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
6. 附录

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有意义的，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：研究如何对图像进行预处理，以提高图像识别的准确性。

2、特征提取：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、识别算法：研究先进的图像识别算法，如深度学习、支持向量机（SVM）等。

4、系统设计与实现：设计并实现一个智能图像识别系统，可以应用于人脸识别、物体识别等领域。

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、语义分析：研究自然语言处理技术，如词嵌入、命名实体识别等。

3、对话系统设计：研究对话系统的架构，设计并实现一个智能对话系统。

4、对话生成与优化：研究对话生成策略，优化对话系统的响应质量。

选题三：智能推荐系统

1、数据收集与处理：研究如何收集用户数据，并对数据进行清洗和处理。

2、特征工程：研究如何从数据中提取出有效的特征。

3、推荐算法：研究各种推荐算法，如协同过滤、深度学习等。

4、系统设计与实现：设计并实现一个智能推荐系统，可以应用于电商、视频流媒体等领域。

选题四：智能机器人导航与路径规划

1、环境感知：研究机器人如何感知周围环境，如使用激光雷达、摄像头等传感器。

2、路径规划算法：研究机器人的路径规划算法，如Dijkstra算法、A*算法等。

3、控制系统设计：研究机器人的控制系统设计，实现机器人的自主导航。

4、仿真与实验：在仿真环境中进行模拟实验，并在实际机器人上进行验证。

选题五：基于深度学习的医疗诊断系统

1、医疗数据收集与处理：研究如何收集医疗数据，并进行预处理。

2、深度学习模型构建：研究构建适用于医疗诊断的深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络等。

3、诊断算法优化：研究如何优化诊断算法，提高诊断的准确性和效率。

4、系统设计与实现：设计并实现一个基于深度学习的医疗诊断系统。

五个选题都是目前人工智能领域的热门研究方向，每个选题都具有广阔的研究空间和实际应用价值，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，通过完成毕业设计，学生不仅可以提高自己的专业技能，还可以为人工智能领域的发展做出贡献。

附录

（在此处可以附上一些与选题相关的参考文献、数据集、代码等资源，供学生进行参考和学习。）

九、参考文献（按照实际使用的参考文献进行列举）

（此处为示例参考文献，实际毕业设计需使用真实的参考文献）

[参考书籍]、[期刊论文]、[在线资源链接]等。 以上内容为人工智能毕业设计的选题及其研究内容的简要介绍，希望对学生们的毕业设计选题提供一定的参考和帮助，也鼓励学生们在选定的研究方向上深入探索和创新，为人工智能领域的发展做出更大的贡献。