人工智能专业毕业设计选题推荐选题汇总毕设指导篇

人工智能专业毕业设计选题合集涵盖了深度学习、机器学习、算法、人工智能、大数据、信息安全、推荐系统、目标检测等多个热门领域。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，选择一个合适的毕业设计选题至关重要。在这个毕业设计选题合集中，我们精心收集了各种有趣且具有挑战性的选题，旨在帮助学生们在毕业设计中展现他们的技术实力和创新能力。不论是对于对深度学习技术感兴趣的同学，还是希望探索

Krin_IT

5391人浏览 · 2024-02-12 19:41:20

Krin_IT · 2024-02-12 19:41:20 发布

大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研,考公,考教资或者实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。大四的同学马上要开始毕业设计,对选题有疑问可以问学长哦（见文末）!

以下整理了适合不同方向的计算机专业的毕业设计选题

🚀对毕设有任何疑问都可以问学长哦!

更多选题指导:

最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总

大家好,这里是海浪学长毕设选题专场,本次分享的是

🎯 人工智能专业毕业设计选题推荐

毕设选题

人工智能专业的毕业设计选题可以涵盖多个研究方向，如机器学习与深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习、数据挖掘与大数据分析、医疗和金融领域应用、智能交通等。选择适合自己的研究方向可以根据个人兴趣和学校的教学方向，也可以结合多个领域进行跨学科研究。

计算机视觉

在计算机视觉方向的毕业设计选题中，可以考虑以下研究方向：目标检测与识别、图像分割、人脸识别、行为识别、图像生成等。这些方向可以利用各种技术框架来实现，如深度学习框架（例如TensorFlow、PyTorch）、计算机视觉库（如OpenCV）和图像处理工具（如NumPy）。

计算机视觉方向的毕业设计选题：

基于深度学习的人脸识别系统
心理学视角下的自动表情识别
基于情感识别的智能教学系统
基于情感建模的教学辅助系统
基于深度学习的车辆识别系统
基于数据场的图像数据挖掘系统
基于深度学习的安全帽检测系统
基于人脸识别的医疗信息管理系统
基于生物识别技术的智慧校园系统
基于人脸识别的山东大学门禁系统
基于人脸识别的税务风险防控系统
基于表情识别技术的电影效果反馈
基于表情识别的课堂学情分析系统
基于局部二元模式的人脸表情识别
基于深度学习的人脸表情识别系统
基于深度学习的数学公式识别系统
基于深度学习的电梯智能监控系统
基于深度学习的交通标志检测系统
基于深度学习的课堂状态分析系统
基于深度学习的车辆特征识别系统
基于深度学习的跌倒行为识别系统
基于人脸识别的集中式校园晨跑系统
基于Java的图书馆人脸识别系统
基于局部流形注意力的人脸表情识别
基于语义属性的人脸表情识别新方法
基于动态特征的真伪笑容表达与识别
基于图像识别的用电安全检查子系统
基于深度学习的猕猴桃自动授粉系统
基于深度学习的车外观辅助定损系统
基于深度学习的人脸识别会议签到系统
基于面部表情识别的课堂教学反馈系统
基于面部表情分析比对的智能拍摄系统
基于表情识别的智慧教室授课评估系统
基于表情识别技术的智能教室系统实现
基于深度学习的不良驾驶行为检测系统
基于深度学习的交通违法行为识别系统
基于深度学习的包裹检测追踪计数系统
基于嵌入式人工智能的无接触式签到系统
基于流量检测的目标大数据快速检索系统
基于卷积神经网络的茶叶病虫害检测系统
基于深度学习的铁路轨道障碍物识别系统
基于深度学习算法的视频监控人脸识别系统
基于循环生成对抗网络的遮挡人脸识别系统
基于多源异构数据源的轨迹研判系统与开发
基于深度学习的监控图像信息目标检测系统
基于SLAM与深度学习的植保机导航系统
基于深度学习的红外弱小目标检测系统系统
基于深度学习的水果果实视觉检测系统进展
基于深度学习的双孢菇采摘机器人视觉系统
基于深度学习的速冻水饺表面缺陷检测系统
基于深度学习的城市道路场景实例分割系统
基于深度学习的普通金属矿石快速分拣系统
基于深度学习目标检测的室内场景识物系统
基于方位感知的老人居家行为监测系统及应用
基于计算机视觉的工业厂区人员安全警戒系统
基于红外成像技术的锌电解极板故障检测系统
基于深度学习的无人机航拍目标检测研究系统
基于深度学习的水面无人艇目标检测算法系统
基于深度学习的稠密车辆检测研究及系统实现
基于深度学习的学生课堂行为识别与分析系统
基于深度学习的目标检测与双臂协作分拣系统
基于深度学习的大田玉米虫情识别与监测系统
基于深度学习的交通指挥手势识别系统与应用
基于人脸识别技术的旅游城市景点自动安检系统
基于深度学习的竞赛系统中机器人运动目标检测
基于深度学习的施工现场安全帽佩戴检测的研究
基于深度学习的光学遥感图像目标检测研究进展
基于深度学习的水稻稻曲病图像识别与分级鉴定
基于深度学习的电动车头盔佩戴检测及系统实现
基于智能视觉的铁路大桥人员入侵防护系统研究
基于深度学习的火电厂施工作业安全智能检测系统
基于机器视觉和深度学习的建筑垃圾智能识别研究
基于深度学习与行为先验的吸烟和打电话检测方法
基于深度学习的变电站人员安全装备检测应用研究
基于深度学习的电动车骑行人员头盔佩戴检测系统

部分代码示例：

海浪学长作品示例：

自然语言处理

在自然语言处理方向的毕业设计选题中，可以考虑以下研究方向：文本分类、情感分析、机器翻译、文本生成、问答系统等。这些方向可以使用多种技术框架来实现，如深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）、自然语言处理工具包（如NLTK、spaCy）和预训练模型（如BERT、GPT）。通过选择适合的研究方向和技术框架，可以处理和理解人类语言，解决文本数据的分类、情感分析、翻译和生成等问题，为智能对话系统、自动摘要、智能客服等应用提供支持。

自然语言处理方向的毕业设计选题：

基于深度学习的问答系统开发
基于深度学习的识图智问系统
基于回复生成的对话意图预测
基于知识图谱的医疗问答系统
基于深度学习的新闻推荐系统
基于两次分类的校友搜索系统
基于内容挖掘的博客推荐系统
基于深度学习的论文推荐系统
基于深度学习的智能导诊系统
基于文本挖掘的论坛监控系统
基于BERT模型的辅助阅读系统
基于Spark的文本特征提取系统
基于深度学习的电视剧问答系统
基于蜜蜂知识图谱智能问答系统
基于深度学习的古诗词意境分析
社交网络虚假媒体内容检测研究
基于大数据的事故舆情分析系统
中文科技论文标题自动生成系统
基于深度学习的司法案件推荐系统
基于深度学习的财务工作辅助系统
基于深度学习的网络口碑识别系统
基于向量空间模型的试题分类系统
基于深度学习的新闻文本分类系统
基于百度人工智能的拍照切题系统
基于知识图谱的农业知识问答系统
基于知识图谱的中华典籍问答系统
基于文本分类的评论内容审核系统
基于主题模型的垃圾邮件过滤系统
基于主动学习的用户评论分类系统
基于深度学习的疫情政策问答系统
基于知识图谱的肝脏疾病问答系统
基于CNN模型的文本分类可视化系统
基于演化超网络的中文文本分类方法
基于问题类别自动分类的参与者推荐
基于文本分类的智能垃圾回收机设计
基于深度学习的医疗问答系统的开发
基于舆情分析系统的评论机器人系统
基于深度学习的中学生作文评分系统
基于BIM与知识图谱的智能化审图系统
基于NLP技术的企业名称智能分类系统
基于深度学习的公安情报自动分类系统
基于文本分类方法的新闻主题识别系统
基于文本分类的火控系统故障诊断研究
基于字频向量的中文文本自动分类系统
基于人工智能的自然语言处理系统分析
基于深度学习的中文虚假评论生成研究
基于知识图谱的自杀倾向检测问答系统
基于机器学习的文本自动归类系统系统
基于情感倾向识别的汽车评论挖掘系统
基于客服聊天记录的问答语料标注系统
基于新冠肺炎知识图谱的智能问答系统
面向电子商务平台的评论智能分类系统
基于联邦蒸馏的医疗对话文本生成系统
基于深度学习的人工智能智能问答系统
基于知识图谱的广西文化旅游问答系统
基于深度学习的政务知识图谱问答系统
基于中文图书自动分类的图书管理系统
用VB.NET实现基于案例的知识管理系统
基于集成学习的试题多知识点标注系统
基于NLP的大学生自主学习智能问答系统
基于社交媒体大数据的交通感知分析系统
基于互联网信息的地方政府信用评估系统
基于深度学习的自适应游戏剧情生成系统
基于常见问题集的程序设计课程问答系统
基于最大熵模型的QA系统置信度评分算法
基于Web文本挖掘技术的企业竞争情报系统
基于层次语义理解的电力系统客服工单分类
基于朴素贝叶斯分类器的海上执法查询系统
基于深度学习的威胁情报领域命名实体识别
基于用户原创内容情感分析的敏感信息识别
基于自然语言处理的旅游景区智能讲解系统
基于语义理解的电信客户投诉文本处理系统
基于深度学习的营养健康信息文本分类系统
基于BP神经网络的旅游突发事件文本分类系统
基于BERT预训练模型的事故案例文本分类方法
基于智能信息处理的数字图书馆知识服务系统
基于深度学习的融媒体平台问政文本分类研究
基于多维度特征融合的中文命名实体识别系统
基于情感增强的用户意图理解的文本生成研究
基于特征偏移补偿的深度智能化教学评价系统
基于Web内容和日志挖掘的个性化网页推荐系统
基于分布式爬虫的高性能Tor网络内容监控系统
基于汉语多类文本分类的机关公文智能办理系统
基于图卷积网络的服装评价信息分类问题的研究
基于知识图谱和模型融合的医疗问答系统的构建
博客作者兴趣挖掘与博客信息、情感分析的研究
基于槽位填充的智能家居交互式问答系统及实现
基于聚类算法的开放式创新社区领先用户识别系统

海浪学长作品示例：

机器学习/深度学习

在机器学习/深度学习方向的毕业设计选题中，可以考虑以下研究方向：图像识别与分类、目标检测、情感分析、推荐系统、生成对抗网络（GAN）、序列生成等。这些方向可以使用多种技术框架来实现，如TensorFlow、PyTorch、Keras等深度学习框架，以及Scikit-learn等常用的机器学习库。通过选择适合的研究方向和技术框架，可以构建和训练各种模型，解决图像处理、自然语言处理、推荐系统等领域的问题，为智能化应用和人工智能算法的发展提供支持。

机器学习/深度学习方向的毕业设计选题：

基于深度学习的水果识别系统
基于深度学习的羊群计数系统
基于深度学习的智能监控系统
基于深度学习的商品分拣系统
基于深度学习的车辆识别系统
基于蚂蚁算法的关联规则挖掘
基于机器学习的网络教育系统
基于数据挖掘的服装推荐系统
基于数据挖掘的入侵检测系统
基于OpenCV的机器人分拣系统
基于Spark平台大数据推荐系统
基于Spark的智慧医院决策系统
基于深度学习的安全帽检测系统
基于机器学习的推荐与评价方法
基于大数据框架的餐饮推荐系统
基于在线测评系统编程题目难度
基于数据挖掘的生信息管理系统
基于大数据技术的电影推荐系统
基于FPGA的运动目标实时检测系统
基于深度学习的海面垃圾检测系统
基于深度学习的口罩佩戴识别系统
基于深度学习的病猫识别系统开发
基于深度学习的疲劳驾驶检测系统
基于深度学习的垃圾分类方法系统
基于深度学习的安检图像识别系统
基于深度学习的手部增强现实技术
基于深度学习的智能无人收银系统
基于深度学习的智能垃圾分拣系统
基于深度学习的校园纪律监管系统
基于深度学习的喷码检测识别系统
基于深度学习的无人售货购物系统
基于深度学习的前车碰撞预警系统
基于深度学习的暴恐物品识别系统
基于深度学习的中餐菜品检测系统
基于深度学习的数学公式识别系统
基于深度学习的电梯智能监控系统
基于深度学习的交通标志检测系统
基于深度学习的课堂状态分析系统
基于深度学习的车辆特征识别系统
基于深度学习的跌倒行为识别系统
基于数据挖掘的学生成绩分析系统
基于智能推理的疾病辅助诊断系统
基于机器学习的数学成绩预测系统
基于数据挖掘的信用卡反欺诈系统
基于信息挖掘技术的人工嗅觉系统
基于数据挖掘的体育成绩管理系统
基于地理标签的LBSN链接预测模型
基于Spark的路网交通运行分析系统
基于DETR的道路环境下双目测量系统
基于深度学习的火灾检测无人机系统
基于深度学习的短视频广告推送系统
基于深度学习的玉米拔节期冠层识别
基于深度学习的船舶标识号识别方法
基于深度学习的小目标检测算法系统
基于深度学习的批量二维码识别系统
基于深度学习的学生课堂注意力评价
基于人体体型差异的机器人运动系统
基于人工智能的红外热成像监控系统
基于深度学习的树种识别系统与试验
基于图像识别的用电安全检查子系统
基于深度学习的猕猴桃自动授粉系统
基于机器学习的电梯故障诊断云系统
基于移动医疗的孕产妇健康监护系统
基于大数据的毕设系统外衍应用策略
基于数据挖掘和机器学习的诊断智能
基于大数据分析的电网自动预警系统
基于嵌入式人脸识别的智能考勤系统
基于LDA模型的高校论坛热点提取系统
基于深度学习的声呐图像目标检测系统
基于深度学习的智能无人果蔬售卖系统
基于深度学习的钢琴手型指法识别系统
基于深度学习的交通标志检测系统仿真
基于深度学习的圆钢表面缺陷检测系统
基于深度学习的智慧社区安防管理系统
基于深度学习的道路车辆目标检测系统
基于视觉的多模型级联受电弓分析系统
基于深度学习的遥感影像目标检测系统
基于深度学习的实时图像目标检测系统
基于深度学习的地铁车站客流检测系统
基于深度学习的不良驾驶行为检测系统
基于深度学习的交通违法行为识别系统
基于机器学习的地震异常数据挖掘模型
基于机器学习的抑郁症特征提取与实现
基于行为特征分析的微博恶意用户识别
基于数据挖掘技术的证券客户分析系统
基于数据挖掘的小麦质量安全预警模型
基于数据挖掘分类算法的钓鱼网站检测
基于深度学习的人—物交互关系检测系统
基于对抗学习与深度估计的车辆检测系统
基于深度学习的烟雾与火灾检测算法系统
基于深度学习的图片中商品参数识别方法
基于深度学习的智能阅卷系统的算法设计
基于深度学习的可回收垃圾视觉分拣系统
基于流量检测的目标大数据快速检索系统
基于卷积神经网络的茶叶病虫害检测系统
基于深度学习的铁路轨道障碍物识别系统
基于朴素贝叶斯理论的教师评价分析系统
基于数据挖掘的个性化智能推荐系统应用
基于机器学习的贫困生识别指标体系模型

海浪学长作品示例：

选题迷茫

毕设开题阶段,同学们都比较迷茫该如何选题,有的是被要求自己选题,但不知道自己该做什么题目比较合适,有的是老师分配题目,但题目难度比较大,指导老师提供的信息和帮助又比较少,不知道从何下手。与此同时,又要准备毕业后的事情,比如考研,考公,实习等,一边忙碌备考或者实习,一边还得为毕设伤透脑筋。

选题的重要性

毕设选题其实是重中之重,选题选得是否适合自己将直接影响到后面的论文撰写和答辩,选题不当很可能导致后期一系列的麻烦。

1.选题难易度

选题不能太难,也不能太简单。选题太难可能会导致知识储备不够项目做不出来,选题太难,则可能导致老师那边不同意开题,很多同学的课题被一次次打回来也是这个原因之一。

2.工作量要够

除非是算法类或者科研性项目,项目代码要有一定的工作量和完整度,否则后期论文的撰写会很难写,因为论文是要基于项目写的,如果项目的工作量太少,又缺乏研究性的东西,则会导致很难写出成篇幅的东西。

最后

🏆🏆🏆为帮助大家节省时间,如果对开题选题,或者相关的技术有不理解,不知道毕设如何下手,都可以随时来问学长,我将根据你的具体情况,提供帮助。

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