GHOST (Group of Horribly Optimistic Statisticians) to koło naukowe na Politechnice Poznańskiej, które skupia studentów zainteresowanych sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym, statystyką i analizą danych. Grupa powstała w 2017 roku z inicjatywy studentów informatyki, którzy chcieli zgłębiać zaawansowane metody i algorytmy oraz rozwijać swoje umiejętności w atmosferze wspólnej pasji i zaangażowania.

Koło działa w różnych sekcjach tematycznych, co pozwala każdemu członkowi rozwijać się w wybranym kierunku, od podstaw uczenia maszynowego po zaawansowane projekty badawcze. GHOST to również społeczność pasjonatów, która sprzyja współpracy, wymianie doświadczeń i budowaniu inspirujących relacji akademickich.
 

Projekty:

• GHOST Day

Konferencja GHOST Day: AMLC to cykliczne wydarzenie odbywające się w Poznaniu od 2019 roku, organizowane z pomocą Wydziału Informatyki i Telekomunikacji Politechniki Poznańskiej. Każda edycja przyciąga zarówno słuchaczy, jak i prelegentów z całego świata, w tym wybitnych specjalistów z dziedzin uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Naszym celem jest promocja nowoczesnych technologii, wspieranie współpracy między studentami, naukowcami oraz przedstawicielami branży technologicznej, a także tworzenie platformy wymiany wiedzy, doświadczeń i innowacyjnych pomysłów oraz badań. W tym roku przewidujemy udział ponad 600 uczestników, co świadczy o rosnącym zainteresowaniu przedsięwzięciem oraz jego znaczeniu w środowisku akademickim i branżowym.

• Intro to ML

Sekcja "Intro to ML" to zajęcia dla osób, które chcą rozpocząć swoją przygodę z uczeniem maszynowym i sztuczną inteligencją. W prosty i przystępny sposób wprowadzamy podstawowe pojęcia, takie jak klasyfikacja, klasteryzacja i regresja, ale nie skupiamy się tylko na teorii. Pokażemy, jak ML działa w praktyce na realnych przykładach i zbiorach danych, również tych z życia codziennego. Nie trzeba mieć wcześniejszego doświadczenia – wystarczy ciekawość i chęć nauki! Bazujemy m.in. na darmowej książce „An Introduction to Statistical Learning” (statlearning.com). Naszym celem jest gładkie i przyjemne wprowadzenie do ML oraz solidne przygotowanie do bardziej zaawansowanych tematów. Wszyscy są mile widziani, a jeśli chcesz spróbować swoich sił w prowadzeniu prezentacji, możesz zgłosić się do omówienia wybranego tematu!  

• GHOST x IRIM

Jeśli chcesz zgłębiać tajniki wizji komputerowej i jednocześnie pracować nad projektem, który ma realny wpływ na ochronę środowiska – ta sekcja jest dla Ciebie! W najbliższym semestrze przy wparciu Instytutu Robotyki i Inteligencji Maszynowej PP będziemy opracowywać algorytm AI do rozpoznawania gatunków drzew ze zdjęć lotniczych i przetestujemy go na zdjęciach polskich lasów. To nie tylko nauka, ale też część większego projektu open source, który może zmienić sposób monitorowania ekosystemów leśnych. Spotkania odbywają się online, raz w tygodniu. Wystarczy znajomość Pythona i podstaw wizji komputerowej, a reszty nauczysz się razem z nami! Gotowy na wyzwanie?

• Quantum Computing — Project

Witamy w Quantum Computing — Project! W letniej edycji sekcji będziemy skupiać się już nie tylko na nauce informatyki kwantowej, ale również na wdrażaniu wcześniej zdobytej wiedzy w projektach naukowo-badawczym. Żeby nie powtarzać zeszłego semestru, tym razem szukamy tylko osób obeznanych już z temat. Więc jeśli interesujesz się komputerami kwantowymi, chcesz podzielić się z innymi twoją wiedzą i chcesz wspólnie przeprowadzić projekt naukowy, ta sekcja jest dla Ciebie!

• Computer Vision

Sekcja CV (Computer Vision) będzie opierała się ogólnie na przetwarzaniu obrazów. W tym roku będzie obejmowała podstawową wiedzę z zakresu tradycyjnego podejścia do przetwarzania obrazów i wideo oraz z podejścia używając sieci neuronowych - CNN (Convolutional Neural Networks). Przez pierwsze spotkania przerobimy szybkim krokiem teorię potrzebną do zrozumienia problemów dziedziny. Następne spotkania chcę poświęcić praktyce: znajdziemy jakieś wyzwanie na kagglu i spróbujemy naszych sił tworząc własne algorytmy czy modele. Dobrze będzie jeśli będziecie zaznajomieni z macierzami, całkami i pochodnymi. Albo chociaż będziecie chętni nadrobić szybko konkretne wymagane koncepty, żeby zrozumieć kod, który będziemy pisać 😉

• TinyML

TinyML to sekcja o charakterze konstrukcyjnym i praktycznym, w ramach której pracujemy przy projektach opartych na mikrokomputerach i korzystających z rozwiązań uczenia maszynowego. W nadchodzącym semestrze będziemy pracowali nad platformą na kołach z czujnikiem LiDAR do mapowania 3D na komputerze Jetson Nano, oraz trenowali i wgrywali modele rozpoznawania audio na mikrokontrolery.  

• API — Artificial Practical Intelligence

Dopiero zaczynasz? Chcesz poznać modele AI od strony praktycznej? W sekcji Artificial Practical Intelligence nauczysz się, jak zamienić gotowe zasoby w działające aplikacje! Nasze spotkania będą podzielone na dwie części:
- Wykłady o cool rzeczach – 32 mg teorii i 100 ml praktyki, czyli przydatna wiedza w skondensowanej formie.
- Mini-projekty – zastosujesz zdobytą wiedzę, realizując własne pomysły! Chcemy współtworzyć tę sekcję razem z Tobą, więc dołącz i sprawdź, czy to miejsce właśnie dla Ciebie.

• ML: Next Step

Sekcja "ML: Next Step" to kontynuacja "Intro to ML", ale nie jest przeznaczona wyłącznie dla osób, które brały w niej udział. Jeśli masz już podstawową wiedzę o uczeniu maszynowym, choćby z własnych zainteresowań, i chcesz zgłębić temat bardziej praktycznie, to te zajęcia są dla Ciebie! Podczas spotkań będziemy zgłębiać kolejne zagadnienia uczenia maszynowego, skupimy się również na bardziej zaawansowanych algorytmach. Będziemy pracować na rzeczywistych zbiorach danych, analizować wyniki i wdrażać modele w praktyce, zamiast skupiać się wyłącznie na teorii. Zajęcia są nastawione na kodowanie, eksperymentowanie i rozwiązywanie rzeczywistych problemów. Jeśli chcesz zdobyć praktyczne umiejętności ML, rozwijać się i przygotować do własnych projektów, dołącz do nas! Wszyscy, którzy mają podstawowe pojęcie o ML i chcą się rozwijać, są mile widziani.  

• StatutScan RAG

Sekcja "StatutScan RAG" skupia się na stworzeniu aplikacji do pomocy uczniom/studentom przy problemach z administracją szkoły/uczelni oraz wyłapywania fragmentów w statutach i regulaminach szkół/uczelni, które są nie zgodne z prawem przy użyciu RAG'a. Szukamy osób z umiejętnościami w web developmentcie, prompt engineeringu i scrapingu danych. Jeśli jesteś zainteresowany wspólną realizacją projektu to zapraszamy. Pierwsze spotkanie będzie stacjonarnie i otwarte dla wszystkich. Omówimy na nim szczegóły projektu (skąd pomysł, tech stack, plan działania, etc.).  

Dane kontaktowe:

• Opiekun: mgr inż. Piotr Wyrwiński
  email: piotr.wyrwinski@doctorate.put.poznan.pl  
• Przewodniczący: Adam Mazur
  email: adam.mazur@student.put.poznan.pl
• Wiceprzewodnicząca: Zuzanna Drużyńska
  email: zuzanna.druzynska@student.put.poznan.pl
   

Facebook: https://www.facebook.com/pp.ghost

LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/ghost-put/

Instagram: https://www.instagram.com/ghost.k.n/

Strona internetowa: https://ghost.put.poznan.pl/