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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:
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。
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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。