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===第一次课 7.16===
*了解智能硬件与智能系统的概念，对本课程的内容有了大概的认识。
*了解了常用硬件开发板如树莓派Raspberry Pi, PYNQ, myRIO, NVIDIA Jetson TX1等。
*学习了PYNQ的基本结构及连接方法，成功连接并运行了示例程序使LED小灯按顺序闪烁。
*学习了Python的基本语法，并在PYNQ上实现了用LED灯二进制记录表示拨动开关的次数。

===第二次课 7.17===
*复习了PYNQ的操作方法。
*学习了基于OpenCV的人脸识别，并拍摄人脸照片进行测试。
*在Github上下载了全部OpenCV库，并通过文件的替换尝试了对人脸上笑容的识别。
*在PYNQ上编程实现了用LED灯对人脸及眼睛的数目进行二进制表示。
[[文件:FACE_2.png|thumb|right|人脸识别测试结果]]

===第三次课 7.18===
*下载安装安卓app开发软件Android Studio，并下载配套SDK使其能正常运行。
*了解资源库gitlab的使用方法。
*下载了androidAudioRecg语音识别app。
*初步了解机器学习相关原理。
*通过Android Studio将androidAudioRecg安装至Android平板上，并实现语音识别功能。

===第四次课 7.19===
*录制蓝牙指令音频用于深度学习训练。
*了解谷歌机器学习系统TensorFlow。
*使用audioPlot将音频文件转化为时频谱图。
*进一步学习机器学习、深度学习相关原理。
*观看老师演示通过audioPlot和audioNet使用录制音频文件进行训练的过程。

===第五次课 7.20===
[[文件:ML.png|thumb|right|TensorFlow网页神经网络模拟]]
*学习TensorFlow的基本概念。
*进一步学习深度学习相关原理，了解神经网络的构成原理以及分类。
*通过运行TensorFlow网页上的模拟程序理解神经网络相关原理。

===第六次课 7.23===
*通过视频简单了解myRIO。
*观看老师演示各种机器人，了解其功能。
*安装机器人编程程序Choregraphe。

===第七次课 7.24===
*参观光轮电子科技公司，了解当今物联网的现状及发展前景。
*了解了公司的目标及TreeOS等代表产品。
[[文件:物联网.png|thumb|right|了解物联网]]

===第八次课 7.25===
*学习Choregraphe软件的基本使用方法。
*确定机器人表演曲目，并将音频文件导入。
*使用Choregraphe软件图形界面进行NAO机器人编舞，完成约30s动作。

===第九次课 7.26===
*根据实际情况对机器人表演音频文件进行剪辑修改并再次导入。
*完成NAO机器人所有编舞动作。
*完成机器人的团体编舞。
*对机器人表演进行测试，对平衡性要求较高的动作进行修改，并对动作时间轴进行调整至与音乐一致。
[[文件:robot.png|thumb|right|机器人编舞]]

===第十次课 7.27===
*对机器人表演情况再次进行测试。
*将NAO机器人编舞代码上传至Gitlab。
*进行NAO机器人表演展示。