7.1 第一、二次课
- 安装vscode、git、jupyter notebook；
- 学习PYNQ。
7.2 第三、四次课
- 光感传感器控制LED灯；
- 语音识别；
- 人脸识别：
7.3 第五、六次课
- 深度学习基础知识；
- 学习TensorFlow原理和常用函数；
- 学习Sigmoid、ReLU等激活函数。
7.4 第七、八次课
- 学习人工神经网络提出背景（生物学知识）；
- 学习卷积网络（CNN）原理及组成，并用TensorFlow搭建CNN模型。
7.5 第九、十次课
- 学习循环网络（RNN）原理，权重共享，及基础的RNN实现；
- 学习LSTM通过记忆单元和门单元的组合，提升RNN处理远距离依赖的能力，解决RNN网络收敛慢的问题；
- 尝试搭建Jetson-TX2平台。
7.8 第十一、十二次课
- 学习语音处理技术：语音识别（ARS），语音合成（TTS）；
- 应用Android Studio运行AudioRec进行语音识别。
7.9 第十三、十四次课
- 学习智能机器人单元，编写实现动作“金鸡独立”，觉得可以增加手机APP控制机器人功能。
7.10 第十五、十六次课
- 编写舞蹈射门与单膝下跪。
