O mnie
- Imię i nazwisko: Robert Czwartosz
- Profesja: Programista
- E-mail: robert.czwartosz@tlen.pl
Umiejętności
Aplikacje desktopowe
Python, C#, C++
Linux
instalacja, konfiguracja, podstawowe polecenia, skrypty Bash, ROS Kinetic
Projekt:
Sztuczna inteligencja
Python (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), Java (DeepLearning4J), symulator ruchu miejskiego(SUMO)
Bazy danych
SQL, SQLite, Oracle, rozproszone bazy danych, obiektowe bazy danych (Java/DB4o)
Projekty:
Projekty
Tic Tac Toe
wrzesień 2020 - październik 2020
Gra w kółko krzyżyk napisana wg poradnika.
Wykorzystane narzędzia:
Estymacja DOD
luty 2020 - czerwiec 2020
Projekt zrealizowałem w trakcie studiów w ramach pracy dyplomowej magisterskiej. Celem projektu było napisanie oprogramowania obliczającego dynamiczną macierz przepływu w aglomeracji miejskiej na podstawie natężeń ruchu. Informacje na temat zasady działania oprogramowania oraz wyniki badań znajdują się w pracy magisterskiej.
Wykorzystane narzędzia:
Diagnoza płuc
październik 2019 - styczeń 2020
Projekt stworzyłem w trakcie studiów w ramach kursu: algorytmy wspomagania decyzji. Celem projektu było napisanie oprogramowania diagnozującego zapalenie płuc na podstawie skanu rentgenowskiego.
Wykorzystane narzędzia:
Aktywność fizyczna
listopad 2019 - styczeń 2020
Projekt zrealizowałem w trakcie studiów w ramach kursu: programowanie systemów mobilnych. Celem projektu było stworzenie aplikacji mobilnej rozpoznającej wykonywaną aktywność fizyczną na podstawie danych z akcelerometru.
Wykorzystane narzędzia:
Sklep internetowy
październik 2019 - styczeń 2020
Projekt zrealizowałem w trakcie studiów w ramach kursu: rozproszone i obiektowe bazy danych. Celem projektu było stworzenie systemu zakupów internetowych przy użyciu rozproszonych baz danych.
Wykorzystane narzędzia:
Czas ruszania
wrzesień 2019 - październik 2019
Projekt zrealizowałem w trakcie studiów w ramach publikacji "Communication management to improve the efficiency of intelligent transport systems". Celem projektu było stworzenie oprogramowania do pomiaru czasów reakcji kierowców na podstawie nagrania ze skrzyżowania w Warszawie.
Wykorzystane narzędzia:
Detekcja przeszkód
lipiec 2018 - grudzień 2018
Projekt zrealizowałem w trakcie studiów w ramach pracy dyplomowej inżynierskiej. Celem projektu było napisanie modułu wykrywającego lokalizację przeszkód i ich wymiarów na podstawie skanu 3D z Lidaru. Dane zostały opublikowane przez organizację Udacity.
Wykorzystane narzędzia: