2025-2026 年值得选的人工智能与大数据专业毕业设计选题大全：500 个热门选题推荐

前言

  📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或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。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

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  选题指导:
  最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总

  大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是

  🎯2025-2026 年最值得选的人工智能与大数据专业毕业设计选题大全：500 个热门选题推荐

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毕设选题

  人工智能与大数据专业是一门融合了人工智能、机器学习、数据科学和大数据技术的交叉学科，主要研究方向涵盖机器学习与深度学习、自然语言处理、计算机视觉、大数据分析与挖掘、智能推荐系统以及人工智能与大数据融合应用等多个领域。随着人工智能技术的快速发展和大数据时代的到来，这一专业的应用前景越来越广阔，也为毕业设计提供了丰富的选题空间。机器学习与深度学习方向主要研究如何让计算机从数据中学习并做出智能决策，涉及各类算法的设计、优化和应用。自然语言处理方向专注于让计算机理解和生成人类语言，实现人机自然语言交互。计算机视觉方向致力于让计算机理解图像和视频内容，实现物体识别、场景理解等功能。大数据分析与挖掘方向关注如何从海量数据中提取有价值的信息和知识，为决策提供支持。智能推荐系统方向研究如何根据用户的兴趣和行为，为用户推荐个性化的内容和服务。对于人工智能与大数据专业的毕业生来说，选择一个既有技术深度又有应用价值的毕设选题至关重要。建议同学们在选题时，既要关注当前的技术热点和发展趋势，也要结合自身的专业特长和兴趣爱好，要注重理论与实践的结合，通过实际项目的开发和实现，提升自己的技术能力和解决问题的能力。无论选择哪个研究方向，都应该确保选题具有一定的创新性和实用性，能够体现出自己的专业水平和研究能力。

机器学习与深度学习

  机器学习与深度学习主要研究如何让计算机系统通过数据学习并改进性能，实现智能化决策和预测。该方向涉及的核心技术包括传统机器学习算法、深度学习算法、特征工程、模型优化、模型评估等。随着算力的提升和算法的突破，机器学习与深度学习技术已经在各个领域得到了广泛应用，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。机器学习与深度学习方向有很多前沿且有挑战性的课题可以选择。例如，可以研究和改进现有的深度学习模型，提升模型的性能、效率或可解释性。也可以探索新型的机器学习算法，如联邦学习、迁移学习、小样本学习、强化学习等，解决传统方法面临的挑战。还可以研究将机器学习技术应用到特定领域中的具体问题，开发端到端的智能系统。在技术选择上，推荐使用主流的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras等，以及机器学习库，如Scikit-learn、XGBoost、LightGBM等；还可以学习和应用最新的预训练模型，如BERT、GPT系列、CLIP等，这些模型在自然语言处理和计算机视觉领域取得了突破性进展，利用这些模型进行毕设，可以站在更高的起点上进行创新。

以下是一些具体的选题示例，旨在帮助你更深入地理解不同研究方向的实际应用：

• 基于域适应的医学图像分割方法
• 基于深度学习的绝缘子缺陷检测
• 基于深度学习的行人重识别方法
• 基于深度学习的青光眼的诊断方法
• 基于深度学习的伤口护理辅助系统
• 基于深度学习的服装检测算法研究
• 基于深度学习的路面裂缝提取关键
• 基于深度学习的脑肿瘤和脑区分割
• 基于深度学习的文本分类技术研究
• 基于知识图谱的数学知识问答系统
• 基于深度学习的文本情感分析方法
• 基于机器学习的手写数字识别系统
• 基于深度学习的财经事件情感分析
• 基于排序学习的中文旅游问答系统
• 基于计算机视觉的自动显微镜系统
• 基于文本分类的教学辅助问答系统
• 基于中草药语义网的自动问答系统
• 基于内容的图像识别检索技术研究
• 基于数字图像技术的视频监控系统
• 基于深度学习的面部深度伪造检测
• 基于多元统计分析的过程监测研究
• 基于深度学习的交通预测技术研究
• 基于人脸识别的考生身份验证系统
• 基于人工智能的干涉条纹信息判读
• 基于文本内容的敏感文档识别方法
• 基于Lucene的游戏问答系统
• 基于知识图谱的东周列国问答系统
• 基于神经网络的自然语言处理研究
• 基于深度学习的疲劳驾驶检测系统
• 基于深度学习的交通场景目标检测
• 基于图像处理的织物起拱客观评价
• 基于深度学习的中文新闻文本分类
• 基于深度学习的视频目标检测研究
• 基于大数据的评论文本情感分析方法
• 基于构造性覆盖算法的中文文本分类
• 基于深度学习的检索式客服对话系统
• 基于深度学习的视觉场景理解系统的
• 基于嵌入式的木材材积自动检测系统
• 基于深度学习的跨域细粒度情感分析
• 基于机器学习的大数据平台管理系统
• 基于半监督对比学习的人脸表情识别
• 基于多信息融合的室内智能控制系统
• 基于计算机视觉的水稻虫害检测方法
• 基于弱监督学习的坝面裂缝检测方法
• 基于图书的问答系统实现和关键技术
• 基于策略学习的多引擎中文问答系统
• 基于检索和答案生成混合的问答系统
• 基于无监督学习的单幅图像去雾算法
• 基于视频放大的微表情识别技术研究
• 基于深度学习的零件识别与测量系统
• 基于深度学习的长视频描述技术研究
• 基于BERT的带噪半监督文本分类

自然语言处理

  自然语言处理主要研究如何让计算机理解、处理和生成人类语言，实现人机自然语言交互。该方向涉及的核心技术包括词法分析、句法分析、语义理解、情感分析、文本分类、命名实体识别、机器翻译、文本生成、问答系统等。随着深度学习技术的应用，自然语言处理领域取得了巨大的进展，特别是预训练语言模型的出现，极大地提升了各项任务的性能，自然语言处理方向有很多新颖且实用的课题可以选择。例如，可以研究和改进现有的自然语言处理模型和算法，提升模型在特定任务或场景下的性能。也可以探索新型的自然语言处理任务或应用场景，如多模态自然语言处理、跨语言自然语言处理、低资源语言处理等。还可以开发实用的自然语言处理应用系统，如智能客服、智能写作助手、内容审核系统、个性化阅读推荐系统等。在技术选择上，推荐使用主流的自然语言处理框架和库，如Hugging Face Transformers、spaCy、NLTK等，以及深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等；还可以关注和应用最新的预训练语言模型，如BERT、GPT系列、LLaMA等，这些模型在自然语言处理任务中表现出色，可以作为毕设的基础模型进行微调或改进。

以下是一些具体的选题示例，旨在帮助你更深入地理解不同研究方向的实际应用：

• 基于自然语言处理的工业本体构建系统
• 基于自然语言处理的智能信息辅助应用
• 基于自然语言处理的社交网络数据挖掘
• 基于自然语言处理的智能设备文本分类
• 基于自然语言处理的文本分类分析与研究
• 基于自然语言处理和机器学习的文本分类
• 基于自然语言处理的空间信息检索优化应用
• 基于自然语言处理技术的英汉双语检索系统
• 基于自然语言处理的智能设备文本分类系统
• 基于自然语言处理的网络舆情传播实证研究
• 基于深度学习的自然语言处理中问题分析的
• 基于自然语言处理技术的电子商务搜索引擎
• 基于自然语言处理的游客旅游消费行为分析
• 基于递归神经网络的中文自然语言处理技术
• 基于一致性语义的自然语言处理自解释系统
• 基于机器学习的自然语言处理和传输技术的
• 基于一致性语义的自然语言处理自解释方法
• 基于自然语言处理的Motif挖掘算法系统
• 基于自然语言处理的空管系统危险源数据分析
• 基于深度学习和自然语言处理的代码坏味检测
• 基于自然语言处理的教育领域知识图谱的构建
• 基于扩展查询和自然语言处理的代码检索技术
• 基于深度学习的自然语言处理序列标注模型的
• 基于隐马尔可夫模型的若干自然语言处理技术
• 基于自然语言处理的热点数据识别及应用技术
• 基于自然语言处理的专利文档自动语义标注系统
• 基于蜕变测试的中文自然语言处理系统评估系统
• 基于自然语言处理的建筑工程安全事故报告风险
• 基于自然语言处理的知识推理与知识库构建系统
• 基于自然语言处理的航天软件测试用例复用技术
• 基于自然语言处理的事故隐患信息挖掘算法系统
• 基于自然语言处理的铁路车务术语语音识别系统
• 基于自然语言处理的程序设计资源解题知识发现
• 基于自然语言处理的能源电池领域的知识图谱构建
• 基于神经网络的模式识别在自然语言处理中的应用
• 基于自然语言处理架构的m6A位点预测算法系统
• 基于自然语言处理的隐私协议自动分析和重构技术

计算机视觉

  计算机视觉主要研究如何让计算机理解和分析图像和视频内容，实现物体识别、场景理解、动作识别等功能。该方向涉及的核心技术包括图像预处理、特征提取、目标检测、图像分类、图像分割、人脸识别、姿态估计、视频分析等。随着深度学习技术的应用，特别是卷积神经网络的发展，计算机视觉领域取得了突破性进展，各项任务的性能得到了极大提升。计算机视觉方向可以选择的课题非常丰富。例如，可以研究和改进现有的计算机视觉算法和模型，提升模型的准确性、效率或鲁棒性。也可以探索新型的计算机视觉任务或应用场景，如多模态融合、小样本学习、弱监督学习、自监督学习等。还可以开发实用的计算机视觉应用系统，如智能监控、自动驾驶辅助系统、医学图像分析系统、工业质检系统等。在技术选择上，推荐使用主流的计算机视觉框架和库，如OpenCV、PyTorch Vision、TensorFlow Object Detection API等，以及深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等；还可以关注和应用最新的计算机视觉模型，如ResNet、YOLO系列、Transformer-based视觉模型等，这些模型在各种视觉任务中表现优异，可以作为毕设的基础进行研究和改进。

以下是一些具体的选题示例，旨在帮助你更深入地理解不同研究方向的实际应用：

• 基于计算机视觉的网球接发机器人设计
• 基于计算机视觉的秤台水平度测量方法
• 基于无监督深度学习的单目视觉里程计
• 基于机器视觉的布匹破损在线检测系统
• 基于人眼视觉系统的可逆数字水印研究
• 基于计算机视觉技术的无人机检测方法
• 基于计算机视觉的盲道识别与避障系统
• 基于深度学习的视觉-语言跨模态匹配
• 基于机器视觉的仓库烟雾检测报警系统
• 基于计算机视觉的指针式仪表识别系统
• 基于计算机视觉的番茄识别和成熟度检测
• 基于深度学习的视觉分布外检测算法系统
• 基于计算机视觉的家庭康复训练评估系统
• 基于机器视觉的大豆苗带对行与控制系统
• 基于机器视觉的混凝土表面裂缝识别研究
• 基于机器视觉的密封圈尺寸在线检测系统
• 基于IMU和视觉的盲人防碰撞系统算法
• 基于深度学习的六轴机械臂视觉抓取研究
• 基于计算机视觉的电子行进辅助算法实现
• 基于计算机视觉的毫米波雷达云探测方法
• 基于深度学习的麦田视觉导航线算法研究
• 基于计算机视觉的复杂结构快速建模方法
• 基于机器视觉的满箱检测算法系统及系统
• 基于计算机视觉的车间人员增强检测技术
• 基于视觉的汽车保险盒组装质量检测方法
• 基于双目视觉的路灯灯罩识别及定位系统
• 基于计算机视觉的水下鱼体尺寸测量方法
• 基于计算机视觉的蚕蛹性别自动识别系统
• 基于计算机视觉的飞机维护检查系统算法
• 基于计算机视觉的汽车车灯检测技术研究
• 基于深度学习的苹果采摘机器人视觉识别
• 基于机器视觉的甜椒采摘点识别定位算法
• 基于计算机视觉的简单组织织物密度检测
• 基于计算机视觉的乳腺肿瘤辅助诊断系统
• 基于机器视觉的玻璃球损伤检测识别系统
• 基于机器视觉的围棋机器人视觉系统算法
• 基于计算机视觉的PCBA元器件缺陷检测
• 基于机器视觉的日化企业立体仓库管理系统
• 基于计算机视觉的无人机目标跟随技术研究
• 基于计算机视觉的树木数量与高度计算方法
• 基于DSP机器视觉的道路划线机控制系统
• 基于FPGA的成熟番茄机器视觉识别系统
• 基于显微视觉和深度学习的单细胞三维重建
• 基于模糊控制的NAO机器人视觉伺服系统
• 基于计算机视觉的盲人出行辅助装置的系统
• 基于计算机视觉的结构振动测量和损伤识别

大数据分析与挖掘

  大数据分析与挖掘主要研究如何从海量数据中提取有价值的信息和知识，为决策提供支持。该方向涉及的核心技术包括数据预处理、数据清洗、特征工程、统计分析、机器学习、深度学习、数据挖掘算法、模型评估等。随着数据规模的不断增长和数据类型的日益多样化，大数据分析与挖掘技术的重要性越来越凸显，大数据分析与挖掘方向有很多实用且有价值的课题可以选择。例如，可以研究和改进现有的大数据分析和挖掘算法，提升算法的效率、准确性或可扩展性。也可以探索新型的数据分析方法，如实时数据分析、流数据分析、图数据分析等，满足不断变化的业务需求。还可以开发面向特定领域的大数据分析系统，解决实际业务问题。在技术选择上，推荐使用主流的大数据处理框架和工具，如Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Flink等，以及数据分析和机器学习库，如Pandas、NumPy、Scikit-learn、TensorFlow等；还可以学习和应用云平台提供的大数据分析服务，如AWS EMR、Azure HDInsight、阿里云EMR等，这些服务可以大大简化大数据环境的搭建和管理，让同学们能够更加专注于算法和应用的研究。

以下是一些具体的选题示例，旨在帮助你更深入地理解不同研究方向的实际应用：

• 基于深度学习的药物治疗知识挖掘方法研究
• 基于数据挖掘的电子签章取证流程可视化系统
• 基于机器学习及大数据的负荷预测研究与应用
• 基于深度学习的网约车供需缺口短时预测研究
• 基于深度学习的销售数据挖掘与预测模型研究
• 基于云计算的现代企业人力资源信息管理系统
• 基于机器学习的出租车搭乘需求预测方法研究
• 基于多源数据融合的可视化电网发展诊断系统
• 基于大数据挖掘的发电系统异常数据识别系统
• 基于机器学习算法的智能推荐引擎研究与实现
• 基于深度学习的医疗数据智能分析与识别系统
• 基于负荷特征识别的地铁站空调智能控制系统
• 基于数据挖掘的煤矿传送设备故障点定位系统
• 基于关联规则挖掘的卷烟厂空调系统节能优化
• 基于数据挖掘的电力系统静态电压稳定性研究
• 基于数据挖掘的燃煤电厂湿法脱硫系统优化方法
• 基于大数据的汽车性能优化与智能决策支持系统
• 基于大数据挖掘的锅炉燃烧系统经济性分析优化
• 基于数据挖掘的网络信息数据图表自动分析系统
• 基于数据挖掘的智慧图书馆信息自动化检索系统
• 基于关联规则的工业控制系统运维数据挖掘方法
• 基于机器学习的燃煤锅炉分工况建模与燃烧优化
• 基于深度神经网络的时间序列特征表示方法研究
• 基于大数据分析的园区智能事件预警系统与优化
• 基于大数据与关联规则的考评进度动态跟踪系统
• 基于深度核与多核联合学习的镀层质量评估系统
• 基于竞争机制的区块链上医疗数据协同分析系统
• 基于数据挖掘的发电厂烟气循环排放自动监测系统
• 基于数据挖掘技术的脱硫浆液控制系统建立与应用
• 基于深度学习的短时气象风力预测方法研究与应用
• 基于数据挖掘的大学英语教学质量测评系统及应用
• 基于数据挖掘与深度学习的四维航迹预测技术研究
• 基于电力系统复杂网络特征的线路脆弱性风险分析
• 基于大数据挖掘的船舶通信系统关键设备状态分析
• 基于智能技术的电力线路故障诊断与预测方法分析
• 基于数据挖掘的业务系统元数据文档自动更新模型
• 基于数据挖掘和机器学习的恶意代码检测技术研究
• 基于数据挖掘与机器学习的短期电力负荷预测研究
• 基于深度学习的太湖流域水文数据挖掘研究与应用
• 基于数据挖掘的电网状态全感知数据压缩存储系统
• 基于数据挖掘技术的用电负荷自动化处理系统仿真
• 基于深度学习的配电台区电能质量态势评估与预测

智能推荐系统

  智能推荐系统是人工智能与大数据专业的热门研究方向之一，主要研究如何根据用户的兴趣、行为和上下文信息，为用户推荐个性化的内容和服务，提升用户体验和业务价值，涉及的核心技术包括协同过滤、内容推荐、矩阵分解、深度学习推荐模型、强化学习推荐、多目标优化、序列推荐、上下文感知推荐等。随着互联网和电子商务的快速发展，智能推荐系统已经成为各大平台的核心功能之一，在视频网站、电商平台、社交媒体等场景中得到了广泛应用。智能推荐系统方向可以选择的课题非常丰富。例如，可以研究和改进现有的推荐算法和模型，提升推荐的准确性、多样性、新颖性或可解释性。也可以探索新型的推荐技术和方法，如联邦推荐、隐私保护推荐、跨域推荐、多模态推荐等，解决传统推荐系统面临的挑战。还可以开发实用的推荐系统应用，如个性化学习推荐、健康饮食推荐、旅游景点推荐、音乐电影推荐等，满足不同场景的需求。以下是一些具体的选题示例，旨在帮助你更深入地理解不同研究方向的实际应用：

• 基于移动平台的游戏个性化推荐系统
• 基于在线测评系统的编程题目难度研究
• 基于大数据技术电商平台推荐系统探究
• 基于隐私保护的社交网络用户推荐系统
• 基于移动健康医疗系统的推荐算法研究
• 基于图注意力机制的商品会话推荐系统
• 基于python的图书商城推荐系统
• 基于社交网络信息的协同过滤推荐算法
• 基于人机语音对话的心理自动问答系统
• 基于学术网络的虹检索系统与应用研究
• 基于Python的智能辅助运维系统
• 基于Python的菜谱优化推荐系统
• 基于法律快车网的智能推荐与分析系统
• 基于运营商大数据的内容产品运营系统
• 基于Python的智能图书管理系统
• 基于相关物品的电子商务智能推荐系统
• 基于Python的书籍推荐分析系统
• 基于混合推荐算法的电子商务推荐系统
• 基于推荐系统运作模式的社会预测研究
• 基于大数据分析的图书馆智能推荐系统
• 基于混合召回模型的服装智能推荐系统
• 基于python的电子商务推荐系统
• 基于Scrapy的程序员岗位推荐系统
• 基于python的构架的推荐系统平台
• 基于大数据平台的MOOC混合推荐算法
• 基于特征关联的特征识别与推荐算法研究
• 基于python的分布式智能推荐系统
• 基于多关系社交网络的协同过滤推荐算法
• 基于Python的用户个性化推荐系统
• 基于协同过滤技术的个性化旅游推荐系统
• 基于机器学习的核电文档个性化推荐系统
• 基于融合NCG法的协同过滤系统的实现
• 基于混合机制的个性化学习资源推荐系统
• 基于读者画像的图书馆智慧图书推荐系统
• 基于用户行为的学术文献个性化推荐研究
• 基于python的SRS学生推荐系统
• 基于有线电视的电子商务新业态系统建设
• 基于语义的个性化运动处方推荐系统的研究
• 基于Python的计量平台模拟应用系统
• 基于组合模型的农业信息情景感知推荐系统
• 基于多源大数据的个性化推荐系统效果研究
• 基于运营商管道大数据的智能电商推荐系统
• 基于关键配置的大数据作业云配置推荐系统
• 基于大数据技术的电商用户画像可视化系统
• 基于Python的个性化音乐推荐系统仿真
• 基于深度神经网络的高维数据序列化推荐算法
• 基于多社交关系的社团划分概率矩阵推荐算法
• 基于Spark的电商智能推荐云平台的研究
• 基于用户行为的摩托车物流规模控制推荐系统
• 基于python的集群的用户运动推荐系统
• 基于改进BP神经网络的个性化推荐算法研究
• 基于大数据分析挖掘的地质文献推荐方法研究
• 基于隐性反馈与交叉推荐的癫痫药物推荐系统

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海浪学长项目示例：
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更多帮助

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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  我是海浪学长,创作不易,欢迎点赞、关注、收藏。

  毕设帮助，疑难解答，欢迎打扰！

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。