Cognition Creators - це багатофункціональний веб-сервіс, що використовує сучасні технології штучного інтелекту для класифікації зображень та взаємодії з користувачами. Основою проекту є згорткові нейронні мережі (CNN) 🧠, які дозволяють класифікувати зображення на основі тренованих моделей. Сервіс надає користувачам можливість завантажувати зображення 🖼️, тренувати моделі, отримувати результати класифікації з високою точністю 🔍, а також взаємодіяти з сервісом через додаткові функції.
Проект також включає інтерактивний чат 💬, побудований на базі GPT-4, який дозволяє користувачам отримувати відповіді на запитання та вести діалоги з штучним інтелектом. Для авторизації користувачів впроваджено інноваційне рішення за допомогою Face ID 📸, що забезпечує безпечний доступ до сервісу. Додатково, користувачі можуть грати в інтерактивну гру 🎮, що демонструє можливості нейронних мереж в режимі реального часу.
Сервіс призначений для дослідників, розробників та ентузіастів штучного інтелекту, а також для будь-якого користувача, який бажає дослідити можливості машинного навчання та штучного інтелекту у зручному та доступному веб-інтерфейсі.
- 🖼️ Завантаження зображень: Користувачі можуть завантажувати зображення для класифікації.
- 🧠 Тренування моделей: Модель CNN тренується на основі датасету CIFAR-10.
- 🔍 Перевірка зображень: Модель класифікує зображення і відображає результати з високою точністю.
- 🐳 Контейнеризація: Проект повністю контейнеризований за допомогою Docker, що забезпечує простоту розгортання.
- 🔐 Авторизація: Користувачі можуть реєструватися, входити та виходити з системи.
- 📸 Face ID: Реалізована можливість реєстрації та авторизації за допомогою Face ID на основі зображень з камери.
- 🎮 Гра: Інтерактивна гра з використанням нейронної мережі.
- 💬 Чат на базі GPT-4: Інтерактивний чат із використанням штучного інтелекту GPT-4, доступний лише для авторизованих користувачів.
- 🐍 Python: Основна мова програмування для реалізації логіки та нейронної мережі.
- 🌐 Django: Веб-фреймворк для створення серверної частини та управління веб-інтерфейсом.
- 🧠 Convolutional Neural Networks (CNN): Згорткові нейронні мережі для класифікації зображень.
- 💾 PostgreSQL: Система управління базами даних для зберігання результатів класифікації та даних користувачів.
- 🐳 Docker: Інструмент для контейнеризації додатку.
- 💻 GitHub: Платформа для спільної роботи та контролю версій.
- 🚀 Agile: Методологія розробки проекту.
- 💻 HTML/CSS/JavaScript: Для побудови фронтенд-частини, включаючи інтерактивні елементи, такі як модальні вікна та перемикач мови.
- 🎨 Bootstrap: Фреймворк для створення адаптивного веб-дизайну.
- 📸 face_recognition: Бібліотека для розпізнавання облич та реалізації Face ID на основі зображень з камери.
- 🖼️ Pillow (PIL): Бібліотека Python для обробки зображень, включаючи їх масштабування та форматування.
- 🔐 JWT (JSON Web Tokens): Технологія для безпечної авторизації користувачів.
- 🤖 GPT-4 API: Використовується для реалізації інтерактивного чату з штучним інтелектом.
- ☁️ Koyeb: Платформа для хостингу та розгортання додатку.
-
Клонувати репозиторій:
git clone https://github.com/IT-School-GoIT/final_data_science_goit.git cd final_data_science_goit -
Створити та активувати віртуальне середовище:
python3 -m venv env source env/bin/activate # На Windows використовуйте команду `env\Scripts\activate`
-
Встановити залежності:
pip install -r requirements.txt
-
Налаштувати базу даних: Створіть файл .env із своїми даними Відредагуйте файл root/settings.py(якщо є така необхідність), щоб налаштувати підключення до PostgreSQL.
-
Міграції бази даних:
python manage.py migrate
-
Запустити сервер розробки:
python manage.py runserver
-
Запустити docker-compose проекту:
docker-compose up # Потрібно приблизно 45Гб вільного місці docker-compose up -d # Windows фоновий режим