人工智能类论文的选题方向推荐

　　我国科学技术飞速发展，人工智能时代逐渐走进我们的生活，其中关于机器人的使用有了不小的推广与应用，机器人的精准度、效率等都较高，也有不少工厂会选择使用机器人工作。接下来aeic小编带大家了解一下人工智能类论文的选题方向。

　　人工智能已经在语音识别、图像处理等方面取得了巨大成功。其研究方向可以大致分为以下几个域：

　　1、计算机视觉

　　生物特征识别：人脸识别、步态识别、行人ReID、瞳孔识别等;

　　图像处理：分类标注、以图搜图、场景分割、车辆车牌、OCR、AR等;

　　视频分析：安防监控、智慧城市等;

　　2、自然语言处理

　　情感分词、实体关系抽取、知识图谱、语音识别、文本数据挖掘、文本翻译等;

　　3、数据挖掘

　　消费习惯、天气数据、推荐系统、知识库(专家系统)等;

　　4、游戏

　　角色仿真、AlphaGo(强化学习);

　　5、复合应用

　　线性预测、分类问题、无人驾驶、无人机、机器人等。

　　限于自己的兴趣爱好和上手程度，建议大家在做该领域的毕业设计时尽量选择用人工智能去解决某个领域或者生活中的一个小的问题，比如医学领域的细胞分割、自动签到等。以下为整理的毕业设计项目，完全可以作为当前较新的毕业设计题目选择方向。

　　1、基于卷积神经网络的图像风格化处理(或者残差、VGG等)

　　2、基于深度残差网络的图像修复系统设计与实现

　　3、基于纹理分析的医学图像处理

　　4、基于全卷积神经网络的医学图像分割

　　5、基于人脸识别的签到系统的设计与实现

　　6、基于LeNet-5的车牌字符识别研究

　　7、基于卷积神经网络的微博情感倾向性分析基于

　　8、基于卷积神经网络的鲜茶叶智能分选系统研究

　　9、基于卷积神经网络的车型识别

　　10、基于递归神经网络的生物医学命名实体识别

　　11、基于递归神经网络的网络流量组合预测模型

　　12、基于递归神经网络的焦化废水水质预报

　　13、基于GRU-SVR的短时交通流量预测研究

　　14、基于GRU神经网络的燃煤电站NO_x排放预测模型

　　15、电话交谈语音识别中基于LSTM-DNN语言模型的重评估方法研究

　　今天aeic小编的人工智能类论文的选题方向相关知识分享就到这里啦，如果还有疑惑或是想了解更多相关内容，可以多留意aeic网站的更新内容。