“大数据智能-教学计划”版本间的差异

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2017年秋季学期
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=2017年秋季学期=
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=2018年春季学期=
  
大数据智能-教学计划安排(校历时间)
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*2018年春季学期: 智能硬件-教学计划安排 (校历时间)
  
微信建群。
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微信建群(1月8日):
  
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。
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第一周(2月28日):
  
第二周(9月26日):Python\TensorFlow\Android基础(助教_Task2安装)、数学基础(回顾)。
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第二周(3月7日):
  
第三周(10月03日):学校规定,原排在10月3日(星期二)的课程停上,所缺课时不补。
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第三周(3月14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)
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第四周(3月21日):
  
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。第一次实验。
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第四周(3月28日):
  
第六周(10月24日):卷积与卷积网络(cnn-mnist项目),AlexNet。第二次实验。
 
  
第七周(10月31日):循环网络(RNN),CTC。
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=以往学期=
  
第八周(11月07日):语音识别现状(助教1:宋丹丹)、LSTM\CTC、TIMIT数据集、全中文语音识别系统案例(Eesen Kaldi)。
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[[2018年春季学期-大数据智能-教学计划安排]]
 
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第九周(11月14日):语音处理ASR:audioPlot、audioNet项目和tfSpeech项目。
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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)。
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第11周(11月28日):TensorFlow 数据处理tf.data。
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第12周(12月05日):计算机视觉CV:R-FCN、YOLO。
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第13周(12月12日):数据管理与大数据
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第14周(12月19日):大数据系统
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第15周(12月26日):位图索引(助教2:冯杰)(Engineering Fast Indexes):Roaring、SPLWAH方法、CODIS方法、BAH方法
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第16周(一月二日):(实验)位图大数据系统Pilosa实验
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第17周和第18周 期末考试。
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=以往学期=
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[[2017年春季学期-大数据智能-教学计划安排]]
 
[[2017年春季学期-大数据智能-教学计划安排]]

2018年1月7日 (日) 03:05的版本

2018年春季学期

  • 2018年春季学期: 智能硬件-教学计划安排 (校历时间)

微信建群(1月8日):

第一周(2月28日):

第二周(3月7日):

第三周(3月14日):

第四周(3月21日):

第四周(3月28日):


以往学期

2018年春季学期-大数据智能-教学计划安排

2017年春季学期-大数据智能-教学计划安排