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 [2020/10/05 21:29] pszwed [2020] |
tematy_prac_inzynierskich [2021/08/09 01:39] pszwed |
||
---|---|---|---|
Line 9: | Line 9: | ||
====== Tematy prac inżynierskich ====== | ====== Tematy prac inżynierskich ====== | ||
+ | |||
+ | ===== 2021 ===== | ||
+ | |||
+ | Możliwe jest zgłaszanie własnych tematów. Jednak, nie chcę prowadzić prac polegających na implementacji aplikacji webowej/ | ||
+ | z użyciem typowego stosu technologicznego, | ||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | === 1. Optymalizacja ciągła: PyTorch + algorytm pszczeli=== | ||
+ | [zajęte, MW] | ||
+ | |||
+ | === 2. Optymalizacja ciągła - algorytm mrówkowy=== | ||
+ | Obejmuje opracowanie algorytmu (specyficzna implementacja). Platforma TensorFlow lub PyTorch lub CUDA | ||
+ | Testy z użyciem funkcji testowych z konferencji CEC | ||
+ | [zajęte MS] | ||
+ | |||
+ | === 3. Inne algorytmy optymalizacji ciągłej === | ||
+ | Do ustalenia. | ||
+ | |||
+ | === 4. Baza wiedzy z rozmytymi relacjami=== | ||
+ | Na przykładzie rekomendacji dietetycznych dla różnych typów schorzeń. | ||
+ | Obejmuje: bazę, interfejs dostępu REST do odczytu i zapisu, aplikację webową. Należy wypełnić bazę przykładowymi danymi, np dla 2-3 schorzeń i produktów spozywczych. | ||
+ | |||
+ | === 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. | ||
+ | |||
+ | === 6. Rozpoznawanie aktywności użytkownika na podstawie odczytów czujników urządzenia mobilnego === | ||
+ | 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) danych typu PEMS https:// | ||
+ | |||
+ | === 8. Projekt i implementacja wybranych algorytmów grupowania dla PostgreSQL=== | ||
+ | Przykładowe algorytmy to k-means, db-scan, ward. Implementacja w języku PL/pgSQL. Projekt obejmuje generację danych syntetycznych różnych rozmiarów i testy algorytmów. | ||
+ | |||
+ | === 9. Rozpoznawanie emocji w głosie=== | ||
+ | W ramach pracy należy zdefiniować kilka kategorii emocji (spokojna rozmowa, uprzejma rozmowa z klientem, kłótnia, program informacyjny, | ||
+ | [zajęte MW] | ||
+ | |||
+ | === 10. Generacja informacji o ruchu w grafie === | ||
+ | Graf sieci drogowej na podstawie mapy OSM. Rozmiar - co najmniej aglomeracja. W sieci porusza się duża liczba obiektów, dla każdego obiektu losowany jest punkt startowy i końcowy i wyznaczana droga (np. algorytmem A-star). Oprogramowanie ma zbierać informacje o koncentracji obiektów w danym miejscu i przedziale czasu (natężeniu ruchu). | ||
+ | |||
+ | === 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). | ||
+ | |||
+ | === 12. Wirtualny wyścig === | ||
+ | [Zajęte AK] | ||
+ | <!-- | ||
+ | **Na razie nie mam propozycji tematów ** | ||
+ | |||
+ | Generalnie, nie chcę prowadzić tematów polegających na implementacji aplikacji webowej/ | ||
+ | |||
+ | Typowy zakres prac | ||
+ | * eksploracji danych/ | ||
+ | * 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 ===== | ||
Line 45: | Line 102: | ||
To jest temat, który można rozszerzyć na kilka algorytmów. Wspólną cechą ma być: | To jest temat, który można rozszerzyć na kilka algorytmów. Wspólną cechą ma być: | ||
- | * wykorzystanie operacji biblioteki numpy. Mimo, że są funkcjami Pythona, sa zaimplementowane w C i działają wydajnie | + | * wykorzystanie operacji biblioteki |
* Zamiast wykonywac operacje na pojedynczych osobnikach (wektorach w R^n), maja być przeprowadzane operacje na całych macierzach (w których wiersz odpowiada osobnikowi) | * 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:// | * uzycie do testów funkcji z konferencji CEC [[http:// |