|
|
| (не показана одна промежуточная версия этого же участника) |
| Строка 1: |
Строка 1: |
| − | {{Карточка_проекта
| |
| − | |name=Система сбора и анализа мобильных данных
| |
| − | |mentor=Паринов Андрей Андреевич, Департамент Анализа Данных и Искусственного Интеллекта
| |
| − | |mentor_login={{URLENCODE:Aparinov|WIKI}}
| |
| − | |semester=Осень 2017
| |
| − | |course=2
| |
| − | |summer=on
| |
| − | |number_of_students=6
| |
| − | |categorize=yes
| |
| − | }}
| |
| | | | |
| − | === Что это за проект? ===
| |
| − | Разработка системы для сбора данных с сенсоров мобильных телефонов (GPS, гироскоп, акселерометр и др.). Цель создания системы - прогнозирование с помощью автоматически собираемых данных изменение важных характеристик студентов/школьников (например, снижение успеваемости или появление симптомов депрессии) - целевых характеристик, данные о которых нельзя получить автоматически.
| |
| − | Аналогичные приложения использовались в исследованиях StudentLife и Copenhagen network study (в последнем приложение было создано на базе Funf Open Sensing Framework)
| |
| − |
| |
| − | Одним из направлений является исследование взаимодействия в группе. Идея в том, чтобы с помощью радио-меток (RFID) изучить социальные контакты в группе или классе. Сенсоры считывают информацию о том, какие метки находятся в радиусе 1 метра, учитывают даже то, спиной или лицом находится человек и отправляют информацию на сервер. Есть сайт со схемами https://www.bitmanufactory.com/ датчиков, но самих датчиков нет. Нет и программы по расшифровке и анализу полученной информации. Хочется разобраться, можно ли такое сделать самим.
| |
| − |
| |
| − | В рамках проекта каждый студент будет работать над одной из частей системы:
| |
| − | * Серверная часть
| |
| − | *Веб-клиент
| |
| − | *Аndroid клиент
| |
| − | *Iphone клиент
| |
| − | *Подсистема анализа
| |
| − |
| |
| − | Система предназначена для:
| |
| − | *Хранения данных сенсоров мобильных телефонов
| |
| − | *Рассылки коротких вопросов о текущем психологическом состоянии и т.п. (реализация experience sampling method)
| |
| − | * Анализа данных и построения прогноза
| |
| − | Задачи:
| |
| − | *Разработка серверной части
| |
| − | *Разработка веб-клиента
| |
| − | *Разработка мобильного приложения
| |
| − |
| |
| − | === Чему вы научитесь? ===
| |
| − | Есть несколько направлений развития системы. В зависимости от выбранного направления вы будете развивать либо навыки программиста либо аналитика.
| |
| − |
| |
| − | === Какие начальные требования? ===
| |
| − | В зависимости от направления: Python, Java, Javascript
| |
| − | или: Scikit-learn, Neuro Nets, etc
| |
| − |
| |
| − | === Какие будут использоваться технологии? ===
| |
| − | Google App Engine, Amazon Azure
| |
| − |
| |
| − | === Темы вводных занятий ===
| |
| − | В зависимости от начального уровня.
| |
| − |
| |
| − | === Направления развития ===
| |
| − | Данный проект возможно развивать как в программном, так и в аналитическом направлении. Возможно создание стартапа.
| |
| − |
| |
| − | === Критерии оценки ===
| |
| − | С каждым студентом будет обсуждаться ТЗ и шкала оценок.
| |
| − | Общий пример:
| |
| − | 4-5: Реализация базовой функциональност и в зависимости от выбранной подсистемы ( Например, Добавление\Удаление данных)
| |
| − | 6-7: Реализация расширенной функциональности, использование оптимизированных алгоритмов
| |
| − | 8-10: Реализация с помощью нескольких технологий. Участие в обучении других участников команды
| |
| − |
| |
| − | === Ориентировочное расписание занятий ===
| |
| − | ПН, ПТ, CБ - недоступен
| |
| − | ВТ, СР - по согласованию
| |
| − | ЧТ - 10:00-13:00, 16:00-18:00
| |
| − |
| |
| − | Лучше писать на email: aparinov@hse.ru
| |
