项目一：公安系统人脸识别、图像识别
使用深度学习框架从零开始完成人脸检测的核心技术图像类别识别的操作，从数据预处理开始一步步构建网络模型并展开分析与评估，方便大家快速动手进行项目实践！识别上千种人靓，返回层次化结构的每个人的标签。
项目二：公安系统图像检索
本项目基于卷积神经网在训练过程中学习出对应的『二值检索向量』，对全部图先做了一个分桶操作，每次检索的时候只取本桶和临近桶的图片作比对，而不是在全域做比对，使用这样的方式提高检索速度，使用Tensorflow框架建立基于ImageNet的卷积神经网络，并完成模型训练以及验证。
项目三：今日头条CTR广告点击量预估
点击率预估是广告技术的核心算法之一，它是很多广告算法工程师喜爱的战场。广告的价值就在于宣传效果,点击率是其中最直接的考核方式之一,点击率越大,证明广告的潜在客户越多,价值就越大,因此才会出现了刷点击率的工具和技术。通过对于点击量的评估，完成对于潜在用户的价值挖掘。
项目四：序列分析系统
时间序列分析(Time Series Analysis)是一种动态数据处理的统计方法，主要基于随机过程理论和数理统计方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律以便用于解决实际问题。主要包括自相关分析等一般的统计分析方法，构建模型从而进行业务推断。经典的统计分析是假定数据序列具有独立性，而时间序列分析则侧重于研究数据样本序列之间的依赖关系。时间序列预测一般反应了三种实际变化规律：趋势变化、周期性变化和随机性变化。时间序列预测常应用于国民经济宏观控制、企业经营管理、市场潜力量预测、天气预报、水文预报等方面，是应用于金融行业的一种核心算法之一。
项目五：京东聊天机器人/智能客服
聊天机器人/智能客服是一个用来模拟人类对话或者聊天的一个系统，利用深度学习和机器学习等NLP相关算法构建出问题和答案之间的匹配模型，然后可以将其应用到客服等需要在线服务的行业领域中，聊天机器人可以降低公司客服成本，还能够提高客户的体验友好性。 在一个完整的聊天机器人实现过程中，主要包含了一些核心技术，包括但不限于：爬虫技术、机器学习算法、深度学习算法、NLP领域相关算法。通过实现一个聊天机器人可以帮助我们队AI整体知识的一个掌握。
项目六：机器人写诗歌
机器人写诗歌/小说是一种基于NLP自然语言相关技术的一种应用，在实现过程中可以基于机器学习相关算法或者深度学习相关算法来进行小说/诗歌构建过程。人工智能的一个终极目标就是让机器人能够像人类一样理解文字，并运用文字进行创作，而这个目标大致上主要分为两个部分，也就是自然语言理解和自然语言生成，其中现阶段的主要自然语言生成的运用，自然语言生成主要有两种不同的方式，分别为基于规则和基于统计，基于规则是指首先了解词性及语法等规则，再依据这样的规则写出文章；而基于统计的本质是根据先前的字句和统计的结果，进而判断下一个子的生成，例如马尔科夫模型就是一种常用的基于统计的方法。
项目七：机器翻译系统
机器翻译又称自动翻译，是指利用计算机将一种自然语言转换为另外一种自然语言的过程，机器翻译是人工智能的终极目标之一，具有很高的研究价值，同时机器翻译也具有比较重要的实用价值，机器翻译技术在促进政治、经济、文化交流等方面起到了越来越重要的作用；机器翻译主要分为以下三个过程：原文分析、原文译文转换和译文生成；机器翻译的方式有很多种，但是随着深度学习研究取得比较大的进展，基于人工网络的机器翻译也逐渐兴起，特别是基于长短时记忆(LSTM)的循环神经网络(RDD)的应用，为机器翻译添了一把火。
项目八：垃圾邮件过滤系统
邮件主要可以分为有效邮件和垃圾邮件两大类，有效邮件指的邮件接收者有意义的邮件，而垃圾邮件转指那些没有任何意义的邮件，其内容主要包含赚钱信息、成人广告、商业或者个人网站广告、电子杂志等，其中垃圾邮件又可以发为良性垃圾邮件和恶性垃圾邮件，良性垃圾邮件指的就是对收件人影响不大的信息邮件，而恶性垃圾邮件指具有破坏性的电子邮件，比如包含病毒、木马等恶意程序的邮件。垃圾邮件过滤主要使用使用机器学习、深度学习等相关算法，比如贝叶斯算法、CNN等，识别出所接收到的邮件中那些是垃圾邮件。
项目九：手工数字识别
人认知世界的开始就是从认识数字开始的，深度学习也一样，数字识别是深度学习的一个很好的切入口，是一个非常经典的原型问题，通过对手写数字识别功能的实现，可以帮助我们后续对神经网络的理解和应用。选取手写数字识别的主要原因是手写数字具有一定的挑战性，要求对编程能力及神经网络思维能力有一定的要求，但同时手写数字问题的复杂度不高，不需要大量的运算，而且手写数字也可以作为其它技术的一个基础，所以以手写数字识别为基础，贯穿始终，从而理解深度学习相关的应用知识。
项目十：癌症筛选检测
技术可以改变癌症患者的命运吗，对于患有乳腺癌患者来说，复发还是痊愈影响这患者的生命，那么怎么来预测患者的患病结果呢，机器学习算法可以帮助我们解决这一难题，本项目应用机器学习logistic回归模型，来预测乳腺癌患者复发还是正常，有效的预测出医学难题。
项目十一：葡萄酒质量检测系统
随着信息科技的快速发展,计算机中的经典算法在葡萄酒产业中得到了广泛的研究与应用。其中机器学习算法的特点是运用了人工智能技术,在大量的样本集训练和学习后可以自动地找出运算所需要的参数和模型。
项目十二：淘宝网购物篮分析推荐算法
购物篮分析(Market Basket Analysis)即非常有名的啤酒尿布故事的一个反应，是通过对购物篮中的商品信息进行分析研究，得出顾客的购买行为，主要目的是找出什么样的物品会经常出现在一起，也就是那些商品之间是有很大的关联性的。通过购物篮分析挖掘出来的信息可以用于指导交叉销售、追加销售、商品促销、顾客忠诚度管理、库存管理和折扣计划等业务；购物篮分析的最常用应用场景是电商行业，但除此之外，该算法还被应用于信用卡商城、电信与金融服务业、保险业以及医疗行业等。
项目十三：手工实现梯度下降回归算法
梯度下降法（英语：Gradient descent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点；这个过程则被称为梯度上升法。
项目十四：基于TensorFlow实现回归算法
回归算法是业界比较常用的一种机器学习算法，通过应用于各种不同的业务场景，是一种成熟而稳定的算法种类；TensorFlow是一种常用于深度学习相关领域的算法工具；随着深度学习热度的高涨，TensorFlow的使用也会越来越多，从而使用TensorFlow来实现一个不存在的算法，会加深对TensorFlow的理解和使用；基于TensorFlow的回归算法的实现有助于后续的TensorFlow框架的理解和应用，并可以促进深度学习相关知识的掌握。
项目十五：合理用药系统
合理用药系统，是根据临床合理用药专业工作的基本特点和要求，运用NLP和深度学习技术对药品说明书，临床路径等医学知识进行标准化，结构化处理。如自动提取药品说明书文本里面的关键信息如：药品相互作用，禁忌，用法用量，适用人群等，实现医嘱自动审查，及时发现不合理用药问题，帮助医生、药师等临床专业人员在用药过程中及时有效地掌握和利用医药知识，预防药物不良事件的发生、促进临床合理用药工作。
项目十六：行人检测
行人检测是利用图像处理技术和深度学习技术对图像或者视频序列中是否存在行人并给予精确定位。学习完行人检测技术后，对类似的工业缺陷检测，外观检测和医疗影像检测等目标检测范畴类的项目可以一通百通。该技术可与行人跟踪，行人重识别等技术结合，应用于人工智能系统、车辆辅助驾驶系统、智能机器人、智能视频监控、人体行为分析、智能交通等领域。由于行人兼具刚性和柔性物体的特性 ，外观易受穿着、尺度、遮挡、姿态和视角等影响，使得行人检测成为计算机视觉领域中一个既具有研究价值同时又极具挑战性的热门课题。
项目十七：时间序列算法模型
拿到一个观察序列后，首先要对它的平稳性和纯随机性进行检验，这两个重要的检验称为序列的预处理。根据检验的结果可以将序列分为不同的类型，对不同的类型我们采用不同的分析方法。 1）移动平均法 (MA) 2）自回归模型(AR) AR模型是一种线性预测，即已知N个数据，可由模型推出第N点前面或后面的数据（设推出P点）。 本质类似于插值，其目的都是为了增加有效数据，只是AR模型是由N点递推，而插值是由两点（或少数几点）去推导多点，所以AR模型要比插值方法效果更好。 3）自回归滑动平均模型(ARMA) 其建模思想可概括为：逐渐增加模型的阶数，拟合较高阶模型，直到再增加模型的阶数而剩余残差方差不再显著减小为止。 4）指数平滑法 移动平均法的预测值实质上是以前观测值的加权和，且对不同时期的数据给予相同的加权。这往往不符合实际情况。 指数平滑法则对移动平均法进行了改进和发展，其应用较为广泛。 基本思想都是：预测值是以前观测值的加权和，且对不同的数据给予不同的权，新数据给较大的权，旧数据给较小的权。 根据平滑次数不同，指数平滑法分为：一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等
项目十八：PySpark大数据机器学习框架
Spark由AMPLab实验室开发，其本质是基于内存的快速迭代框架，“迭代”是机器学习最大的特点，因此非常适合做机器学习。得益于在数据科学中强大的表现，Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言，结合强大的分布式内存计算框架Spark，两个领域的强者走到一起，自然能碰出更加强大的火花（Spark可以翻译为火花）。 Spark的Python API几乎覆盖了所有Scala API所能提供的功能，只有极少数的一些特性和个别的API方法，暂时还不支持。但通常不影响我们使用Spark Python进行编程。
项目十九：天池、kaggle比赛
2014年3月，阿里巴巴集团董事局主席马云在北京大学发起“天池大数据竞赛”。首届大赛共有来自全球的7276支队伍参赛，海外参赛队伍超过148支。阿里巴巴集团为此开放了5.7亿条经过严格脱敏处理的数据。2014年赛季的数据提供方为贵阳市政府，参赛者根据交通数据模拟控制红绿灯时间，寻找减轻道路拥堵的方法。 Kaggle是一个数据分析的竞赛平台，网址：https://www.kaggle.com/企业或者研究者可以将数据、问题描述、期望的指标发布到Kaggle上，以竞赛的形式向广大的数据科学家征集解决方 案，类似于KDD-CUP（国际知识发现和数据挖掘竞赛）。Kaggle上的参赛者将数据下载下来，分析数据，然后运用机 器学习、数据挖掘等知识，建立算法模型，解决问题得出结果，最后将结果提交，如果提交的结果符合指标要求并且在参赛者中排名第一，将获得比赛丰厚的奖金。