“智能硬件-课程项目”版本间的差异

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==课程项目目标==
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== 目标 ==
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让计算机能看见，能听见，能对话。
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平台：嵌入式设备JetsonKit
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硬件智能化：让计算设备能看见，能听见，能对话。
  
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==学生准备==
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平台：
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#嵌入式智能硬件（Jetson_Kit/PYNQ）
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#移动终端（安卓智能平板）
  
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携带笔记本，智能手机
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== 准备工作 ==
  
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(Bring your own laptop computers and camera-ready smart phones)
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* Install TensorFlow Mobile in HUAWEI MediaPad M2 8.0
  
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==作业1==
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* Install TensorFlow in Jetson TK1/TX1
  
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Install TensorFlow Mobile in HUAWEI Kylin 930
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: TensorFlow 清华校内镜像（THU-TUNA）：[https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/tensorflow/ TUNA-TensorFlow]
  
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Install TensorFlow in Jetson Kit TK1
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* Install Keras in Jetson TK1/TX1
  
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THU-TUNA 的 TensorFlow 校内镜像：
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: [https://keras.io/ Keras]: Deep Learning library for Theano and TensorFlow
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[https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/tensorflow/ TUNA-tensorflow]
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==课程项目-语音识别==
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=== JetsonKit TX1===
  
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[[智能硬件-语音识别]]
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[[CUDA | CUDA编程]]
  
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==课程项目-人脸识别==
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=== Xilinx PYNQ===
  
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[[智能硬件-人脸识别]]
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PYNQ（ Python for Zynq ）是xilinx生产的一款嵌入式智能硬件。
  
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==课程项目-云+端整合==
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[http://pynq.io PYNQ开发入门]
  
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[[智能硬件-云端整合]]
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== 课程项目 ==
  
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==课程项目-深度学习==
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=== [[智能硬件-语音识别 | 语音识别]] ===
  
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===基本任务：手写数字识别===
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=== [[智能硬件-对象检测 | 对象检测]] ===
  
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利用附件提供的Matlab Deep Learning Toolbox中的卷积神经网络（CNN），在MNIST手写数字样本集上，利用训练集样本进行训练，并对测试集样本进行测试。
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=== [[智能硬件-云端整合 | 云＋端整合]] ===
  
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建议阅读附件中的背景知识和工具箱中的CNN源代码，在了解算法原理和技术实现细节基础上，参照示例程序'''''CNN/test_example_CNN.m'''''，自行调整算法中至少一种关键参数或设置，例如调整CNN的卷积层及下采样层的层数、或模板大小等参数；在至少一种与原始程序不同的参数或设置下分别进行训练，做出测试集识别率（或错误率）随参数或设置变化的对照图或对照表，并标出最高识别率对应的参数或设置。
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=== [[智能硬件-云端整合2]] ===
  
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===提高任务：物体检测===
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== 课程项目（选做）==
  
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请参考工具箱中'''''tests/test_example_SAE.m'''''示例文件，利用STL-10数据集中的无标注图片训练一个自动编码器，再用自动编码器隐含层的参数初始化一个神经网络分类器，并使用训练集中有标注的图片进行训练，最后使用神经网络分类器在测试集上进行测试。测试阶段，调用nntest的返回值“er”为测试集上的识别错误率。
 
  
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在训练过程中，尝试调整算法中至少一种关键参数或设置，例如自动编码器隐含层的节点个数；在至少一种与原始程序不同的参数或设置下进行实验，做出测试结果随参数或设置变化的对照图或对照表。
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=== [[智能硬件-手写数字识别 | 手写数字识别]] ===
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在'''''test_example_SAE.m'''''中，建议修改第16行和第28行的'''''opts.numepochs'''''数值，比如将原来的1改为3；如果改变自动编码器隐含层节点数目进行实验比较，需要注意：
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:第12行：sae = saesetup([784 <font color="#FF0000">'''100'''</font>]);
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:第22行：nn = nnsetup([784 <font color="#FF0000">'''100'''</font> 10]);
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中红色标注的参数要修改一致。
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===报告要求===
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报告应包含以下内容：
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# 在MNIST手写数字样本测试集上，识别率（或错误率）随参数或设置变化的对照图或对照表。
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# ''（选做）''在STL-10 测试集上，识别率（或错误率）随参数或设置变化的对照图或对照表。
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# 总结收获和体会。
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提交报告时，请一并提交自己编写或修改过的源代码。
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===附件===
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更多帮助，请阅读实验指导书。
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实验指导书和工具箱下载：
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http://166.111.6.122/RegionDownloadService/1511/0A6A33E76DFD6DFCD75E20F7C1226B7E3.html
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（助教：王晗 wang-han13@mails.tsinghua.edu.cn）
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==课程项目-智能医药问答==
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（常嘉辉）
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2017年6月7日 (三) 09:08的最后版本

目标

硬件智能化：让计算设备能看见，能听见，能对话。

平台：

  1. 嵌入式智能硬件（Jetson_Kit/PYNQ）
  2. 移动终端（安卓智能平板）

准备工作

  • Install TensorFlow Mobile in HUAWEI MediaPad M2 8.0
  • Install TensorFlow in Jetson TK1/TX1
TensorFlow 清华校内镜像（THU-TUNA）：TUNA-TensorFlow
  • Install Keras in Jetson TK1/TX1
Keras: Deep Learning library for Theano and TensorFlow

JetsonKit TX1

CUDA编程

Xilinx PYNQ

PYNQ（ Python for Zynq ）是xilinx生产的一款嵌入式智能硬件。

PYNQ开发入门

课程项目

语音识别

对象检测

云＋端整合

智能硬件-云端整合2

课程项目（选做）

手写数字识别

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