目录

一、 计算机科学与技术 / 人工智能专业

二、 交叉学科与创新应用（更能体现综合能力）

三、 如何选择与设计你的毕业项目？

AI在毕业设计中的应用已经非常广泛，涵盖了几乎所有的工程和社科领域。一个优秀的AI毕业设计项目通常具备问题明确、数据可得、技术新颖但不过度复杂、有实际应用价值等特点。

下面我将从不同学科领域为你列举一些经典和前沿的应用案例，并提供一些选题思路和建议。

一、 计算机科学与技术 / 人工智能专业

这是最直接相关的领域，选题通常侧重于算法、模型和底层技术的创新。

1. 计算机视觉 (CV)

   • 案例：基于YOLO或Transformer的实时目标检测与追踪系统

     • 描述：开发一个系统，可以实时检测和追踪视频中的特定目标（如行人、车辆、运动球员）。可以针对特定场景进行优化，如交通路口、足球比赛。

     • 技术栈：Python, OpenCV, PyTorch/TensorFlow, YOLOv8, DeepSORT。

   • 案例：基于生成对抗网络（GAN）或扩散模型（Diffusion Model）的图像风格迁移/超分辨率重建

     • 描述：将一张图片的内容与另一张图片的风格结合，生成新的艺术作品；或将低分辨率、模糊的老照片修复成高清图像。

     • 技术栈：PyTorch, GAN (如CycleGAN), Stable Diffusion。

2. 自然语言处理 (NLP)

   • 案例：基于BERT或大语言模型（LLM）的文本情感分析或智能问答系统

     • 描述：对电商评论、社交媒体文本进行情感倾向（正面/负面）分析；或构建一个针对特定领域（如医疗、法律）的问答机器人。

     • 技术栈：Python, Hugging Face Transformers, BERT/RoBERTa, LangChain (用于LLM应用开发)。

   • 案例：基于Seq2Seq或Transformer的文本摘要生成器

     • 描述：输入一篇长文章，模型自动生成核心内容的简短摘要。可用于新闻摘要、论文摘要生成等。

3. 数据科学与机器学习

   • 案例：基于时间序列预测（如LSTM）的股票价格/城市用电量预测

     • 描述：使用历史数据，训练模型来预测未来一段时间内的趋势。重点在于数据预处理、特征工程和模型调优。

     • 技术栈：Python, Pandas, Scikit-learn, LSTM/GRU, Prophet。

   • 案例：基于强化学习（RL）的游戏AI或控制算法

     • 描述：训练一个AI智能体学习玩简单的游戏（如Flappy Bird, CartPole），或控制倒立摆等模拟系统。

     • 技术栈：Python, OpenAI Gym, PyTorch, DQN/PPO算法。

二、 交叉学科与创新应用（更能体现综合能力）

这类选题往往更出彩，体现了用AI工具解决其他领域实际问题的能力。

1. 智慧医疗

   • 案例：基于卷积神经网络（CNN）的医学影像辅助诊断系统

     • 描述：使用公开的肺部CT、皮肤镜、X光片数据集，训练模型来辅助医生检测肺炎、皮肤癌、肺结核等疾病。

     • 关键技术：图像分类、分割（如U-Net），需要特别注意医学数据的伦理和隐私问题。

   • 案例：基于时序信号的睡眠分期或疾病预警

     • 描述：利用心电（ECG）、脑电（EEG）等数据，通过LSTM或1D-CNN模型进行分析，实现睡眠阶段分类或心律失常预警。

2. 智慧城市/交通

   • 案例：城市交通流量预测与智能信号灯调度模拟

     • 描述：利用历史交通流量数据，预测未来各路口的车流量，并模拟优化信号灯的配时方案，以缓解拥堵。

     • 关键技术：图神经网络（GNN）、时间序列预测、强化学习（用于优化调度策略）。

   • 案例：基于计算机视觉的智慧停车场管理系统

     • 描述：通过监控视频实时识别车位占用状态、统计车流量、识别车牌号，并为用户提供空车位导航。

3. 环境科学

   • 案例：基于卫星遥感图像的森林砍伐/土地利用变化监测

     • 描述：使用不同时间段的卫星图片，通过图像分割模型，自动识别出森林覆盖变化区域，评估生态破坏情况。

   • 案例：基于多源数据的空气质量（AQI）预测

     • 描述：结合气象数据、历史污染物浓度、交通流量等多元数据，构建机器学习模型（如XGBoost）预测未来空气质量。

4. 数字人文与艺术

   • 案例：古代文献/书法字的自动识别与修复

     • 描述：对古籍扫描图像进行文字检测和识别，或将残缺的文字部分进行智能补全。

   • 案例：AI作曲或AI绘画风格分析与生成

     • 描述：分析一位音乐家的作曲风格，并使用RNN或Transformer生成具有类似风格的新旋律；或分析一位画家的风格并生成新画作。

三、 如何选择与设计你的毕业项目？

1. 从兴趣和专长出发：选择你真正感兴趣的方向，这会让你在遇到困难时有更强的动力。

2. 评估数据获取难度：“巧妇难为无米之炊”，在确定选题前，一定要先寻找可靠、合法、可用的数据集。Kaggle, UCI, 天池，以及各领域的公开数据集是首选。

3. 难度适中，量力而行：毕业设计有时间限制，不要选择过于庞大或虚无缥缈的题目（例如“开发一个通用强人工智能”）。一个好的策略是：在一个小的、具体的问题上做深、做透。例如，不做“通用聊天机器人”，而做“新冠疫苗问答机器人”。

4. 注重完整流程：一个优秀的毕业设计应该展示出完整的机器学习 pipeline：

   • 问题定义与背景调研

   • 数据收集与预处理（数据清洗、标注、增强）

   • 模型选择与训练（选择合适的基线模型，进行调参）

   • 评估与分析（使用合理的metrics，如准确率、F1-score、mAP等，并分析模型不足）

   • 部署与应用展示（可选加分项，如用Gradio/Streamlit搭建一个简单的Web演示界面）

5. 体现创新点：创新不一定是算法上的巨大突破，可以是：

   • 应用创新：将已有技术应用于一个新领域、新场景。

   • 流程优化：改进了数据预处理或模型训练的策略，提升了效率或效果。

   • 模型微调与集成：针对特定任务对现有模型进行微调和集成，取得了更好的性能。

总结一下，AI毕业设计的核心是 “用AI技术解决一个具体问题” 。选择一个你力所能及、数据可得、兴趣所在的题目，然后踏实地完成每一个步骤，你一定能做出一个出色的毕业设计。

又到毕业生的选题时间，以上题目仅供参考。