SysInf/Tematy projektów_2023.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Tematy projektów proponowanych w roku akademickim 2023/2024"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "W ninejszym pliku podane są przykładowe tematy projektów, które mogą stać się inspiracją do projektu wykonywanego przez studentów w roku akaedmickim 2023/2024. \n",
    "\n",
    "W pierwszej części podane są tematy nowych projektów - proponowanych obecnie. \n",
    "\n",
    "W drugiej części podane są tematy projektów realizowanych w roku akademickim 2022/2023, w których zawarty był element analizy danych / uczenia maszynowego.\n",
    "\n",
    "Grupa może wybrać temat:\n",
    " * spośród proponowanych obecnie, \n",
    " * spośród realizowanych w roku 2022/2023, \n",
    " * włąsny w uzgodnieniu z wykładowcą. \n",
    "\n",
    "Warunkiem akceptacji tematu jest zastosowanie **metody uczenia maszynowego**. \n",
    "\n",
    "Warunkiem koniecznym zaliczenia projektu będzie ewaluacja modelu opracowanego w ramach zadania w systemie **Gonito** lub na platformie **Kaggle**."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Tematy nowe"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Temat oparty na wyzwaniu z platformy Gonito\n",
    "Grupa może wybrać dowolny temat oparty na istniejącym wyzwaniu na platformie Gonito. \n",
    "Dokładna treść projektu powinna zostać uzgodniona z prowadzącymi.\n",
    "Przykładowe wyzwania z platformy Gonito, które mogą stać się inspiracją dla projektów to:\n",
    " - wyzwania zwiąane z wyceną mieszkań\n",
    " - wyzwanie Meteo Rain - prognoza opadów deszczu\n",
    "\n",
    "## Temat oparty na wyzwaniu z platformu Kaggle\n",
    "Platforma Kaggle udostępnia dużą liczbę wyzwań - dla każdego z nich podając zbiory danych trenujących. Dodatkową motywacją skorzystania z danych na tej platformie jest możliwość (ale nie jest to konieczność) wzięcia udziału w konkursie z dziedziny uczenia maszynowego.\n",
    "\n",
    "https://www.kaggle.com/datasets\n",
    "\n",
    "## Temat oparty na danych z GUS\n",
    "Główny urząd statystyczny udostępnia zestawy danych w formacie *csv* dotyczące życia w Polsce. Na podstawie tych danych można wytrenować system uczenia mazynowego pomocny w analizie i przewidywaniu zachowań polskiego społeczeństwa.\n",
    "\n",
    "https://stat.gov.pl/\n",
    "\n",
    "## Temat oparty na danych dotyczących Europy\n",
    "Eurostat jest europejskim odpowiednikiem GUSu. Dane satystystyczne z tego zbioru są dostępne tutaj:\n",
    "\n",
    "https://ec.europa.eu/eurostat/data/database\n",
    "\n",
    "## Temat oparty na danych z wyszukiwarki Google\n",
    "W wyszukiwarce Google dzięki odpowiedniemu zapytaniu można odszukać zbiór danych trenujących do zadanego przez siebie tematu. Warto wypróbować tę możliwość - nawet jeśli nie doprowadzi do  sformułowania tematu.\n",
    "\n",
    "https://datasetsearch.research.google.com/"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Tematy proponowane lub realizowane w roku 2022/2023"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Portfel inwestycyjny\n",
    "Celem projektu jest opracowanie algorytmu predykcji notowań spółek na bazie danych z www.gpw.pl/archiwum-notowan. \n",
    "\n",
    "Komentarz (2023): Projekt został zrealizowany, ale model predykcji nie został poddany ewaluacji.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Handel walutami\n",
    "Celem projektu jest opracowanie algorytmu predykcji notowań walut na podstawie danych ze strony  https://www.nbp.pl/home.aspx?f=/statystyka/kursy.html. \n",
    "Tak opracowany algorytm należy zastosować w atrakcyjnej aplikacji, np. w grze dla wielu osób handlujących walutami (w grze należy założyć, że gracze nie mają wglądu w przyszłe notowania i określić zasady zwycięstwa).\n",
    "\n",
    "Komentarz (2023): Ten temat nie został wybrany w roku 2022."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Anonimizacja zdjęć pojazdów\n",
    "Celem projektu jest wytrenowanie algorytmu uczenia maszynowego, który znajduje i zasłania wrażliwe elementy na zdjęciu pojazdu. Są to m.in. tablice rejestracyjne i twarze osób znajdujących się w pojeździe.\n",
    "Algorytm może bazować na kodzie otwarto-źródłowym. Do trenowania należy skorzystać z bazy danych zdjęć udostępnionej specjalnie dla tego projektu.\n",
    "W ramach projektu wskazane jest opracowanie również interfejsu użytkownika.\n",
    "\n",
    "Komentarz (2023): Projekt w efekcie nie był realizowany z powodu braku dostępu do bazy zdjęć. W przypadku realizacji tego projektu niezbędne byłoby pozyskania bazy danych zdjęć."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Wycena wartości szkody na podstawie zdjęć\n",
    "Celem projektu jest wytrenowanie algorytmu uczenia maszynowego, który szacuje wartość szkody na podstawie zestawu zdjęć uszkodzonego pojazdu. Algorytm może bazować na kodzie otwarto-źródłowym. Do trenowania należy skorzystać z bazy danych zdjęć udostępnionej specjalnie dla tego projektu. \n",
    "\n",
    "Komentarz (2023): Projekt realizowano w dwóch niezależnych grupach. Obie grupy miały spore trudności z pozyskaniem odpowiednio dużej bazy danych."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Generowanie obrazów z ich opisów \n",
    "Celem projektu jest wykorzystanie otwartego kodu do generowania obrazów z tekstu (https://stability.ai/blog/stable-diffusion-public-release). (Przykład takiego wykorzystania można zobaczyć na stronie creator.nightcafe.studio.) W projekcie można wykorzystać dostępny kod w dowolny sposób. \n",
    "\n",
    "Komentarz (2023): Ten temat nie został wybrany w roku 2022. Wydaje się, że aby ten temat mógł być zastosowany obecnie, należałoby dla wybranego zadania opracować jakąś metodę ewaluacji oraz przygotować zbiór testowy."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Rozpoznawanie biedronki azjatyckiej \n",
    "Celem projektu było zaklasyfikowanie zdjęcia zawierającego biedronkę do jednej z klas: biedronka polska i biedronka azjatycka. \n",
    "\n",
    "Komentarz (2023): Ten niezwykle przydatny temat (wydaje się, że polska biedronka jest pod ochroną, a azjatycka jest szkodnikiem) został wymyślony przez studentów. Realizacja tego projektu wymagała wygenerowania sztucznych danych treningowych (np. poprzez przetworzenie istniejących zdjęć) ze względu na niewielką liczbę danych autentycznych. \n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<div class=\"alert alert-block alert-success\">\n",
    "    \n",
    "<h2>Czym jest system Gonito?</h2>\n",
    "\n",
    "Gonito to platforma do oceny skuteczności algorytmów sztucznej inteligencji. W systemie Gonito tworzone są tzw. wyzwania, które służą do ewaluacji rozwiązań określonego zadania. Wyzwanie składa się z następujących elementów:\n",
    "<ul>\n",
    "<li>opis zadania, które ma być rozwiązane algorytmem uczenia maszynowego;\n",
    "<li>otwarte repozytorium algorytmów służących do rozwiązania zadania; użytkownicy platformy przekazują swoje propozycje algorytmów do tego repozytorium;\n",
    "<li> zestaw danych testowych, do których porównywane są wyniki działania wszystkich algorytmów znajdujących się w repozytorium;\n",
    "<li> metryka oceny algorytmów z repozytorium;\n",
    "<li> tabela ocen algorytmów z repozytorium wyliczonych według metryki oceny.\n",
    " </ul>\n",
    "<div>"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.9.12"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 4
}