Skip to content

IT-School-GoIT/project_management

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

11 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

AI Vision Challenge: Документація проєкту

Огляд

AI Vision Challenge - це сучасний проєкт, що використовує штучний інтелект та машинне навчання для високоточної класифікації зображень. Проєкт інтегрує зручні системи, безпечний доступ та інтерактивні функції, забезпечуючи безперебійну роботу та задоволення користувачів.


Зміст


Ключові особливості

  • Класифікація зображень: Високоточна класифікація зображень за допомогою нейронних мереж.
  • Безпечна авторизація: Інтеграція Face ID для автентифікації.
  • Інтерактивний чат: Чат-бот на основі GPT для безперебійної взаємодії з користувачами.
  • Багатомовний інтерфейс: Підтримка української та англійської мов для кращої доступності.
  • Контейнеризація: Розгорнуто за допомогою Docker для простоти масштабування.
  • Настроювані плани тестування: Деталізовані плани тестування та регресійні стратегії.

Використані технології

  • Фронтенд: HTML, CSS, JavaScript
  • Бекенд: Django, PostgreSQL
  • ШІ/МН: TensorFlow, набір даних CIFAR-10
  • Інструменти: Docker, JIRA, Confluence
  • Тестування: Selenium, Postman, Pytest
  • Розгортання: Heroku

Майлстоуни проєкту

Майлстоун Дата початку Дата завершення Статус
Налаштування середовища 01.12.2024 04.12.2024 Завершено
Дизайн платформи 03.12.2024 10.12.2024 У процесі
Інтеграція ШІ 10.12.2024 20.12.2024 Заплановано
Розробка гри 03.12.2024 15.12.2024 У процесі
Тестування та розгортання 26.12.2024 05.01.2025 Заплановано

План тестування

Процес тестування включає функціональні, інтеграційні та системні тести. Основні елементи:

  • Функціональне тестування: Перевірка окремих функцій, таких як завантаження зображень і класифікація.
  • Інтеграційне тестування: Забезпечення коректної взаємодії всіх компонентів.
  • Системне тестування: Тестування всієї платформи від початку до кінця.
  • Регресійне тестування: Повторна перевірка після оновлень.
  • Автоматизація: Selenium та Pytest використовуються для повторюваних завдань.

Критичний шлях

Візуалізовано критичний шлях проєкту для відстеження ключових залежностей і тривалості завдань.

  • Приклад завдань:
    • Визначення обсягу
    • Розробка WBS
    • Інтеграційне тестування
    • Передача клієнту

Загальний бюджет

Деталізований розподіл бюджету включає витрати на працю, матеріали, подорожі та резерви. Основні моменти:

  • Загальний бюджет: $202,074.71
  • Резерв на ризики: 7%
  • Резерв управління: 5%

Чек-лист для завершення

  1. Проведення демо клієнта.
  2. Завершення та архівування документації.
  3. Надання матеріалів для навчання користувачів.
  4. Міграція функціоналу на продакшн.
  5. Проведення тестування після запуску та усунення проблем.
  6. Аналіз отриманих уроків та завершення фінансових звітів.

Внесок

Будь-які внески вітаються! Надсилайте pull-запити або звертайтесь напряму для значних змін.


Ліцензія

Цей проєкт ліцензовано за ліцензією MIT. Докладніше дивіться у файлі LICENSE.


About

project_management

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

 
 
 

Contributors