20个生成的AI项目可以在2025年增强您的简历

生成AI：20个项目，以增加2025年的简历

生成的AI革命正在改变行业，在当今竞争激烈的就业市场中，尖端的Genai项目的实践经验是一个重要的优势。借助AI工具越来越多地用于恢复筛查，展示您的Genai专业知识至关重要。本文介绍了20个项目，按技能水平（初学者，中级，高级）进行分类，以帮助您掌握Genai并加强简历。这些项目涵盖了广泛的应用程序，从建立AI助手和微调模型到开发抹布系统和AI代理。

目录

• 初学者级别的生成AI项目
• 中级生成AI项目
• 高级生成AI项目
• 结论
• 常见问题

初学者级别的生成AI项目

这些项目介绍了基本的AI概念，需要基本的编程技能。

1. 图像到语音Genai工具（GPT-3.5/GPT-4）：使用GPT-3.5（或增强的GPT-4），Langchain和Hugging Face Face LLMS将图像转换为音频短篇小说。该项目增强了可访问性，并提供了一种新颖的方式来体验视觉内容。关键技能：图像分析，生成AI集成，语音合成，简化/拥抱的面部部署。 [GitHub存储库链接]

2. 由Genai驱动的职业发展工具：建立一个多代理系统，用于个性化的求职帮助，简历分析，求职信发行和公司研究。关键技能：NLP，机器学习，多代理系统。 [GitHub存储库链接]

3. 汽车购买者（Langgraph/替代方案）：使用Langgraph（或Crewai，Autogen）创建一个智能系统，根据用户喜好推荐车辆。关键技能：LLM集成，基于代理的系统，用户偏好分析。 [GitHub存储库链接]

4. 个人语音助理（GPT-3.5/gpt-4＆Whisper）：使用GPT-3.5（或GPT-4）进行自然语言理解的语音助手，并对语音到文本低语。关键技能：语音识别，对话AI，文本到语音。 [GitHub存储库链接]

5. 数据科学AI助理（Gemma 2B-IT）：使用Google的Gemma 2b-it构建AI助手来解释数据科学概念并生成Python代码示例。关键技能：LLM集成，代码生成。 [Kaggle笔记本链接]

中级生成AI项目

这些项目集成了多个AI模型，并可能涉及与API合作。

6. 视频分析仪（Llama3.2 Vision＆Whisper）：创建一种工具来通过组合计算机视觉（Llama3.2 Vision），音频转录（Whisper）和NLP来生成视频内容的描述。 [GitHub存储库链接]

7. 无服务器视频摘要（AWS）：使用AWS和AI21 Labs Jurassic-2 Ultra构建无服务器视频摘要工具，生成结合图像和文本摘要的PDF报告。 [GitHub存储库链接]

8. 位于LLM的财务代理：开发一个代理商来检索财务新闻并使用LLM和机器学习预测股票价格。 [GitHub存储库链接]

9. 使用Avatar的Azure文本到语音模型：将Azure的文本对语音与Avatar动画整合在一起，以生成会说话的Avatar视频。 [GitHub存储库链接]

10. 自适应学习代理（Langgraph/替代方案）：使用Langgraph（或替代方案）和Feynman技术来建立学习代理，并通过复杂的概念指导学习者。 [GitHub存储库链接]

11. AI驱动的销售呼叫分析仪（Langchain＆Crewai）：分析销售呼叫记录，以提取有关情感，主题和销售策略的见解。 [GitHub存储库链接]

12. AI音乐作曲家（Langgraph/替代方案）：使用Langgraph（或替代性）创建AI音乐作曲家来生成原始音乐作品。 [GitHub存储库链接]

13. AI驱动的法律文件分析仪：开发一种工具来分析法律文件，提取关键条款并提供摘要。 [GitHub存储库链接]

14. 项目经理助理代理：建立一个代理，以帮助项目经理根据项目描述组织和管理任务。 [GitHub存储库链接]

15. 抹布系统（Llama3，Langchain，Chromadb）：使用Llama3，Langchain和Chromadb创建一个检索增强生成系统。 [GitHub存储库链接]

高级生成AI项目

这些项目适用于经验丰富的AI开发人员，涉及更复杂的技术。

16. AUTODEV：软件开发代理系统：构建AI驱动的框架以自动化软件开发任务。 [GitHub存储库链接]

17. 医学抹布（生物属性7B，PubMedbert，Qdrant）：使用Biomistral 7b，PubMedbert和Qdrant开发医疗抹布应用。 [GitHub存储库链接]

18. AI驱动的端到端单元测试代理：创建一个代理以自动化端到端软件测试。 [GitHub存储库链接]

19. 装置抹布（Objectbox＆Langchain）：使用Objectbox和Langchain开发一个设备的RAG应用程序。 [GitHub存储库链接]

20. 微调美洲驼3（Pytorch FSDP和Qlora）：使用Pytorch FSDP和Qlora有效地进行微调美洲驼3。 [GitHub存储库链接]

结论

这些项目为掌握生成AI的途径提供了一种途径，并显着增强了您的简历。请记住，在简历和LinkedIn个人资料上有效地展示您的作品，并突出使用的技术以及解决的问题。

常见问题

• 问题1：为什么要在我的简历中添加Genai项目？答：他们通过尖端技术和解决现实世界问题的能力展示了您的技能。
• Q2：我需要以前的AI经验吗？答：不，这些项目按技能水平进行分类。
• Q3：需要哪些工具？答：主要是Python，Langchain，拥抱的脸，Openai模型，AWS/Azure，Pytorch。
• 问题4：如何选择正确的项目？答：选择一个与您的技能水平相匹配的项目。
• Q5：在哪里可以找到资源？答：提供的GitHub和Kaggle链接。
• 问题6：如何展示项目？答：带有GitHub链接的简历和详细的LinkedIn帖子上的专用“项目”部分。

（注意：请记住，用实际链接替换包围的“ [GitHub存储库链接]”和“ [Kaggle Notebook链接]”占位符。）

以上是20个生成的AI项目可以在2025年增强您的简历的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！