人工智能毕业设计如何选题（新手友好）
可以考虑研究自然语言处理领域中的应用，如文本分类、情感分析、机器翻译等。这些领域在现实应用中非常广泛，如文本挖掘、市场调研、客服机器人等。新手可以使用现有的开源框架和数据集来快速完成论文。
文本分类是自然语言处理领域中的一个重要应用，它的目的是将文本数据分类到不同的类别中。常见的文本分类任务包括新闻分类、情感分析、垃圾邮件过滤等。
文本分类的方法有很多，常见的方法有基于贝叶斯分类器的方法和基于神经网络的方法。基于贝叶斯分类器的方法是传统的文本分类方法，它基于词频-逆文档频(tf-idf)特征，通过贝叶斯定理来进行分类。基于神经网络的方法是近年来新兴的文本分类方法，它可以更好的捕捉文本中的语义信息。常用的模型如CNN, RNN, LSTM,BERT,RoBERTa
如果你是新手，可以先尝试使用现有的开源框架和数据集来完成文本分类任务。这样可以让你快速上手并了解文本分类的基本流程。
机器翻译（Machine Translation）是指用计算机程序来实现人工翻译的过程。机器翻译的目标是尽可能准确地将一种语言翻译成另一种语言，以满足不同语言之间的交流需求。
目前机器翻译的主流技术有基于统计的机器翻译和基于神经网络的机器翻译。基于统计的机器翻译是传统的机器翻译方法，它利用大量的翻译语料来学习翻译模型，常用的模型是基于短语（Phrase-Based）和基于句子（Sentence-Based）的翻译模型。基于神经网络的机器翻译是近年来新兴的机器翻译方法，它利用深度学习技术，如神经网络编码器和解码器，来捕捉语言之间的语义信息，常用的模型如seq2seq, Transformer,BERT.
基于神经网络的机器翻译目前表现最佳，但是需要大量的高质量的训练语料和高性能的计算资源。如果你是新手，可以先尝试使用现有的开源机器翻译框架和数据集来完成机器翻译任务。
文本挖掘（Text Mining）是指从大量的文本数据中提取有用信息和知识的过程。文本挖掘包括多种技术，如文本分类、关键词提取、主题提取、文本聚类等。
文本分类是文本挖掘中的重要任务，它的目的是将文本数据分类到不同的类别中。关键词提取是文本挖掘中另一个重要任务，它的目的是从文本中提取出关键词和词组，反映文本的主题和内容。
主题提取是文本挖掘中的另一个重要任务，它的目的是从大量的文本数据中提取出隐含的主题和话题。文本聚类是文本挖掘中的另一个重要任务，它的目的是将相似的文本聚成一组，帮助我们快速筛选和组织文本信息。
文本挖掘通常基于自然语言处理（NLP）和机器学习技术，常用的模型包括文本分类模型如SVM,Naive bayes, TextCNN, LSTM, Transformer等，文本聚类模型如k-means, DBScan, Hierarchical Clustering等。如果你是新手，可以先尝试使用现有的开源文本挖掘工具和库来完成文本挖掘任务。
客服机器人（Customer Service Robot）是一种自动化的客服系统，通常采用人工智能技术来模拟人类客服的交互。客服机器人可以通过语音识别和自然语言处理技术来识别客户的问题并回答，还可以通过机器学习技术来提高它的回答质量。
客服机器人常用于提供24小时在线客服服务，解决常见问题，如产品咨询，订单查询等。它还可以帮助公司节省人工成本，提高客户满意度。
客服机器人通常采用多种人工智能技术，包括语音识别、自然语言处理、语义分析、对话管理等。常用的模型包括基于规则的机器人，基于模板的机器人和基于深度学习的机器人。
如果你是新手，可以先尝试使用现有的开源客服机器人框架或平台来完成客服机器人的搭建。例如，可以使用IBM Watson Assistant, Dialogflow等提供的平台来构建基于规则的客服机器人，或使用Rasa, Microsoft Bot Framework等框架构建基于深度学习的客服机器人。
此外，在搭建客服机器人时，还需要考虑如何获取训练数据并进行评估，如何解决客服机器人的语义理解问题，如何保证客服机器人的安全性等问题。
另外，在实际应用中，客服机器人也需要与其他系统和工具进行整合，比如与CRM系统，数据分析工具等进行整合，以提供更加高效和个性化的服务。还可以使用机器学习算法来改进客服机器人的性能，如使用强化学习算法来提高客服机器人的对话管理能力。
总之，客服机器人是一个复杂且具有挑战性的领域，需要综合运用人工智能技术和工程技术来实现。如果你对客服机器人感兴趣，可以结合你的专业背景和兴趣来研究相关技术，并通过实际项目来验证你的理论知识。在进行客服机器人项目时，可以考虑从以下方面入手：
使用现有的平台和框架来搭建客服机器人,并研究其在实际应用中的性能。
研究如何解决客服机器人在语义理解方面的问题，比如使用语义角色标注，基于深度学习的语义表示等。
研究如何使用机器学习算法来改进客服机器人的性能，比如使用强化学习算法来提高客服机器人的对话管理能力。
研究如何将客服机器人与其他系统和工具进行整合，比如与CRM系统，数据分析工具等进行整合，以提供更加高效和个性化的服务。
利用大数据来挖掘客户的需求和行为，并在客服机器人中运用。
在进行客服机器人项目时，需要考虑实际的商业场景和需求，并且注意遵循相关的法律法规和道德准则。
论文题目
命题规则：基于+“什么算法(技术) “+ “（在什么场景下） + 解决了哪一类问题”+研究（与应用）
“什么算法(技术) “：首先好的论文必须要明确提出使用什么算法或者技术，因为从短短的几个字中老师就能看出你会什么东西，技术怎么样。如LSTM、IndRnn、ATT-IndRnn等；
“（在什么场景下） + 解决了哪一类问题”：在确定这个问题的时候，你要确定在所研究或者解决的问题域中数据集好不好找，或者与之相似的数据集好不好找等。切记空想、乱想，脑袋一热就确定，一定要找相关文献、问相关同学。
