2025 년에 이력서를 과급하기위한 20 개의 생성 AI 프로젝트

생성 AI : 2025 년 이력서를 높이기위한 20 개의 프로젝트

생성 AI 혁명은 산업을 변화시키고 있으며, 최첨단 Genai 프로젝트에 대한 실질적인 경험은 오늘날의 경쟁 업무 시장에서 중요한 이점입니다. 이력서 스크리닝에 AI 도구가 점점 더 많이 사용되면 Genai 전문 지식을 보여주는 것이 중요합니다. 이 기사는 Genai를 마스터하고 이력서를 강화하는 데 도움이되도록 기술 수준 (초보자, 중간, 고급)별로 분류 된 20 개의 프로젝트를 제시합니다. 이 프로젝트는 AI 보조원 및 미세 조정 모델 구축에서 개발중인 시스템 및 AI 에이전트에 이르기까지 광범위한 응용 프로그램을 다룹니다.

목차

• 초보자 수준 생성 AI 프로젝트
• 중간 수준 생성 AI 프로젝트
• 고급 수준 생성 AI 프로젝트
• 결론
• 자주 묻는 질문

초보자 수준 생성 AI 프로젝트

이 프로젝트는 기본 AI 개념을 도입하고 기본 프로그래밍 기술이 필요합니다.

1. 이미지 음성 변환 Genai 도구 (GPT-3.5/GPT-4) : GPT-3.5 (또는 강화 된 GPT-4), Langchain 및 Hugging Face LLM을 사용하여 이미지를 오디오 단편으로 변환합니다. 이 프로젝트는 접근성을 향상시키고 시각적 컨텐츠를 경험할 수있는 새로운 방법을 제공합니다. 주요 기술 : 이미지 분석, 생성 AI 통합, 음성 합성, 간소/포옹 얼굴 배치. [GitHub 리포지토리 링크]

2. Genai 기반 경력 개발 도구 : 개인화 된 구직 지원, 이력서 분석, 커버 레터 생성 및 회사 연구를위한 다중 에이전트 시스템을 구축합니다. 주요 기술 : NLP, 기계 학습, 다중 에이전트 시스템. [GitHub 리포지토리 링크]

3. 자동차 구매자 에이전트 (Langgraph/Alternative) : Langgraph (또는 Crewai, Autogen)를 사용하여 지능형 시스템을 생성하여 사용자 기본 설정에 따라 차량을 추천합니다. 주요 기술 : LLM 통합, 에이전트 기반 시스템, 사용자 선호도 분석. [GitHub 리포지토리 링크]

4. Personal Voice Assistant (GPT-3.5/GPT-4 & Whisper) : 자연어 이해를 위해 GPT-3.5 (또는 GPT-4)를 사용하여 음성 조수를 개발하고 연설-텍스트에 대한 속삭임. 핵심 기술 : 음성 인식, 대화 AI, 텍스트 음주. [GitHub 리포지토리 링크]

5. Data Science AI Assistant (Gemma 2B-IT) : Google의 Gemma 2B-IT를 사용하여 AI 어시스턴트를 구축하여 데이터 과학 개념을 설명하고 Python 코드 예제를 생성합니다. 주요 기술 : LLM 통합, 코드 생성. [Kaggle 노트북 링크]

중간 수준 생성 AI 프로젝트

이 프로젝트는 여러 AI 모델을 통합하며 APIS 작업을 포함 할 수 있습니다.

6. 비디오 분석기 (LLAMA3.2 Vision & Whisper) : 컴퓨터 비전 (LLAMA3.2 비전), 오디오 전사 (WHISPER) 및 NLP를 결합하여 비디오 컨텐츠에 대한 설명을 생성하는 도구를 만듭니다. [GitHub 리포지토리 링크]

7. 서버리스 비디오 요약 (AWS) : AWS 및 AI21 Labs Jurassic-2 Ultra를 사용하여 서버리스 비디오 요약 도구를 구축하여 이미지와 텍스트 요약을 결합한 PDF 보고서를 생성합니다. [GitHub 리포지토리 링크]

8. LLM 기반 금융 에이전트 : 재무 뉴스를 검색하고 LLM 및 머신 러닝을 사용하여 주가를 예측하는 대리인을 개발합니다. [GitHub 리포지토리 링크]

9. 아바타를 사용한 Azure 텍스트 음성 변환 모델 : 아바타 애니메이션과 Azure의 텍스트 음성을 통합하여 말하는 아바타 비디오를 생성합니다. [GitHub 리포지토리 링크]

10. 적응 학습 에이전트 (Langgraph/Alternative) : 복잡한 개념을 통해 학습자를 안내하기 위해 Langgraph (또는 대안) 및 Feynman 기술을 사용하여 학습 에이전트를 구축합니다. [GitHub 리포지토리 링크]

11. AI 기반 Sales Call Analyzer (Langchain & Crewai) : 영업 통화 녹음을 분석하여 감정, 주제 및 판매 전략에 대한 통찰력을 추출합니다. [GitHub 리포지토리 링크]

12. AI Music Composer (Langgraph/Alternative) : Langgraph (또는 대안)를 사용하여 AI 음악 작곡가를 만들어 독창적 인 음악 작품을 생성합니다. [GitHub 리포지토리 링크]

13. AI 기반 법률 문서 분석기 : 법률 문서를 분석하고 주요 조항을 추출하고 요약을 제공하는 도구를 개발합니다. [GitHub 리포지토리 링크]

14. 프로젝트 관리자 보조 에이전트 : 프로젝트 관리자가 프로젝트 설명에 따라 작업을 구성하고 관리 할 수 ​​있도록 에이전트를 구축합니다. [GitHub 리포지토리 링크]

15. RAG 시스템 (LLAMA3, LANGCAIN, ChromADB) : LLAMA3, Langchain 및 ChromADB를 사용하여 검색 증강 생성 시스템을 만듭니다. [GitHub 리포지토리 링크]

고급 수준 생성 AI 프로젝트

이 프로젝트는 숙련 된 AI 개발자를위한 것이며보다 복잡한 기술을 포함합니다.

16. AutoDev : 소프트웨어 개발 에이전트 시스템 : 소프트웨어 개발 작업을 자동화하기위한 AI 중심 프레임 워크를 구축합니다. [GitHub 리포지토리 링크]

17. Medical Rag (Biomistral 7B, PubMedbert, Qdrant) : Biomistral 7B, PubMedbert 및 Qdrant를 사용하여 의료용 래그 응용 프로그램 개발. [GitHub 리포지토리 링크]

18. AI 기반 엔드 투 엔드 단위 테스트 에이전트 : 엔드 투 엔드 소프트웨어 테스트를 자동화하는 에이전트를 만듭니다. [GitHub 리포지토리 링크]

19. ON-DEVICE RAG (ObjectBox & Langchain) : ObjectBox 및 Langchain을 사용하여 기기 래그 응용 프로그램을 개발하십시오. [GitHub 리포지토리 링크]

20. 미세 조정 라마 3 (Pytorch FSDP & Qlora) : Pytorch FSDP 및 Qlora를 사용하여 미세 조정 라마 3. [GitHub 리포지토리 링크]

결론

이 프로젝트는 생성 AI를 마스터하고 이력서를 크게 향상시키는 경로를 제공합니다. 이력서와 LinkedIn 프로필에 대한 작업을 효과적으로 보여 주어 사용 된 기술과 해결 된 문제를 강조하십시오.

자주 묻는 질문

• Q1 : 왜 이력서에 Genai 프로젝트를 추가합니까? A : 최첨단 기술과 실제 문제를 해결할 수있는 능력을 통해 기술을 보여줍니다.
• Q2 : 사전 AI 경험이 필요합니까? A : 아니요, 프로젝트는 기술 수준으로 분류됩니다.
• Q3 : 어떤 도구가 필요합니까? A : 주로 Python, Langchain, Hugging Face, Openai 모델, AWS/AZURE, PYTORCH.
• Q4 : 올바른 프로젝트를 선택하는 방법? A : 기술 수준과 일치하는 프로젝트를 선택하십시오.
• Q5 : 자원을 어디에서 찾을 수 있습니까? A : 제공된 Github 및 Kaggle 링크.
• Q6 : 프로젝트를 선보이는 방법? A : 이력서의 전용 "프로젝트"섹션 및 GitHub 링크가있는 자세한 LinkedIn 게시물.

(참고 : 괄호를 교체해야합니다. "[Github Repository Link]"및 "[Kaggle Notebook Link]"자리 표시 자와 실제 링크.)

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