courses:wshop:topics:tematy2023wiosna

Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

Link to this comparison view

Both sides previous revision Previous revision
Next revision		 Previous revision
courses:wshop:topics:tematy2023wiosna [2023/02/27 16:49] – [[SBK] Local uncertain explanations on Images] admincourses:wshop:topics:tematy2023wiosna [2023/04/24 09:00] (current) – [[SBK] InXAI for images] admin
Line 3: Line 3:
 ==== [KKT] How do semantic catalogues of manuscript collections work? ==== ==== [KKT] How do semantic catalogues of manuscript collections work? ====
  
-  * **Student:** FIXME +  * **Student:** Mateusz Cholewa 
-  * **Namespace in the wiki:** [[..:projects:2023:FIXME:]]+  * **Namespace in the wiki:** [[..:projects:2023:semcatalog:]]
   * **The goal of the project:** Exploration of existing semantic catalogues for the manuscript collections   * **The goal of the project:** Exploration of existing semantic catalogues for the manuscript collections
   * **Technology:** Semantic Web (RDF, SPARQL, ontologies), scientific papers reading/mail writing   * **Technology:** Semantic Web (RDF, SPARQL, ontologies), scientific papers reading/mail writing
Line 15: Line 15:
     * Wittgenstein Ontology Explorer [NO]: [[http://wab.uib.no/sfb/]]     * Wittgenstein Ontology Explorer [NO]: [[http://wab.uib.no/sfb/]]
     * Wittgenstein Source [NO]: [[http://www.wittgensteinsource.org/]]     * Wittgenstein Source [NO]: [[http://www.wittgensteinsource.org/]]
 +    * Letters Sampo: [[https://lettersampo.demo.seco.cs.aalto.fi/en/]]
 +    * Europeana: [[https://www.europeana.eu/]]
 +
 +==== [KKT] FACE APIs comparison ====
 +
 +  * **Group 1:** [[..:projects:2023:faceapis1:|Drużdżel, Kamiński, Kozdęba]]
 +  * **Group 2:** [[..:projects:2023:faceapis2:|Przysucha]]
 +  * **Group 3:** [[mgr:mgr2023:emoapis:start|Panczykowski]]
 +  * **The goal of the project:** Comparison of the effectiveness of off-the-shelf APIs for emotion recognition in non-trivial images
 +  * **Technology:** Any scripting/programming language (to call the APIs)
 +  * **Description:** The facial expression recognition tools are trained and evaluated on benchmark datasets that contain many expressions generated 'at the request' of the expressor and photographed en face. This does not match the reality, where expressions are not so strong and where the face is not always facing the camera. The project should: (a) identify a catalogue of situations that may frequently arise when interacting with camera-based systems (e.g., tilt/turn of the head, various quality and resolution of the image), (b) prepare a database of images expressing facial expressions in a natural (non-forced) way in different situations, (c) identify existing APIs for recognising emotions from facial expressions, (d) evaluate the found APIs on the prepared set, (e) summarise the results by indicating the strengths and weaknesses (supported situations) for each API.
 +  * **Links:**
 +    * AffectNet: [[https://paperswithcode.com/dataset/affectnet]] (a benchmark dataset)
 +    * Our previous work is briefly summarized in the paper: [[https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-06527-9_7|Evaluation of Selected APIs for Emotion Recognition from Facial Expressions]]
 +    * Previous workshop project: [[..:projects:2022:faceapis:]]
 +
 ==== [SBK] Rozbudowa platwofmy no-code (Ludwig), lub low-code (PyCarret) o mechanizm tekstowych zapytań ==== ==== [SBK] Rozbudowa platwofmy no-code (Ludwig), lub low-code (PyCarret) o mechanizm tekstowych zapytań ====
  
Line 69: Line 85:
 ==== [SBK] OpenML dataset creation script for Meta-Learning ==== ==== [SBK] OpenML dataset creation script for Meta-Learning ====
  
-  * **Student:** FIXME +  * **Student:** Dominik Tyszownicki 
-  * **Namespace in the wiki:** [[..:projects:2022:FIXME:]]+  * **Namespace in the wiki:** [[..:projects:2023:openmlds:]]
   * **The goal of the project:** Prepare a script that will build meta-learnign dataset out of OpenML logs   * **The goal of the project:** Prepare a script that will build meta-learnign dataset out of OpenML logs
   * **Technology:** Python, [[https://docs.openml.org/APIs/|OpenML API]]   * **Technology:** Python, [[https://docs.openml.org/APIs/|OpenML API]]
Line 82: Line 98:
 ==== [SBK] InXAI for images ==== ==== [SBK] InXAI for images ====
  
-  * **Student:** FIXME +  * **Student:** Piotr Szegda 
-  * **Namespace in the wiki:** [[..:projects:2022:FIXME:]]+  * **Namespace in the wiki:** [[..:projects:2022:inxaiimg:]]
   * **The goal of the project:** Contribute to the InXAI framework by extending it with image modality   * **The goal of the project:** Contribute to the InXAI framework by extending it with image modality
   * **Technology:** Python   * **Technology:** Python
Line 98: Line 114:
  
  
-==== [SBK] Implementaiton of oblique trees in PyUID3 ====+==== [SBK] Wizualizacja (interaktywna) drzew decyzyjnych ====
  
   * **Student:** FIXME   * **Student:** FIXME
   * **Namespace in the wiki:** [[..:projects:2023:FIXME:]]   * **Namespace in the wiki:** [[..:projects:2023:FIXME:]]
-  * **The goal of the project:** Implement Oblique version of decision tree generation algorithm +  * **The goal of the project:** Implementacja warstwy wizualizacji drzew decyzyjnych, pozwalajacych na umieszczenia na nich większej ilości infromacji niż wyłącznie dane o nazwach zmiennych i wartościach 
-  * **Technology:** Python +  * **Technology:** Python, [[https://streamlit.io/|Streamlit]] 
-  * **Description:** The goal of the project is to extend the PyUID3 algorithm to use oblique split criterion.+  * **Description:** Celem projektu jest swtorzenie interaktywnej wizualizacji dla drzew decyzyjnych generowanych algorytmem pyUID3 w ramach wyjaśniacza LUX. Chodzi między innymi o uwzględenienie w wizualizacji drzewa: granicy decyzyjnej wyznaczanej przez warunek na krawędzi (w formie wykresu dwuwymiarowego); informacji o istotności danej zmiennej zgodnie z ich wagą oikreśloną przez SHAP, oraz niepewneością wartości; modyfikowanie drzewa; 
          
 {{ :courses:wshop:topics:oblique.png?200 |}} {{ :courses:wshop:topics:oblique.png?200 |}}
Line 112: Line 128:
     * [[https://github.com/sbobek/lux|LUX]]     * [[https://github.com/sbobek/lux|LUX]]
  
 +==== [SBK] Prototypowe sieci neuronowe dla wyjaśnialnej klasteryzacji szeregów czasowych ====
 +
 +  * **Student:** FIXME
 +  * **Namespace in the wiki:** [[..:projects:2023:prototsnet:]]
 +  * **The goal of the project:** Przeglad i implementacja wybranej metody klasyfikacji szeregów czasowych z wykorzystaniem prototypów jako wyjaśnień
 +  * **Technology:** Python, [[https://streamlit.io/|Streamlit]]
 +  * **Description:** Celem projektu jest w pierwszej kolejności przegląd listeratury pod kątem identyfikacji istniejących rozwiązań do klasyfikacji szeregów czasowych z wykorzystaniem interpretowalnych sieci neuronowych (tzw. Prototypowe części sieci). W dalszej kolejności wybór rozwiązania do implementacji i reprodukcję wynikóœ z wybranego artykułu.
 +    
 +
 +
 +  * **Links:**
 +    * https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/6165
 +    * https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3514221.3526183
 +    * https://bib.dbvis.de/uploadedFiles/IEEE_Access_2022___XAI_Time_Series_Review.pdf
 +    * https://link.springer.com/article/10.1007/s10618-022-00823-6
 +    * https://arxiv.org/abs/2106.09636
 +    * https://arxiv.org/abs/2302.05021
 +    * https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/17018
 +    * https://www.mdpi.com/2227-7390/9/23/3137
 +
 +
 +==== [SBK] Ewaluacja wyjaśnień ====
 +
 +  * **Student:** FIXME
 +  * **Namespace in the wiki:** [[..:projects:2023:FIXME:]]
 +  * **The goal of the project:** Przeglad i implementacja wybranej metodologii ewaluacji wyjaśnień
 +  * **Technology:** Python, [[https://streamlit.io/|Streamlit]]
 +  * **Description:** Celem projektu jest zaimplementowanie (w formie notebooka na Google Colab) procedury ewaluacyjnej dla algorytmów wyjaśnielnaej sztucznej inteligencji.
 +    
 +
 +
 +  * **Links:**
 +    * https://dl.acm.org/doi/10.1145/3442188.3445941
 +    * 
 ==== [KKT] Template ==== ==== [KKT] Template ====
  
  • courses/wshop/topics/tematy2023wiosna.1677516571.txt.gz
  • Last modified: 2 years ago
  • by admin