我是印度德里 NSIT 的工程专业学生。在我们 B.Tech 学位的最后一年，我们有一个 B.Tech 项目，又名 BTP。我在ECE（电子与通信工程）部门。
通常，我的 ECE 批处理伙伴会主要执行有关电子的项目，但我想在其他部门（COE 或 IT）下从事数据科学或数据操作。我联系了一位 COE 导师，我希望在他的监督下开展该项目。但我一直在为项目选择正确的主题而苦苦挣扎。
网上有很多建议，很多建议最好由只想完成一个项目而不是其他人已经完成和执行的学生完成。我想要一些体面的方法建议来选择正确的项目主题，因为我现在很困惑。
在大学的最后一年，我可以做哪些学生级别的数据科学或数据处理项目？
在微控制器或其他边缘设备（link1、link2、link3、link4、link5）上进行机器学习。这是一个热门话题，新兴技术，它会让电子和 IT 部门的教授们感到高兴。
最近有一篇新闻文章（链接），其中来自 Fraunhofer IMC 的一个团队在 Arduino Uno 上进行了手写数字识别。他们声称他们不仅运行了一个训练有素的神经网络（这很容易），而且实际上在 Arduino 上训练了网络。
但是，他们没有显示他们的代码。在他们的许可证页面（链接）上，他们只说一些关于与合作伙伴和客户讨论可能性的废话，并拥有 30 年的微电子电路开发经验。这是蹩脚的。我相信这可以由没有 30 年经验的本科生完成，并且该学生会写一篇关于它的博客文章。
如果您开发一个机器学习代码，可以在 Arduino 甚至更小的设备（例如 ATTINY85）上执行此类任务，那将会很酷。鉴于其内存和计算能力的限制，您的模型应该能够在微控制器上进行训练。然后将您的代码上传到 github 或博客上，将您的链接放在这里。如果你的代码是好的，它会得到很多喜欢，你会向你的雇主展示你的能力，并且会让那些隐藏他们“伟大发现”的弗劳恩霍夫恐龙感到羞耻。此外，由于物联网、5G 等新兴技术的出现，它非常有用。
顺便说一句，它不一定是神经网络。其他模型，如 SVM、KRR 也会很棒。此外，它不一定是 Arduino。其他微控制器，如 PIC 或 ST 也可以。