Læringsplan for sprints
Læringsplan d. 10. februar - 23. februar (sprint 1)
DevOps (Azure)
Læringsmål
Opnå en grundlæggende forståelse for DevOps filosofi, faser, teknikker og værktøjer.
Opnå en grundlæggende forståelse for Azure som platform og dets værktøjer.
Aktiviteter
Klargør Azure-DevOps platform for projektgruppen.
Ressourcer
Videoer/bøger som beskæftiger sig med de grundlæggende principper i DevOps og Azure.
Machine Learning (computer vision)
Læringsmål
Opnå en basal forståelse af, hvad machine learning indebærer, og hvordan man kunne gribe projektet an.
Opnå en basal forståelse af, hvordan vi skal anskaffe et relevant datasæt til projektet.
Aktiviteter
Finde datasæt og tilpasse datasæt på RoboFlow eller Kaggle
Studere algebraiske principper og matematiske funktioner relevant for ML
Ressourcer
Videoer/bøger som beskæftiger sig med de basale principper i machine learning.
Videoer/bøger som forklarer hvordan computer vision adskiller sig fra regulær machine learning.
Khanacademy.
Læringsplan d. 24. februar - 9. marts (sprint 2)
DevOps (Azure)
Læringsmål
Få en basal forståelse for, hvilke teknikker og værktøjer DevOps særligt beskæftiger sig med.
Udpeg få værktøjer og undersøg hvad de kan bruges til, og og hvordan de kan bruges.
Aktiviteter
Lav et docker-image, containerize og eventuelt host containeren
Lav API-dokumentation i Postman
Ressourcer
Youtube guides
C# videregående kursus hos PROSA
Machine Learning (computer vision)
Læringsmål
Opnå en basal forståelse for hvad en machine learning model er.
Opnå en basal forståelse for OpenCV library, python syntax og pytorch
Aktiviteter
Træn en ML model, på baggrund af YOLO algoritme
Få OpenCV til at vise den bearbejdede frame
Ressourcer
Youtube-guides
Coursera kurser
RoboFlow
Læringsplan d. 10. marts - 23. marts (sprint 3)
DevOps (Azure)
Læringsmål
Få en dybere forståelse af hvorfor mit docker containerization virker
Få en basal forståelse af hvad CI/CD kan og hvordan det laves
Aktiviteter
Få docker container hosted, så API kan tilgåes over nettet
Download Jenkins og forsøg at sæt noget CI/CD op
Ressourcer
Youtube guides
Dokumentation fra docker, kubernetes, jenkins
PROSA kursus i Azure DevOps
Machine Learning (computer vision)
Læringsmål
Undersøg og forstå processen i at behandle et billede.
Undersøg og forstå processen i at "transformere" et billede, i forhold til at ændre på et frames perspektiv.
Aktiviteter
Behandl vores parkeringspladsframe, og få det transformeret på forskellige måder, så machine learning modellen har bedre forudsætninger for at vurdere, om en parkeringsplads er optaget eller ej.
Ressourcer
Youtube
Dokumentation fra OpenCV
Hjælp fra PO
Læringsplan d. 24. marts - 6. april (sprint 4)
DevOps (Azure)
Læringsmål
Forstå Jenkins service
Dyk ned i Jenkins stages og hvordan Jenkins bash fungerer
Aktiviteter
Lav en pipeline i Jenkins
Få Jenkins til at bygge en app, laver et docker image på baggrund af dockerfilen der pushes og push imaget til Docker Hub repository.
Ressourcer
Youtube guides
Dokumentation fra Jenkin
PROSA kursus i Azure DevOps
Machine Learning (computer vision)
Læringsmål
Få en forståelse for centrale ikke-matematiske teoretiske emner i machine learning
Få en forståelse af visualisering og billedbehandling i machine learning
Aktiviteter
Træn en model og visualiser modellens værdier
Benyt visualisering til at kunne tage gode beslutninger om en model skal trænes mere eller mindre
Ressourcer
Youtube
Dokumentation fra OpenCV
Dokumentation fra ML libraries
Læringsplan d. 7. april - 20. april (sprint 5)
DevOps (Azure)
Læringsmål
Skift fokus til Azure Pipelines
Få en forståelse for hvordan Azure Pipelines fungerer og hvordan det implementeres
Aktiviteter
Lav en pipeline i Azure Pipelines
Ressourcer
Youtube guides
Dokumentation fra Azure
PROSA kursus i Azure DevOps
Machine Learning (computer vision)
Læringsmål
Få en videre forståelse for centrale ikke-matematiske teoretiske emner i machine learning
Benyt visualisering i højere grad til at determinere om det vi gør er det korrekte
Aktiviteter
Benyt visualisering i vores projekt
Benyt visualisering til at påvise statistik om træning af model
Ressourcer
Youtube
Dokumentation fra OpenCV
François Chollet - "Deep learning with Python" bog
Læringsplan d. 21. april - 4. maj (sprint 6)
DevOps (Azure)
Læringsmål
Få en forståelse for en pipeline i CI/CD sammenhæng
Få en forståelse for Docker repositories
Aktiviteter
Få Azure Pipelines til at bygge en app, laver et docker image på baggrund af dockerfilen der pushes og push imaget til Docker Hub repository.
Ressourcer
Youtube guides
Dokumentation fra Azure
PROSA kursus i CI/CD
PROSA kursus i Azure
Machine Learning (computer vision)
Læringsmål
Få en forståelse for "fine-tuning" i model training
Få en forståelse for finetuning i Roboflow library
Aktiviteter
Specialiser min egen model på baggrund af Google's COCO model, til at determinere om der er en bil eller ej på et frame
Ressourcer
Youtube
Dokumentation fra OpenCV
Læringsplan d. 5. maj - 18. maj (sprint 7)
DevOps (Azure)
Læringsmål
Genopfrisk og undersøg DevOps sat i forhold til systemudviklingsmetode, procesmodel og anden systemudviklingsteori
Brug min praktiske erfaring med DevOps til at sætte DevOps i perspektiv til systemudviklingsteori
Aktiviteter
Dan et 'landkort' over DevOps' filosofi, faser, værktøjer, teknikker, fokusområder mm.
Ressourcer
Youtube guides
Dokumentation fra Azure
PROSA kursus i Azure
Artikler på Google
Machine Learning (computer vision)
Læringsmål
---
Aktiviteter
---
Ressourcer
---
Læringsplan d. 19. maj - 29. maj (sprint 8)
DevOps (Azure)
Læringsmål
Generel repetition og gennemgå min logbog/portefølje osv.
Aktiviteter
Generel repetition og gennemgå min logbog/portefølje osv.
Ressourcer
Generel repetition og gennemgå min logbog/portefølje osv.
Machine Learning (computer vision)
Læringsmål
Genopfrisk og undersøg fine-tuning af min YOLO objekt-detektionsmodel
Aktiviteter
Gentræn min model en sidste gang, hvor jeg benytter alle ting fra OpenCV, visualisering, fine-tuning, som jeg har lært under semesteret
Ressourcer
Youtube guides
GitHub guides