20個生成的AI項目可以在2025年增強您的簡歷

生成AI：20個項目，以增加2025年的簡歷

生成的AI革命正在改變行業，在當今競爭激烈的就業市場中，尖端的Genai項目的實踐經驗是一個重要的優勢。借助AI工具越來越多地用於恢復篩查，展示您的Genai專業知識至關重要。本文介紹了20個項目，按技能水平（初學者，中級，高級）進行分類，以幫助您掌握Genai並加強簡歷。這些項目涵蓋了廣泛的應用程序，從建立AI助手和微調模型到開發抹布系統和AI代理。

目錄

• 初學者級別的生成AI項目
• 中級生成AI項目
• 高級生成AI項目
• 結論
• 常見問題

初學者級別的生成AI項目

這些項目介紹了基本的AI概念，需要基本的編程技能。

1. 圖像到語音Genai工具（GPT-3.5/GPT-4）：使用GPT-3.5（或增強的GPT-4），Langchain和Hugging Face Face LLMS將圖像轉換為音頻短篇小說。該項目增強了可訪問性，並提供了一種新穎的方式來體驗視覺內容。關鍵技能：圖像分析，生成AI集成，語音合成，簡化/擁抱的面部部署。 [GitHub存儲庫鏈接]

2. 由Genai驅動的職業發展工具：建立一個多代理系統，用於個性化的求職幫助，簡歷分析，求職信發行和公司研究。關鍵技能：NLP，機器學習，多代理系統。 [GitHub存儲庫鏈接]

3. 汽車購買者（Langgraph/替代方案）：使用Langgraph（或Crewai，Autogen）創建一個智能係統，根據用戶喜好推薦車輛。關鍵技能：LLM集成，基於代理的系統，用戶偏好分析。 [GitHub存儲庫鏈接]

4. 個人語音助理（GPT-3.5/gpt-4＆Whisper）：使用GPT-3.5（或GPT-4）進行自然語言理解的語音助手，並對語音到文本低語。關鍵技能：語音識別，對話AI，文本到語音。 [GitHub存儲庫鏈接]

5. 數據科學AI助理（Gemma 2B-IT）：使用Google的Gemma 2b-it構建AI助手來解釋數據科學概念並生成Python代碼示例。關鍵技能：LLM集成，代碼生成。 [Kaggle筆記本鏈接]

中級生成AI項目

這些項目集成了多個AI模型，並可能涉及與API合作。

6. 視頻分析儀（Llama3.2 Vision＆Whisper）：創建一種工具來通過組合計算機視覺（Llama3.2 Vision），音頻轉錄（Whisper）和NLP來生成視頻內容的描述。 [GitHub存儲庫鏈接]

7. 無服務器視頻摘要（AWS）：使用AWS和AI21 Labs Jurassic-2 Ultra構建無服務器視頻摘要工具，生成結合圖像和文本摘要的PDF報告。 [GitHub存儲庫鏈接]

8. 位於LLM的財務代理：開發一個代理商來檢索財務新聞並使用LLM和機器學習預測股票價格。 [GitHub存儲庫鏈接]

9. 使用Avatar的Azure文本到語音模型：將Azure的文本對語音與Avatar動畫整合在一起，以生成會說話的Avatar視頻。 [GitHub存儲庫鏈接]

10. 自適應學習代理（Langgraph/替代方案）：使用Langgraph（或替代方案）和Feynman技術來建立學習代理，並通過複雜的概念指導學習者。 [GitHub存儲庫鏈接]

11. AI驅動的銷售呼叫分析儀（Langchain＆Crewai）：分析銷售呼叫記錄，以提取有關情感，主題和銷售策略的見解。 [GitHub存儲庫鏈接]

12. AI音樂作曲家（Langgraph/替代方案）：使用Langgraph（或替代性）創建AI音樂作曲家來生成原始音樂作品。 [GitHub存儲庫鏈接]

13. AI驅動的法律文件分析儀：開發一種工具來分析法律文件，提取關鍵條款並提供摘要。 [GitHub存儲庫鏈接]

14. 項目經理助理代理：建立一個代理，以幫助項目經理根據項目描述組織和管理任務。 [GitHub存儲庫鏈接]

15. 抹布系統（Llama3，Langchain，Chromadb）：使用Llama3，Langchain和Chromadb創建一個檢索增強生成系統。 [GitHub存儲庫鏈接]

高級生成AI項目

這些項目適用於經驗豐富的AI開發人員，涉及更複雜的技術。

16. AUTODEV：軟件開發代理系統：構建AI驅動的框架以自動化軟件開發任務。 [GitHub存儲庫鏈接]

17. 醫學抹布（生物屬性7B，PubMedbert，Qdrant）：使用Biomistral 7b，PubMedbert和Qdrant開發醫療抹布應用。 [GitHub存儲庫鏈接]

18. AI驅動的端到端單元測試代理：創建一個代理以自動化端到端軟件測試。 [GitHub存儲庫鏈接]

19. 裝置抹布（Objectbox＆Langchain）：使用Objectbox和Langchain開發一個設備的RAG應用程序。 [GitHub存儲庫鏈接]

20. 微調美洲駝3（Pytorch FSDP和Qlora）：使用Pytorch FSDP和Qlora有效地進行微調美洲駝3。 [GitHub存儲庫鏈接]

結論

這些項目為掌握生成AI的途徑提供了一種途徑，並顯著增強了您的簡歷。請記住，在簡歷和LinkedIn個人資料上有效地展示您的作品，並突出使用的技術以及解決的問題。

常見問題

• 問題1：為什麼要在我的簡歷中添加Genai項目？答：他們通過尖端技術和解決現實世界問題的能力展示了您的技能。
• Q2：我需要以前的AI經驗嗎？答：不，這些項目按技能水平進行分類。
• Q3：需要哪些工具？答：主要是Python，Langchain，擁抱的臉，Openai模型，AWS/Azure，Pytorch。
• 問題4：如何選擇正確的項目？答：選擇一個與您的技能水平相匹配的項目。
• Q5：在哪裡可以找到資源？答：提供的GitHub和Kaggle鏈接。
• 問題6：如何展示項目？答：帶有GitHub鏈接的簡歷和詳細的LinkedIn帖子上的專用“項目”部分。

（注意：請記住，用實際鏈接替換包圍的“ [GitHub存儲庫鏈接]”和“ [Kaggle Notebook鏈接]”佔位符。）

以上是20個生成的AI項目可以在2025年增強您的簡歷的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！