我想向Stack Overflow用户询问一个可以在一学期内招待同学程序员的项目的好主意。计算机视觉可能看起来很有趣，虽然我不知道该领域的项目是否可以在4个月内实现。你觉得怎么样？
答案 0 :(得分：14)
有一个故事说，在人工智能研究的早期阶段，当通过机械定理证明对“硬”逻辑问题取得重大进展时，一位教授给他的一个研究生分配了解决视力的“简单”问题为大脑提供了有意义的输入。显然，事情变得比教授预期的要困难得多。所以，不，不是一般意义上的愿景。
如果您刚开始使用AI，则有几个方向。经典的AI问题 - 逻辑谜题 - 用机械定理证明器解决（通常用Lisp编写 - 请参阅here以获取解决逻辑谜题的经典文本）。如果你不想创建自己的，你可以拿起Prolog的副本（它本质上是一样的）。
你也可以解决pattern recognition问题，尽管你想要保持初始问题非常简单，以免被淹没。我的论文涉及在自由浮动空间中使用stochastic proccesses进行字母识别，所以我对这种方法有点偏爱（不要从随机过程开始，除非你真的喜欢数学）。隔壁就是neural networks的子字段。这很受欢迎，因为如果不构建一些有趣的项目，你几乎无法学习NN。在整个领域（模式处理）中，最酷的是你可以解决实际问题而不是玩具难题。
很多人喜欢Natural Language Processing，因为它很容易上手，但复杂程度几乎无限。一个非常明确的问题是建立一个NLP程序来处理特定领域的语言（例如，讨论象棋游戏）。这样可以很容易地看到进度，同时仍然足够复杂以填补一个学期。
希望能给你一些想法！
答案 1 :(得分：7)
大多数人作为人工神经网络首次应用之一实施的主要软件是字符识别（不一定是手写字符）。
答案 2 :(得分：2)
你可以做一些比一般“视觉”更简单的事情，比如在数字温度计上点一个网络摄像头并从中读取温度。
答案 3 :(得分：2)
如果不了解更多关于你，你的朋友和项目的信息，就无法分辨。我的猜测是“不”。
我会指向两个来源。第一个是Peter Norvig的"Artificial Intelligence";第二个是"Programming Collective Intelligence"。也许他们会激励你。
答案 4 :(得分：2)
编写垃圾邮件过滤器。选择一个有趣的语料库来训练和过滤（Twitter消息，Facebook墙上帖子，博客评论......？）。有很多方法可以建立分类器，识别训练数据等。
答案 5 :(得分：1)
我一直想做的一件事就是改进旧版电子游戏的人工智能。以DOOM为例。非常简单的AI，与您今天所看到的相比。你可以尝试改进甚至完全重写电子游戏中敌人角色的AI。
或者你可以编写自己的小游戏，特别关注计算机做出令人惊讶的明智决策。
答案 6 :(得分：0)
我一直认为写一些会看一篇文章（比如这里的一个问题）并预测它会得到多少票会很有意思。我最初想到的是在查看博客或文章并预测reddit上的投票上升/下降（或者更简单地说是低，中，高的桶）的观点。
答案 7 :(得分：0)
播放扑克，心灵或类似节目的节目。
答案 8 :(得分：0)
让它变得有趣，例如游戏人工智能，我知道国际象棋模拟游戏可能需要一段时间，但也许你可以把它煮一点（例如3件，2辆车和每个国王）...... / p>
答案 9 :(得分：0)
图灵测试很有意思。以下是LOLBot passed the turing test
的链接