Reporting, MLOps, KI und NLP habe ich meine Fähigkeiten bei der Entwicklung intelligenter Systeme verfeinert, die wirklich etwas bewirken können. Neben meinem technischen Fachwissen bin ich auch ein geschickter Kommunikator mit dem Talent, komplexe Konzepte in eine klare und prägnante Sprache zu fassen. Das hat dazu geführt, dass ich ein gefragter Blogger zum Thema Datenwissenschaft geworden bin und meine Erkenntnisse und Erfahrungen mit einer wachsenden Gemeinschaft von Datenexperten teile. Zurzeit konzentriere ich mich auf die Erstellung und Bearbeitung von Inhalten und arbeite mit großen Sprachmodellen, um aussagekräftige und ansprechende Inhalte zu entwickeln, die sowohl Unternehmen als auch Privatpersonen helfen, das Beste aus ihren Daten zu machen.

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