Lista spotkań

Lista wszystkich spotkań w ramach Data Workshop Poznań

2019-10-22: Spotkanie 1

https://github.com/dataworkshop/dw-poznan-project/tree/master/spotkania/2019-10-22

Hej wszystkim :happy: Dzięki wszystkim którzy mogli się spotkać wczoraj. Dla osób które były i także tych których nie mogło być przygotowałem krótką ankietę: https://forms.gle/1LuWN8qmubm6hWom6 w której możecie wpisać swoje pomysły, idee i to czego oczekujecie po spotkaniach. A o tym jaka idea przyświeca możecie dowiedzieć się z załączników.

2019-10-29: Spotkanie 2

https://github.com/dataworkshop/dw-poznan-project/tree/master/spotkania/2019-10-29

Na spotkaniu przeprowadziliśmy analizę danych dotyczących ulubionych filmów ze strony filmweb. Celem było nauka operacji na DataFrame i danych z różnych źródeł. Połączyliśmy oceny z ocenami z imdb ze strony https://www.imdb.com/interfaces/. Całość można oglądać na Colab-ie: https://colab.research.google.com/drive/1qOnHJhRguR0eDwgf718xedrQdx7U3eL0, oraz w pliku Jupyter w tym katalogu: analiza_danych_filmweb.ipynb.

2019-11-12: Spotkanie 3

https://github.com/dataworkshop/dw-poznan-project/tree/master/spotkania/2019-11-12

Ustalono że spotkamy się 12-go listopadą w strefie nauki i pracy galerii Malta: http://galeriamalta.pl/strefa-nauki-i-pracy-2420/, o godzinie: 18:30 - 20:30. Agenda:

• Data Engineering czyli jak połączyć dane ulubionych filmweb i IMDB
• Wykresy, czyli co pokazać na wykresach
• Druga część. Przedstawię metody testowania aplikacji :)

2019-11-26: Spotkanie 4

https://github.com/dataworkshop/dw-poznan-project/tree/master/spotkania/2019-11-26

Spotkaliśmys się 26-go listopadą w strefie nauki i pracy galerii Malta: http://galeriamalta.pl/strefa-nauki-i-pracy-2420/, o godzinie: 18:30 - 20:30. Agenda:

• Chrome Extension - Czyli jak rozszerzyć stronę filmweb o nowe możliwości
• Flask Server - Jak przekazywać dane chrome extension do serwera
• IMDB - Jak z naszych wcześniejszych spotkań stworzyć narzędzie do łączenia dwóch różnych baz danych.
• Wykresy - Jak pokazać użytkownikowi przy pomocy chart.js pokazaż interesujące wykresy

2019-12-17: Spotkanie 5

https://github.com/dataworkshop/dw-poznan-project/tree/master/spotkania/2019-12-17

Spotkaliśmys się 17-go grudnia 2019 w strefie nauki i pracy galerii Malta: http://galeriamalta.pl/strefa-nauki-i-pracy-2420/, o godzinie: 18:30 - 19:30. Agenda:

• Algorytmy Ewaluacji
• Cosine Similarity i Mise en Scene
• Collaborative Filtering
• Algorytmy SVD

2020-02-06: Spotkanie 6

https://github.com/dataworkshop/dw-poznan-project/tree/master/spotkania/2020-02-06

Spotkaliśmys się 06-go lutego 2020 w clockwork Poznań. Agenda projektu

• 1. Pokaz projektu
• 2. Motywacja
• 3. Historia projektu
• 4. Struktura projektu
• 5. Wyzwania
• 6. Kodowanie produktu
• 7. Zakończenie i pytania

2020-03-11: Spotkanie 7

https://github.com/dataworkshop/dw-poznan-project/tree/master/spotkania/2020-03-11

Dziękuje wszystkim którzy mieli chęć i sposobność uczestniczenia w spotkaniu 🙂 , a także przygotowanie sekcji przez Basię, Pawła i Krzysztofa, oraz niestety nieobecnych Marcina i Mateusza. Wczoraj mieliśmy okazję przyjrzeć się sieciom neuronowym oraz wykorzystaniu ich w rozpoznawianiu tekstów tweetów. Filmik ze spotkania powinien pojawić się niedługo.

2020-03-26: Spotkanie 8

https://github.com/dataworkshop/dw-poznan-project/tree/master/spotkania/2020-03-26

Jeszcze raz dziękuje wszystkim za uczestnictwo w spotkaniu 🙂 . Tym razem mieliśmy okazazję pokazać Tensorboard oraz Neptune.ml w akcji przy uczeniu modelu. W drugim etapie wybraliśmy test Kaggle do uczenia Amazon Fine Food Review który będziemy uczyć. Plik Colab tak samo jak podsumowanie jest dostępne na Git (DW_Poznan_DataWorkshop_8.ipynb):

2020-05-21: Spotkanie 9

https://github.com/dataworkshop/dw-poznan-project/tree/master/spotkania/2020-05-21

Jeszcze raz dziękuje wszystkim za uczestnictwo w spotkaniu 🙂 . Tym razem mieliśmy okazję zobaczyć duże zbiory danych i technologie do przetwarzania takimi narzędziami jak Dask, Moodin. Oraz przykłady formatów plików takich jak .csv, pickle, pyarrow.

2020-06-04: Spotkanie 10

https://github.com/dataworkshop/dw-poznan-project/tree/master/spotkania/2020-06-04

Dzięki wszystkim za spotkanie. Tym razem miieliśmy okazję poznać kilka bardzo ciekawych bibliotek do augmentacji obrazów oraz tekstu, takich jak:

• TextAugment - https://github.com/dsfsi/textaugment
• Nlpaug - https://pypi.org/project/nlpaug/

oraz obrazu:

• Augmentor - https://github.com/mdbloice/Augmentor
• Imgaug - https://github.com/aleju/imgaug
• Albumentations- https://albumentations.readthedocs.io/en/latest/#
• Keras ImageDataGenerators - https://keras.io/api/preprocessing/image/#imagedatagenerator-class

2020-06-25: Spotkanie 11

https://github.com/dataworkshop/dw-poznan-project/tree/master/spotkania/2020-06-25

Dzięki wszystkim za spotkanie. Tym razem mamy okazję zobaczyć bibliotekę Streamlit, która pozwala nam szybko wdrożyć model uczenia maszynowego bez poświęcania czasu na tworzenie całego frontendu i backendu. Zobaczcie, jak w szybki i bezbolesny sposób można przejść od modelu do prezentacji. Pokazaliśmy jak tworzyć model, wyświetlać go na stronie oraz jak użyć augmentacji danych (Augmentation Data) do testowania modelu w różnych konfiguracjach.

2020-07-09: Spotkanie 12

https://github.com/dataworkshop/dw-poznan-project/tree/master/spotkania/2020-07-09

Dzięki wszystkim za spotkanie. Tym razem mieliśmy wstęp do nowego projektu który dotyczył autonomicznego pojazdu. Nauczyliśmy się na nim

• Czym jest autonomiczny pojazd
• Poznaliśmy ARDUINO UNO na przykładowym zestawie ELEGOO Robot Kit 3.0
• Zaprogramowaliśmy jeżdzenie samochodem, odczytywanie sensorów oraz komunikację przez IRDA oraz przez symulator.
• Zaprogramowaliśmy prosty model SVM i wyeksportowaliśmy go przy pomocy biblioteki micromlgen https://github.com/eloquentarduino/micromlgen/tree/master/micromlgen do C++ by móc go użyć przez nasz model
• Utworzyliśmy prosty dwuwarstwowy model Tensorflow którego nauczyliśmy i przekonwertowaliśmy używając wag perceptronu, funkcji aktywacji relu oraz softmax w C++ do naszego modelu.

2020-07-23: Spotkanie 13

https://github.com/dataworkshop/dw-poznan-project/tree/master/spotkania/2020-07-23

Dzięki wszystkim za spotkanie. Tym razem prześledziliśmy różne symulatory komputerowe dzięki którym

• Poznaliśmy po co tworzy się symulatory
• Przyjrzeliśmy się symulatorom Udacity i TORC
• Przyjrzeliśmy się symulatorom opartymi na Unreal engine AirSim oraz CARLA
• Przyjrzeliśmy się jak proogramować symulator CARLA do własnych celów

2020-09-03: Spotkanie 14

https://github.com/dataworkshop/dw-poznan-project/tree/master/spotkania/2020-09-03_PR3_14

Dziękuje wszystkim uczestnikiom spotkania za poświęcony czas. Tym razem:

• mieliśmy okazję zobaczyć symulatory do pojazdów które możemy użyć do uczenia samochodu autonomicznego - od Udacity, TORCS po AirSim i CARLA, dzięki nim nasz autonomiczny pojazd będzie mógł się nauczyć jak prawidłowo się poruszać po mapie. Cała prezentacja znajduje się pod linkiem: https://github.com/dataworkshop/dw-poznan-project/blob/master/spotkania/2020-09-03_PR3_14/DW_POZNAN14.pdf
• Pokazaliśmy naszą pierwszą wersje symulatora dzięki Krzysztof Holubowicz, i został on udostępniony na stronie projektu. Aplikacje pod Windows/MacOS można ściągnąć z linka podanego poniżej, a źródło znajduje się na stronie projektu.

https://github.com/DataWorkshop-Foundation/poznan-project02-car-model/releases/tag/0.1alpha

2020-10-08: Spotkanie 15

https://github.com/dataworkshop/dw-poznan-project/tree/master/spotkania/2020-10-08

Dziękuje wszystkim uczestnikiom spotkania za poświęcony czas. Tym razem:

• Pokazaliśmy nasz pierwszy model UNET do uczenia rozpoznawania obrazów i można go zobaczyć na stronie Kaggle.

  https://www.kaggle.com/klemenko/pozna-dataworkshop-car-project-dataset

• Pokazaliśmy nową wersję naszego symulatora w której możemy już nagrywać nasze przejażdzki.

https://github.com/DataWorkshop-Foundation/poznan-project02-car-model/releases/tag/02alpha