SysInf/Tematy projektów_2022.ipynb

5.9 KiB

Tematy projektów proponowanych w roku akademickim 2022 /2023

Anonimizacja zdjęć pojazdów

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. Algorytm może bazować na kodzie otwarto-źródłowym. Do trenowania należy skorzystać z bazy danych zdjęć udostępnionej specjalnie dla tego projektu. Do oceny jakości algorytmu należy zastosować platformę Gonito (https://gonito.herokuapp.com/, https://gonito.net/). W ramach projektu wskazane jest opracowanie również interfejsu użytkownika.

Wycena wartości szkody na podstawie zdjęć

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. Do oceny jakości algorytmu należy zastosować platformę Gonito (https://gonito.herokuapp.com/, https://gonito.net/). W ramach projektu wskazane jest opracowanie również interfejsu użytkownika.

Portfel inwestycyjny

Celem projektu jest opracowanie algorytmu predykcji notowań spółek na bazie danych z www.gpw.pl/archiwum-notowan. Do oceny jakości algorytmu należy zastosować platformę Gonito (https://gonito.herokuapp.com/, https://gonito.net/). Tak opracowany algorytm należy zastosować w atrakcyjnej aplikacji, np. w grze umożliwiającej analizę zysków i strat w oparciu o fikcyjne zakupy i sprzedaże papierów wartościowych wybranych spółek w zadanym okresie czasu.

Handel walutami

Celem projektu jest opracowanie algorytmu predykcji notowań walut na podstawie danych ze strony https://www.nbp.pl/home.aspx?f=/statystyka/kursy.html. Do oceny jakości algorytmu należy zastosować platformę Gonito (https://gonito.herokuapp.com/, https://gonito.net/). 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).

Generowanie obrazów z ich opisów

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.

Interaktywny system do uatrakcyjnienia wykładów

Kurs Systemy Informatyczne korzysta z systemu testowania wiedzy studentów podczas wykładów. Celem tego systemu jest zachęcenie studentów do systematycznego i aktywnego udziału w wykładach. W ramach projektu studenci mogą rozwinąć stosowany na wykładzie system cybertest (który oparty jest na otwartoźródłowym kodzie Tao Testing) lub zaproponować zupełnie inny system, który może pomóc wykładowcy w urozmaiceniu wykładu.

Projekt dydaktyczny

Celem projektu jest stworzenie aplikacji, która ułatwia zrozumienie i stosowanie wybranego pojęcia lub metody z matematyki lub informatyki. Przykładem aplikacji tego typu jest serwis regexper.com, który wyjaśnia, dlaczego tekst pasuje do wyrażenia regularnego i który fragment tekstu pasuje do którego fragmentu wzorca.

Aplikacja mobilna

Celem projektu jest wykorzystanie technologii pomocnych w tworzeniu aplikacji mobilnych. Przykładowym tematem projektu może być aplikacja mobilna optymalizująca zamówienie jedzenia/napojów składanego przez wiele osób (na wynos lub w restauracji) w taki sposób, by rachunek był jak najmniejszy.

Czym jest system Gonito?

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:

  • opis zadania, które ma być rozwiązane algorytmem uczenia maszynowego;
  • otwarte repozytorium algorytmów służących do rozwiązania zadania; użytkownicy platformy przekazują swoje propozycje algorytmów do tego repozytorium;
  • zestaw danych testowych, do których porównywane są wyniki działania wszystkich algorytmów znajdujących się w repozytorium;
  • metryka oceny algorytmów z repozytorium;
  • tabela ocen algorytmów z repozytorium wyliczonych według metryki oceny.