Suivi FitSize 2022-2023: Difference between revisions

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== Semaine du 06/02/2023 ==
== Semaine du 06/02/2023 ==
- '''Lundi''': Menu et choix du type de vêtement côté front. Intégration du script IA sur un endpoint avec résultats (keypoints) retournés en JSON côté back.
* '''Lundi''': Menu et choix du type de vêtement côté front. Intégration du script IA sur un endpoint avec résultats (keypoints) retournés en JSON côté back.

Revision as of 17:26, 6 February 2023

Le projet

FitSize

L'équipe

Les élèves

  • Clément NGUYEN (chef de projet)
  • Florian CHAPPAZ
  • Valentin DE OLIVEIRA
  • Sami IFAKIREN

Les porteurs du projet

  • Fidèle EYA'A
  • Jean-Marc INIKO

Fiche de suivi

Semaine du 16/01/2023

  • Choix du sujet
  • Prise de contact avec les porteurs
  • Semaine d'examens
  • Première familiarisation avec les technos (en particulier Flutter)

Semaine du 23/01/2023

  • Lundi: Rencontre avec les porteurs du projet pour un premier pitch + indications pour notre formation aux technos
  • Jeudi: Réunion plus technique avec les porteurs: définition du backlog, partage du code réalisé par les porteurs...
  • Semaine de formation aux technos Flutter et Django

Semaine du 30/01/2023

  • Lundi: Daily Meeting pour parler de notre avancement sur les tutos, les premiers tests du moteur ML ainsi que le projet existant de l'année dernière. Première division en deux sous-groupes : Frontend (Clément & Sami) et Backend (Florian & Valentin). Analyse du projet existant.
  • Mardi: Début de réflexion côté front. Modification du modèle côté back et compréhension du modèle IA.
  • Mercredi: Maquette + début d'implémentation côté front. Test Postman et réflexions sur l'API IA côté back.
  • Jeudi: Meeting avec les tuteurs : satisfaits de nos prises d'initiatives.
  • Vendredi: Menu de choix de vêtements côté front, documentation de l'IA côté back et travail sur l'API d'échanges d'images entre front et back.
  • Formation Flutter
  • Formation Django

Semaine du 06/02/2023

  • Lundi: Menu et choix du type de vêtement côté front. Intégration du script IA sur un endpoint avec résultats (keypoints) retournés en JSON côté back.