Введение
Я Гаутам Джаджу, старшеклассник, проживающий в Индии. Я был выбран Гран-при за мою работу с CloudCV. Мой опыт работы с Google Code-In можно описать одним словом: "Отлично!" Это был мой второй год участия в GCI под CloudCV, и после каждого года мотивации на победу в конкурсе я, наконец, достиг этой точки.
Что такое Google Code-In?
Google Code-in - это конкурс, призванный познакомить учащихся доуниверситетских учебных заведений (в возрасте 13–17 лет) с разработкой программного обеспечения с открытым исходным кодом. Каждый год несколько организаций с открытым исходным кодом участвуют в качестве наставнических организаций и дают студентам определенные задачи, которые они должны выполнить. Проверяются работы 20 лучших участников от каждой организации, и из них выбираются 6 финалистов и 2 победителя.
Выбор организации
В первый год, то есть в 2016 году, когда я узнал о конкурсе, я мало знал об открытом исходном коде, поэтому фактически я не участвовал. (но мне удалось выполнить 6 заданий;))
Затем, в 2017 году, когда организации были освобождены, я действительно не понимал, какую организацию выбрать. Пока я просматривал список, я увидел CloudCV, и идея, лежащая в основе организации, действительно подтолкнула меня к этому.
О CloudCV
CloudCV - это молодая облачная платформа с открытым исходным кодом, созданная в 2013 году студентами и преподавателями Лаборатории машинного обучения и восприятия Технологического института Вирджинии (ныне Технологического института Джорджии) с целью сделать исследования ИИ более воспроизводимыми. В CloudCV мы создаем инструменты, которые позволяют исследователям создавать, сравнивать и делиться современными алгоритмами.
Краткое описание проектов CloudCV
EvalAI - это веб-приложение с открытым исходным кодом, которое помогает исследователям, студентам и специалистам по обработке данных создавать, сотрудничать и участвовать в различных задачах искусственного интеллекта, организованных по всему миру.
Это оценочный сервер, на котором будут выполняться задачи искусственного интеллекта, такие как визуальные ответы на вопросы и подписи к изображениям. В последние годы становится все труднее сравнивать алгоритм, решающий данную задачу, с другими существующими подходами. Предоставляя центральную таблицу лидеров и интерфейс для отправки, мы упрощаем исследователям воспроизведение результатов, упомянутых в документе, и выполняем надежный и точный количественный анализ.
EvalAI = оценка состояния дел в области искусственного интеллекта
EvalAI-CLI разработан для расширения функциональных возможностей веб-приложения EvalAI на вашу командную строку, чтобы сделать платформу более доступной и дружественной к терминалу для пользователей. Команды интерфейса командной строки EvalAI разработаны с расчетом на эффективность и удобство. Дизайн легко запоминается и остается неизменным во всей упаковке.
Fabrik - это онлайн-платформа для совместной работы для создания, визуализации и обучения моделей глубокого обучения с помощью простого интерфейса перетаскивания. Это позволяет исследователям коллективно разрабатывать и отлаживать модели с помощью графического веб-интерфейса, который поддерживает импорт, редактирование и экспорт сетей в популярные фреймворки, такие как Caffe, Keras и TensorFlow.
Origami - это искусственный интеллект как услуга, который позволяет исследователям легко преобразовывать свои модели глубокого обучения в онлайн-сервис, широко доступный для всех, без необходимости настраивать инфраструктуру, устранять зависимости и создавать веб-сервис на основе глубоких знаний. модель обучения. Снижая барьер для входа в новейшие алгоритмы искусственного интеллекта, мы предоставляем разработчикам, исследователям и студентам возможность доступа к любой модели с помощью простого вызова REST API.
Цель этого проекта - создать фреймворк, который может помочь людям создать веб-демонстрацию из своего кода машинного обучения и поделиться ею. Другие могут протестировать модель, не вдаваясь в подробности реализации. Обычно тестирование моделей другими людьми требует большой подготовки и настройки. Этот проект направлен на то, чтобы сократить это количество.
Мой путь в 2018 году
В прошлом году это был большой вклад. Даже после того, как GCI 2017 закончился, я не прекращал своего энтузиазма вносить свой вклад и быть частью сообщества Open Source. Я работал над небольшими проблемами и к тому времени начал изучать новые технологии и языки.
Затем наступил GCI 2018, который, как я знал, был для меня действительно важным. Я знал, что мне действительно трудно управлять всем с полной концентрацией из-за тестов в институте коучинга, но я верил, что у меня есть страсть и преданность делу, чтобы победить в этом году, и с этой мотивацией я начал свой новый путь.
Я начал с задач, связанных с проектом EvalAI, так как уже был знаком с ним. В ходе этого процесса я узнал о новых используемых технологиях, таких как Docker, React , и улучшил свои прежние знания других языков. Я постоянно искал проблемы, которые я могу решить и из которых который я могу узнать новое. Всякий раз, когда у меня возникали сомнения, я звонил наставникам по gitter, которые были быстрыми и полезными. Их руководство мне очень помогло, и за это время я смог узнать новое.
Задания
Я начал с простой задачи, в которой мне нужно было обновить жестко запрограммированный год авторских прав на динамический в нижнем колонтитуле веб-сайта EvalAI. Затем я выполнил несколько задач, связанных с улучшением взаимодействия с сайтом на мобильных устройствах (например, исправление анимации в мобильном представлении, добавление некоторых кнопок, которые изначально не были видны).
Возникла задача, связанная с A / B тестированием. Что такое A / B-тестирование? A / B-тестирование - это эксперимент с двумя вариантами или схемами (A и B). В основном он используется в области статистики. По сути, мы создаем новый дизайн или функцию и сравниваем их с существующими. На основании отзывов зрителей решается, внедрить ли новую функцию или использовать уже существующую. Вот целевая страница, которую я сделал для веб-сайта Fabrik.
Затем были другие задачи, связанные с документацией, например, я создал файл, содержащий все команды о том, как использовать Evalai-Cli - официальный инструмент командной строки EvalAI.
Я также добавил докер в origami-daemon, который занимается развертыванием и управлением демонстрацией на серверах CloudCV. Докеризация проекта позволяет участникам легко установить проект в своей локальной системе. Я узнал о Docker и его возможностях во время выполнения задания. (@ Fristonio очень помог мне разобраться в этом)
Встреча с друзьями
Я также провел потрясающую встречу со своими товарищами! Я познакомил их с Open Source, Git и Github, Google Code-In и рассказал о CloudCV и его проектах.
Почему вам следует участвовать в GCI с CloudCV?
Вам обязательно стоит принять участие в GCI. Вы многому научитесь и получите опыт, который никогда не забудете. Он познакомит вас с миром открытого исходного кода и вы узнаете о новых технологиях. Это также даст вам раннее выявление и поможет вам в более позднее время.
Я бы порекомендовал читателям проверить CloudCV. Идея, лежащая в основе организации, очень впечатляет и может быть применима в будущем. Наставники очень полезны, и сообщество очень благосклонно. Задачи представляют собой сочетание каждой части: кодирования, документации, исследования, дизайна и обеспечения качества.
Обращение ко всем студентам, желающим участвовать в GCI
- Будьте активны в сообществе и постарайтесь быть дружелюбными в группе. Будьте более полезны и уважительны по отношению к другим разработчикам. Многие студенты склонны спорить друг с другом и в конечном итоге портят друг другу время. Не относитесь к GCI как к соревнованию.
- Если у вас есть сомнения (насколько возможно глупые), вы можете спросить их на канале или пинговать наставников. Никогда не прекращайте свой энтузиазм, чтобы узнать больше и задать любые сомнения, с которыми вы столкнетесь.
- Будьте регулярны в этот период. Я видел студентов, которые были очень активны в течение 4–5 дней, а затем неактивны в течение 1–2 недель. Я бы порекомендовал вам быть активным каждый раз в эти дни.
- Качество важнее количества. Попробуйте выполнить качественную работу, которая сделает вашу работу идеальной для поставленной задачи.
Благодарственное письмо
Хочу поблагодарить всех своих наставников, которые помогали мне во время соревнований. Все наставники действительно поддерживали и ободряли. Они помогали нам в любой момент, и всякий раз, когда возникали какие-либо сомнения, они пытались избавиться от них как можно раньше.
@Deshraj - Администратор организации
Под чьим руководством я начал работать в GCI 2017
@ RishabhJain201 8 - Администратор организации
Под чьим руководством я внес свой вклад в этом году, кто изучил все мои PR, задачи и развеял все сомнения, которые у меня возникли.
@Utsavgarg - Администратор организации
Он наставлял и проверял работу, проделанную для проекта Fabrik.
@Fristonio - Наставник
Он объяснил мне всю работу докера
@Erikaaatan - наставник, @ Ram8 1 - наставник, @ vkartik97 - наставник, @techytushar - наставник
Я также хотел бы поблагодарить моего брата Шридхара Джаджу, который сам учится в GSOC в школе Fossasia, познакомил меня с сообществом Open Source 3 года назад. Он помог мне понять много нового для меня! :)
Заключение
GCI закончился, дни пролетели очень быстро, и мне хотелось, чтобы у меня было больше времени, чтобы каждый мог внести больший вклад в проекты. Это была веселая и напряженная;) программа, частью которой я стал. Огромное спасибо сообществу разработчиков открытого исходного кода Google за то, что представили для нас такую программу, и CloudCV за предоставленную мне возможность участвовать и вносить свой вклад и совершить для меня прекрасное путешествие.
Будьте готовы к отличному посту в блоге после поездки!
Некоторые важные ссылки
Официальный сайт CloudCV: https://cloudcv.org/
Официальный сайт GCI: http://gci.cloudcv.org/
Профиль Github: https://github.com/Cloud-CV/
Профиль Google Code-In: https://codein.withgoogle.com/organizations/cloudcv/
По любым вопросам вы можете связаться со мной через Gitter или Facebook.
Мой профиль на Github: https://github.com/gautamjajoo
