Fiche de suivi - Recommandation intelligente de films

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Voici la Fiche de suivi du projet de fin d'études DeepMovies 2016-2017

Page d'accueil du projet

Équipe

  • Rachex Coralie (Chef de projet - Scrum Master)
  • Niogret Edwin (Responsable innovation)
  • Hattinguais Julian (Responsable qualité)
  • Navarro Elsa (Responsable communication, Médiatrice)
  • Dunand Quentin (Responsable des deadlines,Responsable du front-end)

Avancée du projet

Sprint 0

Dédié aux travaux préparatoires du projet :

  • Debriefing autour du projet
  • Renseignements sur les technologies et principaux défis techniques
  • Choix technologiques
  • Préparation des environnements
  • Etablissement de la liste des exigences fonctionnelles et non fonctionnelles

Semaine 1 : 23/01 - 29/01

  • Mise en place du wiki (Edwin)
  • Recherche sur les technologies et les problèmes techniques (Tous)
  • Prise RDV avec Massih-Reza Amini pour renseignements (Coralie)
  • Mise en place d'un agenda pour le suivi du projet (Coralie)
  • Comment lier l'API au front-end ? AngularJS ou Polymer ? ... (Quentin)
  • Mise en place de l'architecture (Tous) avant de faire un prototype comme prévu.
  • Installation, compréhension et manipulation de Keras (Tous)
  • Recherche mise en place API-REST Python pour le back-end (Julian)
  • Mise en place du front-end - première requêtes - choix Angular pour communiquer avec une API-REST (Quentin)
  • Traitement de données simple en se basant juste sur le vote des utilisateurs de TMDb sur les films (Edwin, Coralie, Elsa)
  • Mise en place d'un prototype capable de récolter grâce à l'API de TMDB les informations de films ciblés. Puis construction d'un modèle de Deep Learning capable de prédire si une personne va aimer un film ou non en fonction de sa note. (Edwin, Coralie)
  • Recherche de la transformation de texte en valeurs numériques (String to Float) et plus généralement du prétraitement des données (Elsa, Coralie, Quentin)

Sprint 1

Semaine 2 : 30/01 - 05/02

Travail réalisé :

Semaine 3 : 06/02 - 12/02

Travail réalisé :

Sprint 2

Semaine 4 : 13/02 - 19/02

Travail réalisé :

Semaine 5 : 20/02 - 26/02

Travail réalisé :

Sprint 3

Semaine 6 : 27/02 - 05/03

Travail réalisé :

Semaine 7 : 06/03 - 12/03

Travail réalisé :