私の最新のブログ投稿へようこそ。ここでは、次のコースを受講する学生向けの 40 単位グループ プロジェクトについて詳しく説明します。 工学修士における計算およびソフトウェア技術.
私たちは 1 月 XNUMX 日にグループ プロジェクトを開始し、導入説明会は Zoom を使用してバーチャルで開催されました。すべての生徒はチーム内で自分たちを組織する責任があり、オンライン性格テストで特定された自分たちの強みとスキルに基づいてチームを編成することができました。
私はトーマス、クレマン、シャーロットと提携し、チームとしてすぐに意気投合しました。性格テストに基づいて、チーム メンバー全員がプロジェクトの課題に集団で取り組むために必要な必須のスキル セットをカバーしました。私たちには、リーダーシップと管理スキルに優れたシャーロット、非常に進取的で方法論的なクレマン、創造的なアイデアに満ちたトーマス、そして最後に、強力な技術的および教育的背景を持つ私がいました。
さらに、メンバー全員が同じ修士課程プログラムのさまざまなオプションに特化し、さまざまな視点から洞察を提供できるように割り当てられました。シャーロットとトーマスは、 テクニカル コンピューティングのためのソフトウェア エンジニアリング (SETC) オプション、 計算工学設計におけるクレマン (CED) オプションで、私はその一員でした。 データ分析のためのコンピューティング インテリジェンス (CIDA) オプション。
プロジェクトの最初の週は導入週を構成し、そこで私たちは当面のタスクについて説明を受けました。それは、人工知能 (AI) を使用して従来の数値流体力学 (CFD) の欠点に対処するというものでした。すべてのスーパーバイザーは、チーム内の創造性を促進するために、これを非常に自由度の高いプロジェクトにしたいと考えていたため、各チームが達成する必要がある厳密な目標や目標はありませんでした。最初の 1 週間で多くのチュートリアルと初期ガイドラインが提供され、CFD 手法と AI 手法の両方の初期基礎を全員に提供しました。
私たちがチームとして完了した最初のタスクの 1 つは、会社名とロゴを考え出すことでした (すべてのグループは、革新的な製品を市場に投入する新興企業のように機能することを意図していました)。そして、私たち全員が私たちの名前に同意しました。とても誇りに思っています: LaminA.I.シャーロットはまた、創造的なスキルを発揮して、チームのロゴをデザインしました (上記参照)。
私たちのチームを最初から助けてくれた重要な特質は、私たち全員が最終目標に対する共通のビジョンを共有していたことです。これにより、チーム内の対立が最小限に抑えられ、目標を達成するためにすべての能力を発揮できるようになりました。私たちは、深層学習ニューラル ネットワークが 2D 翼型の揚力と抗力を予測するために使用できる一連の係数を見つけるための最適化アルゴリズムを作成したいと考えました。 2D および 3D ジオメトリの揚力と抗力の予測は、科学者にとって解決すべき最も複雑な問題の XNUMX つです。したがって、私たちは既成概念にとらわれずに考え、業界でこれまで使用されたことのないアプローチを採用したいと考えました。
私たちは入社週の直後に安全に直接会って一緒に働くことができました。大学は、私たちが予約して会議に使用できるグループ学習スペースを提供してくれました。最初の 2 週間は毎日の会議に大学のリソースを使用しましたが、お互いの家に集まったほうがチームとして管理しやすいことがわかりました。なぜなら、私たちはお互いに適度に近くに住んでおり、会議の時間をより柔軟に設定できるからです。
プロジェクト全体を通じて、すべてのグループが進捗状況を共有し、直面している問題について話し合うことができるように、毎週の監督者会議も開催されました。大学は、すべての学生と職員に週に19回新型コロナウイルス感染症の検査を受けることを義務付けることで、会議中の全員の安全を確保した。無料の LFT テスト キットが、授業期間および休暇期間を通じてすべての学生とスタッフに大学から提供されました。
このプロジェクトでは、さまざまなツールとテクノロジーを使用しました。私たちは大学のスーパーコンピューター Crescent を使用してディープ ニューラル ネットワークの約 4000 のトレーニング データ サンプルを生成し、Google Colab を使用してニューラル ネットワークをトレーニングし、Python を使用してニューラル ネットワークの係数を最適化するための特注の遺伝的アルゴリズムを設計しました。 1000 時間を超える作業を組み合わせた結果、私たちが考案した最終ソリューションの処理パイプラインを以下の画像に示します。当社の製品のパフォーマンスは非常に印象的で、多くの場合、市販のツールよりも優れた結果が得られました。
私たちは 28 月 190 日に最後のパワーポイントとポスターによるプレゼンテーションを行い、そこで自分たちの成果を監督者に発表するとともに、他のチームがどのような創造的な解決策を考えていたかを知る機会を得ました。他のみんながこの問題にどのように取り組んでいるのかを見て、私たちの仲間全員が一つ屋根の下で今年最初で最後となる最高の状態で一年を終えることができて、とてもうれしかったです。この修士課程の残りの部分は博士論文のみであるため、多くの学生がインターンシップを行うためにクランフィールドから旅行することになります。最後に、私たちはグループのポートフォリオを共同で作成しました。これは、XNUMX 週間にわたって行ったすべての作業を要約するためにすべての付録を追加すると、最終的には XNUMX ページ (!!!) を超えました。
このグループプロジェクトは、学術的な観点からだけでなく、人間関係の観点からも、このコースのこれまでで最も楽しい経験の一つでした。お互いの家でグループと会うことで、私たちはすぐにチームとして打ち解けることができ、その過程で強い友情を育むことができました。さらに、先ほど言い忘れていたかもしれませんが、私を除いて、グループのメンバーは全員フランス人でした。そこで私たちは皆、この機会を利用して、自分たちの異なる文化や背景についてもう少し知りました。私も機会を最大限に活用し、チームとともにフランス語の会話スキルを磨こうと努めました。
前に述べたように、この修士課程で現在残っているのは論文だけです。次回のブログでは、修士課程の最後の 60 単位の論文を引き受けた私の経験を共有します。このブログを書いている時点で、私はすでに論文プロジェクトに向けて考え始めています。このプロジェクトには、機械学習技術を使用して海洋における石油流出パターンを予測することが含まれています。すでにとても興奮しており、始めるのが待ちきれません!
- 3d
- AI
- アルゴリズム
- すべて
- 許可
- 分析論
- 4月
- 人工知能
- 人工知能(AI)
- ビット
- ブラック
- ブログ
- ボックス
- ブリーフィング
- 例
- コマンドと
- 会社
- コロナ
- クリエイティブ
- 創造性
- クレジット
- 曲線
- データ
- データ分析
- 深い学習
- 深いニューラルネットワーク
- 設計
- 開発する
- DID
- エンジニアリング
- エクスペリエンス
- 顔
- 向い
- 最後に
- 名
- 忘れ
- フォーム
- 無料版
- 友情
- function
- でログイン
- グリーン
- グループ
- ガイドライン
- ハイ
- 住宅
- 認定条件
- HTTPS
- 画像
- 含めて
- 産業を変えます
- 洞察
- インテリジェンス
- 問題
- IT
- キー
- 最新の
- リーダーシップ
- 学習
- ロゴ
- 機械学習
- 機械学習テクニック
- 管理
- 3月
- 市場
- ミーティング
- メンバー
- ネットワーク
- ニューラル
- ニューラルネットワーク
- 海
- 油
- オンライン
- 機会
- オプション
- オプション
- その他
- パフォーマンス
- 人格
- 視点
- ポートフォリオ
- 現在
- プレゼンテーション
- プロダクト
- プロジェクト
- 推進する
- Python
- リソース
- 結果
- 安全な
- 科学者たち
- セッションに
- シェアする
- shared
- スキル
- So
- ソフトウェア
- ソリューション
- 解決する
- 起動
- 開始
- 勉強
- スーパーコンピュータ
- ターゲット
- ティーチング
- 技術的
- テクノロジー
- test
- 時間
- トレーニング
- チュートリアル
- 大学
- us
- ビジョン
- wait
- 週間
- weekly
- 誰
- 以内
- 仕事
- 年
- ズーム