查看“智能硬件-实践教学”的源代码

* 课程准备
（1）云环境使用

[http://portal.azure.com/ 微软Azure云]账号创建；

[http://cloud.icenter.tsinghua.edu.cn 工业云]]账号创建；

* 声控智能硬件

（2）深度学习TensorFlow实践

微软Azure云带GPU的虚拟机创建，[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/zhengwenxun/tfExample TensorFlow框架的tfExample实验]；

（3）TensorFlow声控神经网络训练

[[智能硬件-语音指令集|语音指令]]录音文件（实验用）收集。

[[智能硬件-语音识别|声控神经网络的语音处理和训练]]。（语音训练数据从服务器下载（\\101.6.160.42\saturn））

（4）安卓平台声控app开发

安装一下Android studio。安装软件从服务器上下载。

[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/zhengwenxun/androidAudioRecg 安卓语音识别App开发]

*云+端声控智能整合

PYNQ使用（[http://pynq.io PYNQ入门指南]）。

PYNQ深入（[http://pynq.readthedocs.io PYNQ]）。





* 机器视觉的对象检测

（1）英伟达Jetson TX1的YOLO算法实验（[https://pjreddie.com/darknet/yolo/ Jetson-TX1_YOLO]）； （2）英伟达Jetson TX1上的[[CUDA|CUDA编程]]。

（2）英伟达Jetson TX1的SSD算法实验（[https://myurasov.github.io/2016/11/27/ssd-tx1.html Jetson-TX1_SSD]）；