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第一次课：
上午：智能路灯 将感受光强的程序与控制LED灯的程序连接起来，实现了当光强小于一定数值时LED自动亮起<br />

下午：智能迎宾系统 体验了人脸识别系统和发声系统，由于不清楚哪个参数代表是否成功识别人脸，因此最终还只是个半成品。<br />

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[[文件:zz.png]]<br />
第二次课：
* 组件安装：python 3.7，gitbash,tensorflow,jupyter notebook<br /> 对tensorflow运行所需的环境进行了配置
* 初次认识机器学习：数据 算法 模型
* 机器学习：利用经验集E提升任务T的性能P的方法就是机器学习<br />
  deep learning：机器学习的分支<br />
  目的：推广Generalization 推广误差 Generalization error
  GE = AE + EE + OE(Approximation error, Estimation error, Optimization error)<br />
  标志性论文
  deep belief nets 2006
  AlexNet 2012 “imageNet classification with deep convolutional neural networks”


* 机器学习基础：深度神经网络
               输入(input),输出(output),批次(batch),权重(w),偏移(b),激活函数(activation function),损失函数(loss function)<br />
               通过训练调整权重使损害函数取最小的过程
               反向传播算法 The backpropagation algorithm求偏导数 梯度下降法进行权重的更新
               改进：随机梯度下降法