Timski Projekt

Svrha projekta jest stjecanje iskustva u timskom radu, u pisanju tehničkih izvještaja, u prezentaciji rezultata rada, te u stjecanju novih znanja u polju neuronskih mreža.

Sadržaj

  1. Upute za izradu projekta
    1. Formiranje timova
    2. Prijedlog projekta
    3. Upute za izradu izvještaja
    4. Upute za izradu prezentacije
    5. Predaja projekta
  2. Rokovi
  3. Popis svih timova
  4. Prijedlozi tema projekata

Upute za izradu projekta

Formiranje timova

Na početku semestra svi studenti koji su upisali predmet "Neuronske mreže" moraju formirati projektne timove koji imaju najmanje pet i ne više od šest članova; ciljana veličina tima je pet studenata

Nakon formiranja tima članovi projektnog tima moraju odabrati voditelja tima. Odabrani voditelj tima zatim mora obavijestiti nastavnike na predmetu putem e-maila o formiranom projektnom timu i o okvirnoj temi odnosno imenu projekta do datuma određenog u popisu rokova. Tim i tema će zatim biti navedeni na ovim stranicama u popisu projekata čime se osigurava da svaki tim ima jedinstvenu temu projekta.

Nakon što je tema potvrđena članovi tima za odabranu temu moraju napisati prijedlog ili sažetak projekta.

Prijedlog projekta

Formirani tim mora na temelju okvirno odabrane teme napisati prijedlog projekta. U prijedlogu se navode:

  1. ime projekta,
  2. tema i kratki opis projekta,
  3. razrada projekta u zadatke (Što i kako treba napraviti?),
  4. ishode projekta (Što je krajnji proizvod?),
  5. dodjelu poslova članovima tima (Što će tko raditi?), i
  6. okvirni vremenski plan rada (Koliko dugo će to trajati?).

Prijedlog projekta mora poslan do datuma određenog u popisu rokova.

Upute za izradu izvještaja

Molimo vas da izvještaj oblikujete prema IEEE-ovom konferencijskom formatu.

Predlošci za IEEE-ov konferencijski format su dostupni na adresi https://www.ieee.org/conferences_events/conferences/publishing/templates.html.

Preporučamo vam da tehnički izvještaj redom sadrži sljedeće elemente:

  1. kratki uvod koji uključuje opis problema i motivaciju;
  2. pregled postojećih pristupa rješavanju odabranog problema, odnosno kratki pregled literature;
  3. opis rješenja problema ostvarenog od strane projektnog tima;
  4. opis eksperimentalnih rezultata;
  5. diskusija koja uspoređuje vaše rezultate s rezultatima prethodnih radova iz literature (ako postoje);
  6. zaključak; i
  7. popis literature.

Također vam preporučamo da ne pretrpavate vaš tehnički izvještaj s programskim kodom jer istog predajete zasebno.

Izvještaj može biti napravljen na engleskom ili na hrvatskom jeziku.

Upute za izradu prezentacije

Na kraju semestra projektni tim će prezentirati ostvarene rezultate projekta. Prezentacija se izvodi uz pomoć školske ploče, računala i projektora. Prezentacije će se održati u terminu redovnog predavanja prije završnih ispita. Točno vrijeme koje će biti dano timu za izlaganje biti će oglašeno barem tjedan dana prije samih prezentacija.

Konačne prezentacije projekata se predaju kao PDF dokument.

Prisustovanje je obvezno: svi studenti koji su upisali predmet i svi članovi projektnih timova moraju biti prisutni tijekom prezentacija konačnih izvještaja o projektima.

Prezentacija može biti izrađena i održana na engleskom ili na hrvatskom jeziku.

Predaja projekta

Svi rezultati projekta se predaju putem Moodle stranice predmeta do datuma određenog u popisu rokova.

Morate predati i izvještaj i prezentaciju u PDF formatu te programski kod kojeg ste napravili tijekom izrade projekta.

Dovoljno je da samo jedan član tima preda dokumentaciju.

Rokovi

Važni rokovi koji se ne smiju prekoračiti:

  • Formiranje grupa do 14. 10. 2024.
  • Predaja prijedloga projekta do 22. 10. 2024.
  • Prve konzultacije s nastavnikom do 15. 11. 2024.
  • Predaja projekta : 20.1.2025.

Neopravdano prekoračenje nekog od navedenih rokova donosi negativne bodove (odnosno smanjuje maksimalni broj bodova koji možete postići na projektu).

Projekti 2024./2025.

 

 
Tim Nadležni nastavnik/asistent
1 Prepoznavanje phishing emailova pomoću neuronskih mreža Ivana Matovinović
2 Predviđanje cijena dionica korištenjem neuronskih mreža Ivana Matovinović
3 Prepoznavanje osjećaja Franko Šikić
4 Animacija virtualnih likova pomoću neuronske mreže OpenPose Roko Franetović
5 Klasifikacija slika oblaka Katarina Tolja
6 Prepoznavanje nogometaša na terenu Franko Šikić
7 Klasifikacija i prepoznavanje rukom pisanih matematičkih simbola pomoću konvolucijskih neuronskih mreža (CNN) Roko Franetović
8 Predikcija spola i dobi korištenjem konvolucijskih neuronskih mreža (CNN) 1 Ivana Matovinović
9 Breed/species classification  Katarina Tolja
10 Segmentacija tumora mozga na MRI slikama korištenjem U-Net mreže Ivana Matovinović
11 Usporedba performansi modela pri detekciji tehnika propagande u meme-ovima Marko Subašić
12 Kolorizacija sivih slika upotrebom GAN-ova Roko Franetović
13 Prepoznavanje gesta dlana u svrhu simuliranog upravljanja zrakoplova Marko Subašić
14 Generiranje tekstova pjesama pomoću rekurzivnih neuronskih mreža Ivana Matovinović
15 Prepoznavanje pješaka pomoću CNNova Franko Šikić
16 Prepoznavanje prometnih znakova korištenjem konvolucijskih neuronskih mreža (CNN) 2 Franko Šikić
17 Klasifikacija glazbenih žanrova 1 Roko Franetović
18 Detekcija i klasifikacija kožnih bolesti Ivana Matovinović
19 Generiranje imena naselja pomoću LSTM mreže Marko Subašić
20 Klasifikacija pasmina mačaka Katarina Tolja
21 Predikcija B-cell epitopa u antigenima Tomislav Petković
22 Predikcija dobi i spola korištenjem konvolucijskih neuronskih mreža Ivana Matovinović
23 Rano otkrivanje urođenih srčanih mana kod novorođenčadi Tomislav Petković
24 Klasifikacija raznih oblika oblaka pomoću satelitskih slika Katarina Tolja
25 Klasifikacija tipa kose Ivana Matovinović
26 Detekcija i prepoznavanje registarskih oznaka vozila Franko Šikić
27 Klasifikacija vrsta cvijeća Katarina Tolja
28 Klasifikacija glazbenog žanra pomoću neuronskih mreža 2 Roko Franetović
29 Sign Language Recognition (SLR) Donik Vršnak

Prijedlozi tema projekata

Radi lakšeg odabira teme projekta ovdje navodimo neke primjere mogućih tema projekata:

  • GANovi za generiranje raznih izraza lica
  • Prepoznavanje osjećaja
  • Prepoznavanje pješaka pomoću CNNova
  • Klasifikacija raznih oblika oblaka pomoću satelitskih slika
  • Generiranje tekstova pjesama pomoću rekurzivnih neuronskih mreža
  • Neuronske mreže za obradu nestrukturiranih skupova podataka (DeepSets i/ili PointNet)
  • Približno rješavanje problema izjednačenja zrakovnog snopa (Dense Bundle Adjustment Network)
  • Animacija virtualnih likova pomoću neuronske mreže OpenPose
  • Segmentacija tumora mozga na MRI slikama korištenjem U-Net mreže