Differences
This shows you the differences between two versions of the page.
| Both sides previous revision Previous revision Next revision | Previous revision Next revision Both sides next revision | ||
|
tematy_prac_inzynierskich [2020/03/10 14:39] pszwed [2020] |
tematy_prac_inzynierskich [2021/07/10 03:36] pszwed [2021] |
||
|---|---|---|---|
| Line 1: | Line 1: | ||
| - | ===== Szablon | + | ===== Struktura pracy ===== |
| - | | + | |
| - | - //Projekt dyplomowy// (a nie //Projekt inżynierski// | + | |
| - | - czcionka nie ma dużego znaczenia | + | |
| - | - na drugiej stronie nie ma już oświadczenia, | + | |
| - | Jeżeli praca została wysłana do Wirtualnej Uczelni, nie jest konieczna jej modyfikacja. | + | *[[prace_inz_uwagi|Uwagi]] |
| - | ===== Proces dyplomowania | + | *[[proces_dyplomowania|Proces dyplomowania]] |
| - | - Dyplomatka/ | ||
| - | - Promotor nanosi poprawki. Ten cykl może się powtarzać... | ||
| - | - Kiedy nie ma uwag, przygotowywana jest wersja finalna w PDF i przekazywana przez Dyplomantkę/ | ||
| - | - Praca automatycznie trafia do systemu antyplagiatowego i po jakimś czasie (liczonym na ogół w godzinach) pojawia się raport | ||
| - | - Promotor potwierdza, że praca nie jest plagiatem, pisze opinię w systemie Baza Prac EAIiIB i wgrywa opinię do systemu Wirtualna Uczelnia. Wystawia też ocenę. | ||
| - | - Często w tym momencie następuje wybór Recenzenta (o ile nie jest narzucony wcześniej) | ||
| - | - Następnie praca zmienia status na // | ||
| - | - Recenzent przygotowuej recenzję w systemie Baza Prac EAIiIB i wgrywa ją do Wirtualnej Uczelni, wystawia też ocenę. Zazwyczaj nie trwa to długo (2-3 dni), ale system zakłada 5 dni na recenzję. Czasem Recenzent może chcieć uzyskać wgląd do kodu pracy. | ||
| - | - Recenzent i promotor drukują opinie (są to osobne kartki), podpisują je i najczęściej zostawiają na półeczce na korespondencję w sekretariacie Katedry C2 406, czynne od 9.00-15.00 | ||
| - | - Zadaniem Dyplomantki/ | ||
| - | W przypadku pomyłek, błędów, niestandardowych systuacji wszelkie interwencje dokonywane są manualnie przez administratora systemu, co zajmuje sporo czasu. Więc proszę dokładnie sprawdzać dokuemnty przed przesłaniem. | + | ====== Tematy prac inżynierskich ====== |
| - | :!: Kluczowe jest zapisanie się na jakiś (realny) termin obrony. Dla prac nieukończonych, | + | ===== 2021 ===== |
| - | ===== Struktura pracy ====== | + | Możliwe jest zgłaszanie własnych tematów. Jednak, nie chcę prowadzić prac polegających na implementacji aplikacji webowej/ |
| + | z użyciem typowego stosu technologicznego, | ||
| - | [[struktura_pracy_inz|Struktura pracy]] | ||
| - | =====Uwagi===== | ||
| - | * W tekście pracy nie używamy czasu przyszłego (opisujemy to, co jest/ | + | === 1. Optymalizacja ciągła: PyTorch + algorytm pszczeli=== |
| - | | + | [zajęte, MW] |
| - | * W miarę mozliwosci ilustrujemy tekst rysunkami. Nawet prostymi, typu przepływ | + | |
| - | * Podczas obrony przewidziana jest trwająca około 7 min prezentacja, podczas której pokazuje się 8-12 slajdów. Prezentacja jest oceniana | + | === 2. Optymalizacja ciągła - algorytm mrówkowy=== |
| - | * Prezentacja powinna obejmować: | + | Obejmuje opracowanie algorytmu (specyficzna implementacja). Platforma TensorFlow lub PyTorch lub CUDA |
| - | - Slad tytułowy | + | Testy z użyciem funkcji testowych z konferencji CEC |
| - | - Cel pracy | + | |
| - | - Przedstawiennie problemu, motywacje | + | === 3. Inne algorytmy optymalizacji ciągłej === |
| - | - Może zawierać elementu przegladu literatury | + | Do ustalenia. |
| - | | + | |
| - | - Podsumowanie | + | === 4. Baza wiedzy z rozmytymi relacjami=== |
| - | * Zła prezentacja: | + | Na przykładzie rekomendacji dietetycznych dla różnych typów schorzeń. |
| - | * Ma 20 slajdów | + | Obejmuje: bazę, interfejs dostępu REST do odczytu i zapisu, aplikację webową. Należy wypełnić bazę przykładowymi danymi, np dla 2-3 schorzeń i produktów spozywczych. |
| - | * W tym 12+ to przegląd literatury i przytoczenie znanych faktów/definicji/ | + | |
| - | | + | === 5. Repozytorium danych tekstowych na potrzeby NLP === |
| - | | + | Obejmuje projekt i implementację bazy danych + web scraping artykułów z wybranych 2-3 źródeł (np. PubMed), indeksowanie według wybranych terminów. |
| - | ====== Tematy prac inżynierskich ====== | + | |
| + | === 6. Rozpoznawanie aktywności użytkownika | ||
| + | Aplikacja mobilna zbierająca i interpretująca dane. Należy zarejestrować przykłady odczytów (bieg, chód, | ||
| + | |||
| + | === 7. Predykcja szeregów czasowych z użyciem Rozmytych Map Kognitywnych === | ||
| + | Implementacja na platformie TensorFlow lub PyTorch. Najchętniej na (części) | ||
| + | |||
| + | === 8. Projekt i implementacja wybranych algorytmów grupowania dla PostgreSQL=== | ||
| + | Przykładowe algorytmy to k-means, db-scan, ward. | ||
| + | |||
| + | === 9. Rozpoznawanie emocji w głosie=== | ||
| + | W ramach pracy należy zdefiniować kilka kategorii emocji | ||
| + | |||
| + | |||
| + | === 10. Generacja informacji o ruchu w grafie === | ||
| + | Graf sieci drogowej na podstawie mapy OSM. Rozmiar | ||
| + | |||
| + | === 11. Grupowanie obiektów na mapie=== | ||
| + | Implementacja algorytmu, który będzie łączył w grupy blisko położone obiekty. Odległość musi uwzględniać rzeczywistą odległość w sieci drogowej (długość drogi wyznaczonej np. algorytmem A-star). | ||
| + | |||
| + | |||
| + | <!-- | ||
| + | **Na razie nie mam propozycji tematów | ||
| + | |||
| + | Generalnie, nie chcę prowadzić tematów polegających na implementacji aplikacji webowej/mobilnej z użyciem typowego stosu technologicznego, do której dorobiona jest specyfikacja | ||
| + | |||
| + | Typowy zakres prac | ||
| + | | ||
| + | * algorytmy optymalizacji ciagłej (ale na platformie typu TensorFlow lub PyTorch) | ||
| + | * może to być implementacja systemu, który będzie miał jakiś inteligentny komponent albo będzie przydatne w tej dziedzinie - jak narzędzie do etykietowania | ||
| + | --> | ||
| ===== 2020 ===== | ===== 2020 ===== | ||
| + | -Map matching :!: Zajęte | ||
| + | -Algorytmy optymalizacji (możliwych jest kilka tematów) :!: Jeden temat zajęty | ||
| + | -Grupowanie grawitacyjne :!: Zajęte | ||
| + | -Generacja i testy Negatywnych Baz Danych :!: Zajęte | ||
| + | -Analiza antyplagiatowa kodu :!: Zajęte | ||
| ==== 1. Map matching ==== | ==== 1. Map matching ==== | ||
| - | Zarezerwowane? | + | Zarezerwowane |
| (a) Implementacja (znanego) algorytmu rzutowania sekwencji odczytów GPS na mapę w postaci procedur składowanych dla PostgreSQL/ | (a) Implementacja (znanego) algorytmu rzutowania sekwencji odczytów GPS na mapę w postaci procedur składowanych dla PostgreSQL/ | ||
| Line 74: | Line 95: | ||
| - jakościowe - czy ścieżki są odwzorowane poprawnie | - jakościowe - czy ścieżki są odwzorowane poprawnie | ||
| - wydajnościowe - ile zapytań można przetwarzać w jednostce czasu, ewentualnie grupowanie punktów jednej ściezki | - wydajnościowe - ile zapytań można przetwarzać w jednostce czasu, ewentualnie grupowanie punktów jednej ściezki | ||
| + | |||
| + | ==== 2. Algorytmy optymalizacji ciagłej z użyciem numpy ==== | ||
| + | |||
| + | To jest temat, który można rozszerzyć na kilka algorytmów. Wspólną cechą ma być: | ||
| + | |||
| + | * wykorzystanie operacji biblioteki **numpy** lub **tensorflow**. Mimo, że są funkcjami Pythona, sa zaimplementowane w C i działają wydajnie | ||
| + | * Zamiast wykonywac operacje na pojedynczych osobnikach (wektorach w R^n), maja być przeprowadzane operacje na całych macierzach (w których wiersz odpowiada osobnikowi) | ||
| + | * uzycie do testów funkcji z konferencji CEC [[http:// | ||
| + | * Z reguły algorytmy mają jakieś parametry. Dla danej funkcji | ||
| + | * Wybór macierzowej reprezentacji może powodować pewne niewielkie odstepstwa od bazowego algorytmu mające na celu przyspieszenie obliczeń | ||
| + | * Działanie algorytmu należy przetestować, | ||
| + | |||
| + | === 2.a PSO === | ||
| + | |||
| + | Implementacja algorytmu Particle Swarm Optimization. Należy zaimplementować rózne topologie: | ||
| + | * globalną | ||
| + | * sąsiedzi | ||
| + | * losowowanie grafu | ||
| + | |||
| + | === 2.b Algorytm mrówkowy === | ||
| + | |||
| + | Implementacja algorytmu mrówkowego, | ||
| + | |||
| + | === 2.c Algorytm pszczeli === | ||
| + | |||
| + | Istnieje kilka wersji... | ||
| + | |||
| + | === 2.d === | ||
| + | |||
| + | Inne do przedyskutowania..., | ||
| + | |||
| + | ==== 3. Grupowanie grawitacyjne (CUDA)==== | ||
| + | :!: Zajete | ||
| + | Grupowanie (klasteryzacja) to proces łączenia danych w grupy. Przez dane rozumiane są tu wektory w R^n. Zazwyczaj oczekuje się, że grupy będą od siebie oddalone, natomiast dane należące do jednej grupy położone blisko siebie. Przy grupowaniu grawitacyjnym wykorzystuje się model sił grawitacji - blisko położone punkty przyciągają się mocniej i skupiają w grupy. | ||
| + | Celem pracy jest implementacja kilku znanych wersji algorytmu grupowania grawitacyjnego i przetestowanie ich działania. | ||
| + | |||
| + | Platforma implementacji CUDA (NVidia). Ewentulnie porównanie z czystym C. | ||
| + | |||
| + | |||
| + | |||
| + | ==== 4. Generacja i testy Negatywnych Baz Danych ==== | ||
| + | |||
| + | :!: Zajete | ||
| + | |||
| + | Negatywne Bazy Danych (NDB) przechowują w jawnej postaci negatywną informację. Można to przeanalizować na przykładzie łańcucha bitów 101. Negatywna reprezentacja to oczywiście wyliczenie innych wariacji: 001,010, itd. Stosując symbole wieloznaczne może to być również | ||
| + | < | ||
| + | Te dwie ostatnie specyfikacje są równoważne formule logicznej | ||
| + | |||
| + | $f=b_0\wedge \neg b_2 \lor \neg b_0$. | ||
| + | |||
| + | Znalezienie ciągu zdań (bitów), dla których formuła jest prawdziwa to zagadnienie | ||
| + | |||
| + | |||
| + | ==== 5. Analiza antyplagiatowa kodu ==== | ||
| + | :!: Zarezerwowany | ||
| + | |||
| + | Celem pracy jest implementacja systemu, który będzie umożliwiał przesłanie plików źródłowych w wybranym języku programowania przez zalogowanych użytkowników, | ||
| + | |||
| ===== 2019 ===== | ===== 2019 ===== | ||
