“智能硬件与智能系统”版本间的差异

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大数据平台
云+端
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== 云+端 ==
 
== 云+端 ==
  
===智能端===
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===智能终端===
  
移动设备:Android / iOS
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[[智能硬件-智能终端]]
 
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嵌入式设备:Raspberry Pi 2 / Arduino
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可穿戴式硬件:手环 / Apple Watch
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====NVIDIA JETSON TK1====
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[http://www.nvidia.cn/object/jetson-tk1-embedded-dev-kit-cn.html Jetson TK1]
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====Raspberry Pi====
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[https://www.raspberrypi.org Raspberry Pi]
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===云计算与大数据===
 
===云计算与大数据===

2016年11月22日 (二) 08:09的版本

版权申明

CC BY-NC-SA

教学团队

互联网+实验室

助教:郑文勋 王晗

教学背景

随着计算机网络的快速发展和计算设备的大规模应用,特别是移动互联网和智能终端的普及,“互联网+”的社会经济浪潮日益显现。

以互联网连接的物理硬件系统和以云计算大数据为基础的人工智能技术,成为新的技术发展浪潮,并催生了“智能硬件”的新生态。

在这样的背景下,具有自主行为的机器人、自动驾驶汽车,自动飞行的无人机等智能系统将不断步入实用,正在改变世界的经济格局。

课程内容

云+端

智能终端

智能硬件-智能终端

云计算与大数据

智能硬件-云计算

大数据平台

智能硬件-大数据

智能系统

大数据智能

项目分组

智能硬件-学生分组

课程研究

智能硬件-课程研究

课程项目

智能硬件-课程项目

致谢

本课程获得微软Azure云计算与机器学习捐赠支持。

感谢微软公司 杨滔经理,章艳经理,刘士君工程师,闫伟工程师。

参考文献

  1. Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A modern approach. Prentice-Hall, 2005.
  2. Ferrucci, David A. "Introduction to “this is watson”." IBM Journal of Research and Development 56.3.4 (2012): 1-1.
  3. Bradski, Gary, and Adrian Kaehler. Learning OpenCV: Computer vision with the OpenCV library. O'Reilly Media, Inc., 2008.
  4. Hauswald, Johann, et al. "Sirius: An open end-to-end voice and vision personal assistant and its implications for future warehouse scale computers." ASPLOS, ACM, 2015.
  5. Spectrogram, https://en.wikipedia.org/wiki/Spectrogram
  6. TensorFlow, https://www.tensorflow.org

参考课程

斯坦福大学计算机系课程CS224D CS224D

斯坦福大学计算机系课程CS246 CS246 MMDS

斯坦福大学计算机系课程CS276 CS276

斯坦福大学计算机系课程CS229 CS229