以下是人工智能领域的毕业论文选题方向及具体建议，综合多个权威来源整理而成：

一、医疗健康领域

1. 基于深度学习的医学影像诊断系统

   利用卷积神经网络（CNN）或Transformer模型分析X光、CT等影像，提高疾病检测准确性。

2. 人工智能辅助医疗机器人

   研究手术辅助机器人、康复训练系统等，提升医疗操作精准度。

3. 个性化健康管理系统

   结合大数据和AI，为患者提供定制化饮食、运动等健康建议。

二、金融科技领域

1. 基于强化学习的股票交易策略

   通过强化学习优化交易决策，提升投资回报率。

2. 区块链在金融风险防控中的应用

   探索区块链技术如何保障数据安全、防范欺诈。

3. 智能投顾系统

   开发基于AI的个性化投资组合管理平台。

三、智能交通领域

1. 智能交通流量预测与优化

   利用深度学习模型预测交通流量，优化信号灯控制。

2. 自动驾驶决策系统

   研究基于强化学习的自动驾驶路径规划与决策算法。

3. 车联网与智能交通管理

   探索车联网技术对交通管理的创新应用。

四、自然语言处理（NLP）

1. 基于BERT的情感分析优化

   提高社交媒体文本情感分析的准确性和效率。

2. 机器翻译系统优化

   利用Transformer架构提升多语种翻译质量。

3. 法律文书自动分析

   开发AI工具辅助法律文书检索与内容分析。

五、计算机视觉

1. 目标检测与识别优化

   改进YOLO、SSD等算法，提升实时监控准确性。

2. 无人驾驶环境感知

   研究多传感器融合技术，增强无人车环境感知能力。

3. 医学图像分割与诊断

   利用深度学习进行肿瘤、病变等医学图像精准分割。

六、其他前沿方向

1. 人工智能与工业互联网（IIoT）

   探索AI在设备故障预测、生产优化中的应用。

2. 智实融合与区域经济

   研究AI与实体经济的融合模式，评估对产业链韧性的影响。

3. 人工智能伦理与监管

   探讨AI技术中的隐私保护、算法偏见等伦理问题。

七、方法论创新

1. 迁移学习在医疗影像中的应用

   利用预训练模型加速医学影像诊断。

2. 联邦学习保护隐私

   研究分布式AI训练方法，保障用户数据安全。

3. 可解释AI（XAI）

   开发可解释的深度学习模型，提升决策透明度。

选题建议 ：优先选择与自身兴趣和实习资源结合的方向，如医疗影像分析（需医院数据）、金融风险预测（需数据平台）等。同时关注行业热点，例如AI+医疗、智实融合等新兴领域。