В этом еженедельном журнале рассказывается о моих взлетах и ​​падениях в качестве стажера по машинному обучению и робототехнике в ImpactIA Foundation. Постарайтесь получить удовольствие от чтения, но знайте, что мне мало удовольствия от написания. Вы были предупреждены.

В первую неделю моего пути в качестве стажера по машинному обучению и робототехнике в ImpactIA мне нужно было узнать, как работает фундамент, наверстать упущенное и найти свой собственный ритм. Спойлер: я еще не закончил эти задачи.

Это началось медленно, мне нечего было делать. Я читал о фонде, их проектах и ​​их видении. Я очень рад согласиться с их ценностями и, насколько я знаю, они хорошие ребята! Они хотят, чтобы люди осознали, что ИА действительно может им помочь, а не только уничтожить планету. Вы можете найти пример их работы в этой статье о продвижении IA в Женеве:



Genève et l'Intelligence Artificielle
Entretien avec le canton de Genève, Caroline Widmer, Michael Kleiner, Gianfranco Moi.
Julien Rapp, журналистmedium .com



Я буду работать над тремя их проектами: Шаман, aiXlr8 и их танцующим роботом DAI.

Поскольку Shaman-toolkit пока концепт, меня попросили представить, как я буду это делать, и написать описание проекта. Было интересно, но не могу сказать, что мне понравилось. Тем не менее, интересно работать над ним с самого начала и иметь возможность формировать его.

Примерно в середине недели мне предоставили адрес электронной почты и доступ к их супер (дорогому) компьютеру, чтобы узнать о текущем проекте aiXlr8, хорошо. Теперь могут начаться неприятности. Я все еще пытаюсь понять, как работают их скрипты для сегментации и классификации изображений, и отсутствие хороших практик кодирования не помогает. Теперь, когда мы являемся несколькими разработчиками, работающими вместе, нам нужно больше комментарии, документация и, конечно же, Git. Да, комментарии помогли бы мне понять код, который, кстати, имеет слишком много жестко запрограммированных путей, на мой вкус. Документация была бы полезна, чтобы знать, как правильно установить все пакеты Python и выяснить, какие файлы важны, а какие можно забыть. Надеюсь, я не сломаю слишком много вещей, загружая файлы, которые я считаю необходимыми, на GitLab.

Хорошая часть заключается в том, что даже если это утомительно, я изучаю архитектуру кода, и вскоре все будет лучше организовано. Кроме того, в пятницу днем ​​у меня наконец-то появилась возможность встретиться с DAI и получить свой собственный NVIDIA Jetson, чтобы начать над ним работать, не могу дождаться понедельника!