Dobrodošli nazaj v moji naslednji objavi v blogu! Povedal vam bom o svoji trimesečni diplomski nalogi z 80 krediti, ki je zadnji del Računalniške in programske tehnike v tehniki (CSTE) MSc.
Diplomsko delo ali Individualni raziskovalni projekt je daleč največji modul magistrskega programa, ki tehta 40 % od skupno 200 kreditnih točk. Zato je zelo pomembno, da izberete nekaj, česar se boste lotevali z veseljem in se iz tega naučili nekaj koristnega.
Vsi študentje lahko kot diplomsko nalogo izbirajo med raziskovalnim projektom ali prakso v podjetju. Če želite na univerzi opravljati raziskovalno nalogo, obstaja možnost, da izberete temo s seznama diplomskih nalog, ki jih predlagajo predavatelji, ali pa predlagate svojo temo in poiščete ustreznega mentorja za diplomsko nalogo. Druga možnost je, da se kot del diplomske naloge odločite za delo v podjetju.
Letos sta se nam predstavili dve podjetji z odobreno prakso, prvo je Prihod in drugo HP. Niste omejeni na opravljanje pripravništva samo v podjetjih, ki jih je predlagala univerza. Vendar mora biti vsako pripravništvo, ki si ga zagotovite, odobreno. Vsako pripravništvo mora izpolnjevati določena merila, da se šteje za veljavno diplomsko delo, zato je priporočljivo, da pridobite odobritev takoj, ko si jo zagotovite.
Vsi smo dobili seznam razpoložljivih projektov precej zgodaj v letu, morda okoli januarja 2021. Februarja je bila tudi seja, na kateri so vsi mentorji predstavili svoje teme in dali študentom možnost, da razjasnijo morebitna vprašanja o projektih. . To nam je dalo dovolj časa, da smo sprejeli odločitve in določili tri najbolj priljubljene teme. Čeprav se ekipa tečaja vedno trudi, da bi bilo najbolje dodeliti prvo izbiro vsem študentom, lahko pride do nekaj primerov, ko vam lahko dodelijo drugo ali celo tretjo izbiro.
Odločila sem se, da se prijavim na pripravništvo, vendar je bilo tudi nekaj raziskovalnih nalog, ki so me zelo zanimale. Žal moja prijava na pripravništvo ni bila uspešna. Kljub temu mi je uspelo zagotoviti prvo izbiro pri diplomskih nalogah.
Projekt, ki so mi ga dodelili, je imel naslov "Stohastično napoved transporta in usode razlitja nafte z uporabo aproksimacijskih metod ali strojnega učenja" in direktor tečaja CSTE, Dr Irene Moulitsas, je bil moj nadzornik. Projekt je od mene zahteval, da raziščem najsodobnejše tehnike strojnega učenja za pomoč pri napovedovanju gibanja razlitja nafte v oceanu, tako da jih je mogoče čim hitreje izslediti in očistiti.
Vsi projekti so bili dodeljeni študentom v prvih nekaj tednih v aprilu in smo jih začeli delati po zaključku skupinskega projekta konec aprila. Pomembno je, da vzpostavite stik s svojim nadrejenim, da se lahko srečate in pogovorite o obsegu projekta. Čeprav projekte predlagajo nadzorniki sami, imate veliko prožnosti pri določanju smeri, v katero želite peljati projekt.
Z nadrejenim sem se prvič srečal v začetku maja. Tudi na tem prvem sestanku smo načrtovali, kako pogosto se bomo srečevali in katere rezultate bom predstavil na vsakem sestanku. Vsak nadzornik bo imel v zvezi s tem drugačno prednost; nekateri bi se radi srečevali tedensko, medtem ko bi se drugi morda raje srečevali manj pogosto. Tudi način srečanja se lahko razlikuje glede na projekt in nadzornika. Številni študenti so svoje diplomske naloge lahko izdelali na daljavo. Vendar sem si zadala, da sem vsa svoja tedenska srečanja z dr. Moulitsasom uredila tako, da bodo iz oči v oči. Ker je bil moj projekt razširitev dela, ki so ga opravili študenti v prejšnjih letih, mi je dr. Moulitsas v prvem tednu posredoval vso kodo in poročila prejšnjih študentov ter mi pomagal navezati stik z njimi, če sem potreboval dodatna pojasnila.
Zelo sem cenil praktični pristop dr. Moulitsas, ko je od mene zahtevala, da začnem pisati diplomsko nalogo že prvi dan. Predlagala je pisanje celotne diplomske naloge v majhnih kosih v razponu treh mesecev, namesto da bi dva tedna na koncu posvetili samo pisanju, in to je naredilo veliko bolj obvladljivo. To me je prisililo, da sem nenehno delal zapiske in zapisoval vse, kar sem naredil vsak teden, ter dal to pregledati med našimi tedenskimi sestanki.
Na začetku, ko sem imel nekaj težav z nastavitvijo potrebne programske opreme, sem imel dostop do vseh svojih zapiskov in vseh različnih metod, kar mi je olajšalo posredovanje težav. Začel sem s pisanjem pregleda literature, ko sem nadaljeval z iskanjem ustreznih virov za svoje delo. Temu sem sledil tako, da sem začel pripravljati začetno metodologijo iz idej, na katere sem naletel, in nato dodal predhodne rezultate, ko so bili ustvarjeni. Tako strukturiran pristop je omogočil tudi racionalizacijo reševanja vseh nalog, ki so bile del diplomske naloge.
Prva naloga je bila kratek osnutek pregleda literature in je bila predvidena sredi maja. To je bila edina neocenjena naloga, a še vedno obvezna za vse učence. Predvsem je služil kot sredstvo za nadzornike, da zagotovijo povratne informacije in zagotovijo, da so študenti dobro začeli, saj so imeli potrebna sredstva in orodja za dokončanje diplomske naloge.
Po prvi oddaji sem imela veliko časa – natančneje dva meseca – za samostojno delo. To je vključevalo veliko podrobnejši pregled literature skupaj z več ponovitvami moje metodologije. V tem času je bilo pomembno, da imam strukturo svojega dneva, saj nisem imel obveznih predavanj in sem bil edini odgovoren za organizacijo svojega časa. Svoj delovni čas sem razporedil med delo doma in delo na univerzi, saj mi je to preprečilo, da bi se preveč dolgočasil nenehnega dela samo na eni lokaciji. Prav tako sem si dal poudarek, da se osredotočim na fizične aktivnosti, da ohranim svež um, in začel sem precej pogosto kolesariti.
Vse tehnične predstavitve so potekale sredi julija in so bile razdeljene na dva dneva, kjer so vsi magistrski študenti CSTE predstavili svoje delo. Do tehnične predstavitve sem opravil skoraj 70 % vsega dela, ki sem ga opravil med diplomsko nalogo, in bi moral na tej stopnji predstaviti svoje ugotovitve, skupaj z načrtom za preostalih pet tednov.
Vse predstavitve so vredne 10 % skupne ocene diplomske naloge in jih ocenita naš mentor in drugi ocenjevalec iz oddelka. Bilo je čudovito videti, kako se je trdo delo vseh poplačalo ob koncu leta, in bila je priložnost, da se poslovimo od številnih študentov in predavateljev.
Po treh mesecih, 156 straneh in več kot 30,000 besedah sem 19.th Avgust 2021. Bil je občutek velikega olajšanja, veselja in ponosa po številnih vzponih in nekaj nizkih padcih. V treh mesecih sem pridobil toliko tehničnih znanj, da bi mi običajno vzelo približno trikrat toliko časa.
Tekoče sem začel uporabljati Linux, ko sem moral zagnati nekaj programske opreme v virtualnih strojih, in sem veliko bolj samozavesten pri uporabi TensorFlow, potem ko sem moral prebrati več strani dokumentacije, da sem bolje razumel, kako delujejo knjižnice python. Končno se mi zdi, da veliko bolje razumem delovanje nevronskih mrež.
Zaradi vsega sodelovanja med dr. Moulitsasom, Simonom Asaertom (študentom, ki je lani delal na projektu) in mano, smo zdaj v položaju, da morebiti objavimo ugotovitve te teze v znanstveni reviji.
Moja končna rešitev teze je vključevala uporabo posebne vrste nevronskih mrež, znanih kot dolgoročni kratkoročni spomin (LSTM), za napovedovanje poti središča mase (CoM) razlitja nafte. Rezultati so bili potrjeni s komercialno programsko opremo, znano kot MEDSLIK, za razlitje nafte v resničnem svetu, ki se je zgodilo ob obali Alžirije leta 2006.
Kmalu bom objavil zadnje poglavje v tej seriji blogov, ki bo vključevalo pregled celotnega leta v Cranfieldu. Poskušal se bom ozreti nazaj na cilje, ki sem si jih zadal na začetku leta, in videti, kako so se izpolnili. Nazadnje bom spregovoril o tem, kaj me čaka in kako mi bo leto v Cranfieldu pomagalo v prihodnosti!
- 000
- 2021
- 9
- dostop
- dejavnosti
- Dodatne
- AI
- vsi
- uporaba
- april
- okoli
- Avgust
- BEST
- Blog
- blogi
- knjigovodska
- primeri
- Koda
- sodelovanje
- komercialna
- Podjetja
- podjetje
- par
- kredit
- krediti
- dan
- DID
- Direktor
- Zgodnje
- Inženiring
- izkušnje
- končno
- prva
- prilagodljivost
- Osredotočite
- sveže
- Cilji
- dobro
- veliko
- skupina
- Domov
- Kako
- HP
- HTTPS
- vključeni
- Vprašanja
- IT
- julij
- UČITE
- učenje
- linux
- Seznam
- literatura
- kraj aktivnosti
- Long
- strojno učenje
- Tehnike strojnega učenja
- Stroji
- znamka
- sestanki
- Model
- mesecev
- mreža
- omrežij
- Nevronski
- nevronska mreža
- nevronske mreže
- ocean
- oceanov
- Olje
- Priložnost
- Možnost
- drugi
- Plačajte
- fizično
- napoved
- predstaviti
- Predstavitve
- Projekt
- projekti
- objavijo
- Python
- resnični svet
- Oprostitev
- poročilo
- Poročila
- Raziskave
- viri
- Rezultati
- pregleda
- Run
- shranjevanje
- Serija
- nastavite
- nastavitev
- Kratke Hlače
- spretnosti
- majhna
- So
- Software
- namaz
- Stage
- Začetek
- začel
- študent
- predložen
- tehnični
- tensorflo
- Projekti
- čas
- Teme
- prevoz
- univerza
- us
- Virtual
- teden
- Tedenski
- WHO
- v
- besede
- delo
- svet
- vredno
- pisanje
- leto
- let