“大数据与机器智能”版本间的差异
来自iCenter Wiki
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#Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016. | #Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016. | ||
#Google brain team, TensorFlow: Large-scale machine learning on heterogeneous systems, whitepaper, 2015. | #Google brain team, TensorFlow: Large-scale machine learning on heterogeneous systems, whitepaper, 2015. | ||
#Vijay Agneeswaran, Real-Time Applications with Storm, Spark, and More Hadoop Alternatives, 2014. | #Vijay Agneeswaran, Real-Time Applications with Storm, Spark, and More Hadoop Alternatives, 2014. | ||
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2016年10月9日 (日) 03:31的版本
教学团队
互联网+实验室 iNetLab
陈震 马晓东 章屹松 王蓓蓓 高英
助教:郑文勋 李辰星
协同开发
gitlab GitLab
教学目标
以完成一种以大数据为基础的智能系统的原型开发为目标,在实践中运用大数据智能理论与技术。团队成员学习大数据系统与机器智能的理论知识和专业技能,完成项目团队结构设计和原型开发的实践环节,全面提高学生的技术实践能力。
课程内容
项目分组
第一组
组长:
组员:
第二组
组长:王亦凡
组员:刘梦旸、邱昱田
第三组
组长:李子豪
组员:娄晨耀 张若天 邹逍遥
第五组
组长:
组员:
第八组
组长:熊铮
组员:范承泽,秦梓鑫
... ...
课程项目
项目1-大数据
描述
任务:基于位图索引的概念和原理,用C++实现一个位图索引数据库。
检验:完成对一段网流数据的索引建立,查询。在虚拟机上运行成功,得到正确结果。
网流数据:\\166.111.134.110\team-saturn\网流数据
代码托管:http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn
时间:10月7日中午12点之前(特殊情况,推迟一周)
组织:以组为单位,要求要看到所有同学的贡献。
作业提交
Group1
Group2
Group3
Group4
Group5
Group6
Group7
Group8
项目2-机器智能
描述
完成一个展示的智能系统
步骤1:设置azure虚拟机;
步骤2:架构flask-web服务;
步骤3:建立AI服务(Google Tensorflow);
步骤4:lucida.ai;
步骤5:智能端开发(移动平台、嵌入式硬件)+thrift协议联调;
作业提交
Group1
Group2
Group3
Group4
Group5
Group6
Group7
Group8
参考文献
- Matthew, Neil, and Richard Stones. Beginning linux programming. John Wiley & Sons, 2011.
- Stroustrup, Bjarne. The C++ programming language. Pearson Education, 2013.
- Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016.
- Google brain team, TensorFlow: Large-scale machine learning on heterogeneous systems, whitepaper, 2015.
- Vijay Agneeswaran, Real-Time Applications with Storm, Spark, and More Hadoop Alternatives, 2014.