На данный момент получаю высшее образование. Искуственный интеллект считаю перспективной технологией, в результате которой измениться экономический уклад нашего общества. Мне хочется внести свой вклад в этот процесс. Интересны любые проекты и разнообразные задачи.
Финалист хакатона TRUE TECH HACK 2023 от МТС в треке: "Аудиосопровождение происходящего на экране для людей с нарушением зрения" - https://true-tech-hack.ru/.
Сертификат: https://codenrock.com/users/30078/certificates/66.
Репозиторий: https://github.com/Aleshka5/UAI_Team.
Финалист хакатона Aeroclub Challenge 2023 (4 место) в составе команды: "UAI Team", в треке: "Создание обработчика писем электронной почты" - https://codenrock.com/contests/aeroclub-challenge-2023#/tasks.
Репозиторий: https://github.com/Aleshka5/Aeroclub_UAI_Team
Призер хакатона Innopolis Global AI Challenge 2023: AI4MED (2 место) в составе команды: "UAI_DS_Team".
Сайт: https://globalai.innopolis.university/.
Kaggle: https://www.kaggle.com/competitions/innopolis-global-ai-challenge-2023-ai4med/overview.
Репозиторий: https://github.com/vshakhlin/innopolis-global-ai-challenge-2023
ПРОЕКТЫ, АПРЕЛЬ 2020 -
НАСТОЯЩЕЕ ВРЕМЯ:
Проект: Распознавание действий спортсменов на видеозаписях".
Собрана база, проведена предобработка видео, реализован анализ ключевых точек, построены разные типы моделей, зафиксированны лучшие результаты.
Стек: Python. Библиотеки: Pandas, Numpy, matplotlib,Keras, Os, Mmaction2, Openpose.
Проект "Классификация текстов писателей": https://colab.research.google.com/drive/1aoviDwQDexM_YoOVCiLuYjLF8KJI4Kpz?usp=sharing
Стек: Python. Библиотеки: Pandas, Numpy, matplotlib,Keras, Sklearn, Os.
Проект "Определение болезни по симптомам": https://colab.research.google.com/drive/1_dUfzFtIS28AOkyZfxsAAc4zqu7amc9I?usp=sharing
Стек: Python. Библиотеки: Pandas, Numpy, matplotlib,Keras, Sklearn, Os.
Проект "Прогнозирование трафика компании": https://colab.research.google.com/drive/10Q859z26HZ03lQeLlB61DuHQ-Y1EM7TX?usp=sharing
Стек: Python. Библиотеки: Pandas, Numpy, matplotlib,Keras.
Проект "Определение мошеннических операций": https://colab.research.google.com/drive/11RZSI-iv1C17PmE7geT6ZjBjw2YJ3Swf?usp=sharing
Стек: Python. Библиотеки: Pandas, Numpy, matplotlib,Keras, Sklearn, Os.
Проект "Сегментация стройки": https://colab.research.google.com/drive/1pYt07Z-d5zLUXTI5SbZXXet-3l0ItCjZ?usp=sharing
Стек: Python. Библиотеки: Pandas, Numpy, matplotlib,Keras, Sklearn, Os, PIL.
Проект "Симуляция посадки корабля с помощью генетических алгоритмов": https://colab.research.google.com/drive/1xGEQd0e_7lQ2l5FDGcX1ufcWU3ERJR3X?usp=sharing
Стек: Python. Библиотеки: Pandas, Numpy, matplotlib,Keras, Gym, Glob, Io, base64, Ipython, pyvirtualdisplay.
Проект "Обнаружение самолетов на фото": https://colab.research.google.com/drive/10aDO4FI5wq6Va-1DOfa4phsNpGqz_SES?usp=sharing
Стек: Python. Бибиотеки: Pandas, Numpy, matplotlib,Keras, PIL, Math, Os.
Проект "Распознавание голосовых команд": https://colab.research.google.com/drive/1fBxBth_ZUxEQcluOOuKz5UaTvR833vJP?usp=sharing
Стек: Python. Библиотеки: Pandas, Numpy, matplotlib,Keras, IPython, Librosa, Os, Sklearn, Tqdm.
Проект 1: Клонирование голоса знаменитостей.
Задачи:
1. Сбор нескольких датасетов из песен;
2. Извлечение вокала из песен;
3. Подготовка данных для обучения;
2. Подбор архитектуры нейронной сети;
3. Обучение и тестирование нейронной сети на данных заказчика;
4. Создание web-приложения;
Результат: Web-приложение с нейронной сетью на сервере заказчика.
Стек: Python, Numpy, Pandas, Matplotlib, Sklearn, Keras, Tensorflow, Pytorch, librosa, Opencv, FastAPI, Docker.
Проект 2: Построение регрессионных моделей предсказаний для крупной торговой сети.
Задачи:
- Работа с регрессионными моделями;
- Работа с большими данными;
- Построение прогнозов на больших данных;
Стек: Python, Numpy, Pandas, Sklearn, CatBoost, XGBoost, LightGBM, Clickhouse.
Проект: Обнаружение вооруженных людей на камерах видеобнаблюдения.
Задача: Детекция вооруженных людей на видеозаписях при помощи нейронной сети YOLO.
Стек: Python, Tensorflow, Keras, PyTorch, YOLO, Pandas, Matplotlib, Seaborn, NumPy, Matplotlib, Pyplot, OpenCV, PIL, Docker.
Проект: Детектирование и отслеживание людей, проходящие через КПП, а также детекция каски и жилета на них
Задачи: Изучение и корректировка готового кода на Python.Изучение и корректировка готового кода на Python. Создание, разметка базы данных. Обучение нейронных сетей для детекции и трэкинга объектов. Использование алгоритмов YOLO, SORT, DeepSORT, FairMOT. Написание кода для пост-обработки данных.
Результат: Работающая нейронная сеть.
Стек: Python, Tensorflow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Seaborn, NumPy, Matplotlib, Pyplot, OpenCV, PIL, FairMOT.
https://ai-hunter.ru/samoletkaski
Проект: Предсказание параметров для оценки результатов
бурения.
Задачи: Тестирование аугментированного датасета,
Задача «предсказание параметра KNEF».
Итоговые результаты: Точность определения коллекторов - 91%,
Относительная ошибка определения параметра
KPEF - 5%,
Относительная ошибка определения параметра
KNEF - 11%.
Стек: Python, Numpy, Pandas, Matplotlib, Sklearn, Keras, Tensorflow.
Результаты: https://ai-hunter.ru/rosgeology