Idę w stronę sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego . Praktykę IT mam ze stażu w dziale IT zakładu produkcyjnego: helpdesk, sieci i systemy ERP.
Studiuję informatykę na II stopniu, specjalność sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe.
Równolegle do studiów pracuję w kilkuosobowej firmie handlowej, przy zaopatrzeniu i sprzedaży.
W AI interesuje mnie strona wdrożeniowa — to, co dzieje się po treningu. W zespołowym projekcie na studiach odpowiadałem za uruchomienie detektora YOLOv8 na Raspberry Pi i za pipeline rozpoznawania.
obejrzyj demo
Rozpoznawanie 52 kart w czasie rzeczywistym na Raspberry Pi 4. Dostrojony model YOLOv8n, kamera w trybie mono i polski asystent głosowy, który odczytuje każdą kartę — cała inferencja lokalnie, bez chmury. Mój obszar: wdrożenie na Raspberry Pi i pipeline rozpoznawania.
Python do skryptów i uczenia maszynowego, SQL do odpytywania danych relacyjnych, Power BI do zamiany ich w raport, który da się przeczytać.
Budowanie interfejsów w HTML, CSS i JavaScript; wersjonowanie w Git, projektowanie w Figmie zanim powstanie kod.
Konfiguracja stanowisk, utrzymanie sprzętu i wirtualizacja — ze stażu w dziale IT zakładu produkcyjnego.
Administracja i diagnostyka sieci lokalnych i rozległych.
Specjalizacja moich studiów II stopnia — obszar, którego się uczę.
Na co dzień pracuję w Microsoft 365 i Google Workspace.
Projekt zespołowy na studiach (6 osób) i codzienny kontakt z klientami oraz dostawcami w pracy.
Godziny analizy i przygotowania — łowisko, sprzęt, warunki — i jeszcze więcej godzin czekania.
Lutowanie, układy, okablowanie. Ostatni projekt: własna łódź zanętowa — od schematu, przez elektronikę i napęd, po pierwsze wodowanie.
HTML, CSS i czysty JavaScript, bez frameworków — na tym stoi ta strona.
Śledzę, co dzieje się w AI, embedded i sprzęcie — głównie po to, żeby sprawdzić, co da się z tego naprawdę zbudować.