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
Upute za izradu projekta
Formiranje timova
Na početku semestra svi studenti koji su upisali kolegij "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 kolegiju 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.
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:
- ime projekta,
- tema i kratki opis projekta,
- razrada projekta u zadatke (Što i kako treba napraviti?),
- ishode projekta (Što je krajnji proizvod?),
- dodjelu poslova članovima tima (Što će tko raditi?), i
- 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:
- kratki uvod koji uključuje opis problema i motivaciju;
- pregled postojećih pristupa rješavanju odabranog problema, odnosno kratki pregled literature;
- opis rješenja problema ostvarenog od strane projektnog tima;
- opis eksperimentalnih rezultata;
- diskusija koja uspoređuje vaše rezultate s rezultatima prethodnih radova iz literature (ako postoje);
- zaključak; i
- 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
Odabrani timovi će ostalim studentima 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 par dana prije samih prezentacija.
Konačne prezentacije projekata se predaju kao PDF dokument.
Prisustvovanje je obvezno: svi studenti koji su upisali kolegij i svi članovi projektnih timova moraju biti prisutni tijekom prezentacija konačnih izvještaja o projektima.
Prezentacija mora biti izrađena i održana na engleskom jeziku.
Predaja projekta
Svi rezultati projekta se predaju putem maila, do datuma određenog u popisu rokova, na adrese: mario.tropcic@fer.hr i stella.balic@fer.hr.
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.
Nakon predaje će se održati obrane projekata u dogovoru s dodijeljenim nastavnicima. Prisustvovanje obrani je obvezno za sve studente u timu.
Rokovi
Važni rokovi koji se ne smiju prekoračiti:
- Formiranje grupa do 13.10.2025.
- Predaja prijedloga projekta do 22.10.2025.
- Prve konzultacije s nastavnikom do 14.11.2025.
- Predaja projekta: 19.01.2026.
Neopravdano prekoračenje nekog od navedenih rokova donosi negativne bodove (odnosno smanjuje maksimalni broj bodova koji možete postići na projektu).
Projekti 2025./2026.
| Tim (Voditelj) | Nadležni nastavnik/asistent |
|
1 Semantička segmentacija slika drona (Žagar) |
Mario Tropčić |
| 2 Predviđanje osjećaja u tekstu pomoću LSTM mreže (Crvelin) | Marin Matjanec |
| 3 Animacija virtualnih likova pomoću neuronske mreže OpenPose (Šoštar) | Tomislav Petković |
| 4 Prepoznavanje tumora iz MRI slika ljudskog mozga (Topolko) | Stella Balić |
| 5 Sažimanje znanstvenih članaka (Travica) | Marko Subašić |
| 6 Prepoznavanje osjećaja (Lukas) | Franko Šikić |
| 7 Predviđanje meteoroloških varijabli korištenjem LSTM neuronske mreže (Hohnjec) | Marin Matjanec |
| 8 Predviđanje ishoda nogometnih utakmica (Slaviček) | Mario Tropčić |
| 9 GANovi za generiranje raznih izraza lica (Mohorovičić) | Stella Balić |
| 10 Generiranje tekstova pjesama pomoću rekurzivnih neuronskih mreža (Milić) | Marko Subašić |
| 11 Prepoznavanje pješaka (Sučić) | Franko Šikić |
| 12 Predviđanje ishoda nogometnih utakmica 2 (Vlahović) | Mario Tropčić |
| 13 Predviđanje ishoda teniskog meča (Panđa) | Katarina Tolja |
| 14 Klasifikacija odjevnih kolegija (Đuranec) | Katarina Tolja |
| 15 Neuronske mreže za obradu nestrukturiranih skupova podataka (PointNet) (Bušić) | Roko Franetović |
| 16 Prepoznavanje žanrova pjesama (Lovreković) | Marin Matjanec |
| 17 Segmentacija tumora mozga na MRI slikama korištenjem U-Net mreže 2 (Bevanda) | Stella Balić |
| 18 Prepoznavanje pješaka pomoću CNNova 2 (Papak) | Franko Šikić |
| 19 Klasifikacija sportskih aktivnosti korištenjem konvolucijskih neuronskih mreža (Bašić) | Katarina Tolja |
| 20 Prepoznavanje umjetno (AI) generiranih slika (Močinić) | Stella Balić |
| 21 Predviđanje sentimenta ocjena filmova (Jerbić) | Tomislav Petković |
| 22 Generiranje tekstova pjesama pomoću rekurzivnih neuronskih mreža 2 (Gašperov) | Marko Subašić |
| 23 Traffic sign detection and recognition (Bastida) | Donik Vršnak |
| 24 Uklanjanje šuma sa slika pomoću konvolucijskog autoenkodera (Vrbić) | Roko Franetović |
| 25 Emotion recognition 2 (Proust--Juvin) | Donik Vršnak |
| 26 Predviđanje ishoda košarkaških utakmica (Bušljeta) | Roko Franetović |
| 27 Animacija virtualnih likova pomoću neuronske mreže OpenPose 2 (Špehar) | Tomislav Petković |
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
Pristupačnost