人工智能毕业设计选题为研究智能系统的设计与开发。研究内容包括：设计智能算法，如深度学习、神经网络等，以实现智能系统的核心功能；研究智能系统的应用场景，如智能控制、智能推荐、自然语言处理等；开发智能系统原型，测试其性能并进行优化。此研究旨在提高人工智能技术的应用效果，推动人工智能领域的发展。

本文目录导读：

1. 选题一：智能图像识别系统
2. 选题二：自然语言处理与智能对话系统
3. 选题三：智能推荐系统
4. 选题四：智能机器人导航与路径规划
5. 选题五：基于深度学习的医疗诊断系统

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经渗透到各个领域，为人类生活带来了极大的便利，对于即将毕业的学生来说，选择一个与人工智能相关的话题作为毕业设计选题是非常明智的选择，本文将列举几个可能的人工智能毕业设计选题，并对每个选题的研究内容做简要介绍。

选题一：智能图像识别系统

1、图像预处理技术：研究如何对图像进行预处理，以提高识别准确率。

2、特征提取与选择：研究使用深度学习算法进行特征提取的方法，如卷积神经网络（CNN）。

3、设计并实现智能图像识别系统：开发一个能够识别图像中物体的系统，如人脸识别、物品识别等。

4、系统测试与优化：对系统进行测试，并根据测试结果进行优化。

选题二：自然语言处理与智能对话系统

1、文本数据预处理：研究如何对文本数据进行清洗、分词、词性标注等预处理工作。

2、深度学习模型研究：研究使用循环神经网络（RNN）、Transformer等深度学习模型进行文本数据建模。

3、设计并实现智能对话系统：开发一个能够与用户进行智能对话的系统，如智能客服、智能问答等。

4、对话系统的评估与优化：通过对话测试和用户反馈，评估系统的性能并进行优化。

选题三：智能推荐系统

1、数据收集与处理：收集用户行为数据、商品信息等，并进行数据清洗和预处理。

2、推荐算法研究：研究基于内容的推荐、协同过滤推荐、深度学习推荐等算法。

3、设计并实现智能推荐系统：开发一个能够根据用户行为和兴趣进行商品推荐的智能推荐系统。

4、系统性能评估：通过真实用户数据和指标（如点击率、转化率等）评估系统的性能。

选题四：智能机器人导航与路径规划

1、环境感知与建模：研究机器人如何感知环境并构建地图。

2、路径规划算法研究：研究Dijkstra算法、A*算法等路径规划算法在机器人导航中的应用。

3、机器人运动控制：研究如何根据路径规划结果控制机器人的运动。

4、仿真与实验：在仿真环境中进行机器人导航测试，并在实际机器人上进行实验。

选题五：基于深度学习的医疗诊断系统

1、医疗数据收集与预处理：收集医疗数据，如病历、影像数据等，并进行数据清洗和标注。

2、深度学习模型研究：研究卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等在医疗诊断中的应用。

3、设计并实现医疗诊断系统：开发一个能够辅助医生进行疾病诊断的系统。

4、伦理与法规研究：研究医疗诊断系统的伦理和法规问题，确保系统的合规性。

五个选题都是目前人工智能领域的热门话题，具有很高的研究价值，学生可以根据自己的兴趣和专长选择一个合适的选题，进行深入的研究和实践，希望本文能够为即将毕业的学生在选择人工智能毕业设计选题时提供一些参考。