“大数据智能-教学计划”版本间的差异
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微信建群。 | 微信建群。 | ||
| − | + | 第一周（9月19日）：学生基础调研（助教_Task1），教学团队，大数据智能概论，课程整体安排，使用教材。 | |
| − | + | 第二周（9月26日）：Python\TensorFlow\Android基础（助教_Task2安装）、数学基础（回顾）。 | |
第三周（10月03日）： | 第三周（10月03日）： | ||
| − | + | 第四周（10月10日）：Python Numpy/TensorFlow基础、机器学习_TensorFlow实践_tfCourse包括：（Census数据集的TF线性模型、TF逻辑斯提回归模型） | |
| − | + | 第五周（10月17日）：TensorFlow架构、深度学习_TensorFlow实践_tfExample，Iris数据集的TF深度网络DNN模型。 | |
| − | + | 第六周（10月24日）：卷积与卷积网络（cnn-mnist项目），AlexNet。 | |
| − | + | 第七周（10月31日）：循环网络（RNN）。 | |
| − | + | 第八周（11月07日）：语音识别现状（助教1）、LSTM\CTC、全中文语音识别系统案例（Eesen Kaldi）。 | |
| − | + | 第九周（11月14日）：语音处理ASR：audioPlot、audioNet项目和tfSpeech项目。 | |
| − | + | 第十周（11月21日）：VAD（Voice activity detection）声音端点检测、KWS关键词唤醒（KeyWord Spotting）和Wakeup唤醒、二值网络（BinaryNet）。 | |
| − | + | 第11周（11月28日）：TensorFlow 数据处理dataReader。 | |
| − | + | 第12周（12月05日）：计算机视觉CV：R-FCN、YOLO。 | |
| − | + | 第13周（12月12日）：数据管理与大数据 | |
| − | + | 第14周（12月19日）：大数据系统 | |
| − | + | 第15周（12月26日）：位图索引（Engineering Fast Indexes）：Roaring、SPLWAH方法、CODIS方法、BAH方法 | |
| − | + | 第16周（一月二日）：（实验）位图大数据系统Pilosa实验 | |
第17周和第18周 期末考试。 | 第17周和第18周 期末考试。 | ||
2017年9月4日 (一) 10:06的版本
2017年秋季学期
大数据智能-教学计划安排（校历时间）
微信建群。
第一周（9月19日）：学生基础调研（助教_Task1），教学团队，大数据智能概论，课程整体安排，使用教材。
第二周（9月26日）：Python\TensorFlow\Android基础（助教_Task2安装）、数学基础（回顾）。
第三周（10月03日）：
第四周（10月10日）：Python Numpy/TensorFlow基础、机器学习_TensorFlow实践_tfCourse包括：（Census数据集的TF线性模型、TF逻辑斯提回归模型）
第五周（10月17日）：TensorFlow架构、深度学习_TensorFlow实践_tfExample，Iris数据集的TF深度网络DNN模型。
第六周（10月24日）：卷积与卷积网络（cnn-mnist项目），AlexNet。
第七周（10月31日）：循环网络（RNN）。
第八周（11月07日）：语音识别现状（助教1）、LSTM\CTC、全中文语音识别系统案例（Eesen Kaldi）。
第九周（11月14日）：语音处理ASR：audioPlot、audioNet项目和tfSpeech项目。
第十周（11月21日）：VAD（Voice activity detection）声音端点检测、KWS关键词唤醒（KeyWord Spotting）和Wakeup唤醒、二值网络（BinaryNet）。
第11周（11月28日）：TensorFlow 数据处理dataReader。
第12周（12月05日）：计算机视觉CV：R-FCN、YOLO。
第13周（12月12日）：数据管理与大数据
第14周（12月19日）：大数据系统
第15周（12月26日）：位图索引（Engineering Fast Indexes）：Roaring、SPLWAH方法、CODIS方法、BAH方法
第16周（一月二日）：（实验）位图大数据系统Pilosa实验
第17周和第18周 期末考试。
