Ocena tematu pracy magisterskiej.

Odpowiedz Nowy wątek
2018-12-11 13:27
0

Witam wszystkich!

Zwracam się z uprzejmą prośbą o ocenę następującego tematu pracy magisterskiej :

"Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w celu optymalnego zagospodarowania powierzni płytki PCB z zachowaniem reguł ich tworzenia."

Praca miała by polegać na stworzeniu programu, który na podstawie podanego przez użytkownika schematu układu elektroniczengo (np. w postaci pliku XML), stworzy model płytki PCB (ścieżki pomiędzy elementami i ich umiejscowienie) przy użyciu wspomnianych sztucznych sieci neuronowych. Element badawczy miałby polegać na zbadaniu wpływu doboru parametrów sieci na wynik optymalizacji nanoszenia elementów i ścieżek.

Temat wydaje mi się bardzo ciekawy, bo o ile mi wiadomo istnieją rozwiązania umożliwiające tworzenie projektów takich płytek, lecz to użytkownik nanosi połączenia i elementy. Niestety mam obawy co do złożoności tego tematu. Czy waszym zdaniem temat ten nadaje się na pracę magisterską i czy jest on możliwy do zrealizowania w rozsądnym wymiarze czasowym?

Pozostało 580 znaków

2018-12-11 13:33
0

na pewno ciekawszy niż CRUD napisany w javie i reactie. CZy jest do zrealizowania - za pewne tak, zależy czy dysponujesz w stanie odpowiednią wiedzą i czy się wyrobisz. Nie znamy twoich umiejętności więc ciężko ocenic

edytowany 1x, ostatnio: albundy, 2018-12-11 13:34

Pozostało 580 znaków

2018-12-11 13:42
0

Odnośnie mojej wiedzy, która będzie przydatna do realizacji tego projektu:

  • Znajomość języka C++ (poziom średnio-zaawansowany), implementacja algorytmów metaheurystycznych w celu optymalizacji zadanego problemu jako praca inżynierska, praca programisty, pomniejsze projekty, w skrócie główny język,

  • Sieci neuronowe (początkujący), pierwsza styczność, wiem z czym to się je i z czego się składają, zastosowania. Chciałbym, aby podczas pisania pracy magisterskiej zdobyć praktyczne umiejętności ich zastosowania, stąd na poszukiwaniu tematu skupiam się głównie na ich praktycznym wykorzystaniu.

Moim zdaniem głównym problemem będzie zastosowanie odpowiedniej struktury danych do reprezentacji problemu dla sieci neuronowej, bo już sama implementacja jest opisana dla każdego jej typu, oraz generowanie nowych propozycji umiejscowienia elementów na płytce. Wiąże się z tym również uwzględnienie zasad umiejscawiania elementów (minimalny dystans od siebie, wzajemne ułożenie ścieżek itp.). Wydaje mi się, że istnieje wiele zmiennych, które mają wpływ na to w jaki sposób możemy poukładać te elementy, przez co logika może być trudna w implementacji.

edytowany 3x, ostatnio: Sielan, 2018-12-11 13:50
no to masz solidne podstawy do działań, aczkolwiek nie wiem, czy nie musisz ostro przycisnąć pythona i sieci neuronowe, skoro jesteś w tym początkujący. Ja się na tym za bardzo nie znam, ale temat ciekawy. Wydaje mi się, że dasz radę, pod warunkiem że masz naprawdę masę wolnego czasu. - albundy 2018-12-11 13:58
Wiem, że Python jest głównie używany w zakresie machine learningu i sieci neuronowych ze względu na dużą dostępność bibliotek. Do C++ też takowe istnieją np. OpenNN, ale dzięki za sugestię, w sumie odnośnie języka jeszcze nie podjąłem decyzji bo kluczowe do tego będzie właśnie wymagany nakład czasu aby to zaimplementować. - Sielan 2018-12-11 14:04
Zdecydowanie Python i wejście w sieci. Co byś nie skończył jak mój kolega, który od 2 lat nie może skończyć swojej pracy z dziedziny sieci neuronowych :P - Hispano-Suiza 2018-12-11 14:05

Pozostało 580 znaków

Odpowiedz
Liczba odpowiedzi na stronę

1 użytkowników online, w tym zalogowanych: 0, gości: 1, botów: 0