“大数据与机器智能”版本间的差异

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==教学团队==
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= 版权申明 =
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互联网+实验室 [http://net.icenter.tsinghua.edu.cn iNetLab]
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[http://www.nslab-saturn.net SaturnLab]
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CC [https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cn/ BY-NC-ND]
  
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陈震 [https://www.researchgate.net/profile/Zhen_Chen16/ Zhen Chen] 
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=课程信息=
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章屹松 王蓓蓓 马晓东 高英
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助教：郑文勋 李辰星
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课号：01510243
  
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==协同开发==
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英文：Big Data and Machine Intelligence
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gitlab [http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn  GitLab]
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=教学目标=
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简写：BDMI
  
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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。
+
教学目标： [[大数据智能-教学目标]]
  
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=课程内容=
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== 教学团队 ==
  
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=课程项目=
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[[互联网+实验室|智能系统实验室]]： [[陈震]] [[陆昕]]
  
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==项目1==
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助教：谢睿、黄世宇、高宸、许书畅
  
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===描述===
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[[BDMI-TA| 大数据与机器智能-历届助教名单]]
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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。
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== 教学资源 ==
  
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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。
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<big>'''由清华iCenter[[AI云|人工智能平台]]保障支持。''' </big>
  
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= 课堂教学 =
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网流数据：\\166.111.134.110\team-saturn\网流数据
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==课程内容==
  
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[[大数据与机器智能-课程内容]]
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代码托管：http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn
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−
 
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== 教学计划 ==
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时间：10月7日中午12点之前（特殊情况，推迟一周）
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** 教学计划
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组织：以组为单位，要求要看到所有同学的贡献。
+
  
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===作业提交===
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2019年秋季学期：[[大数据智能-教学计划 | 教学计划]]、
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Group1 [http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/xavieryao/bitmap-db  Group1]
+
  
−
Group3 [http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/3rd_group/bitmap_indexing  Group3]
+
** 实践教学
  
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Group4 [http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/taanng/Bitmap Group4]
+
  [[大数据智能-实践教学 | 实践教学]]、 [[大数据智能-调研考察| 调研考察]]
  
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Group5 [http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/ddeerreekk/Experiment_1_Bitmap_Index  Group5]
+
== 教学管理 ==
  
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Group6 [http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/group6/project1 Group6]
+
** 课程分组 ** 课程研究  ** 课程项目
  
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Group8 [http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/FQX/bitmap Group8]
+
[[大数据智能-学生分组 | 学生分组]]、 [[大数据智能-课程研究 | 课程研究]]、  [[大数据智能-课程项目 | 课程项目]]、  [[大数据智能-论文阅读 | 论文阅读]]
  
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==项目2==
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= 参考资料 =
  
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===描述===
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[[大数据智能-参考教材 | 参考教材]]
  
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完成一个展示的智能系统
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[[大数据智能-参考课程 | 参考课程]]
  
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步骤1：设置azure虚拟机；
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[[大数据智能-参考文献 | 参考文献]]
  
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步骤2：架构flask-web服务；
+
= 致谢 =
  
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步骤3：建立AI服务（Google Tensorflow）；
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[[致谢-微软公司]]
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步骤4：lucida.ai；
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步骤5：智能端开发（移动平台、嵌入式硬件）+thrift协议联调；
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===作业提交===
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=参考文献=
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#Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016.
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#Google brain team, TensorFlow: Large-scale machine learning on heterogeneous systems, whitepaper, 2015.
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#Vijay Agneeswaran, Real-Time Applications with Storm, Spark, and More Hadoop Alternatives, 2014.
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2019年12月9日 (一) 03:24的最后版本

版权申明

CC BY-NC-ND

课程信息

课号：01510243

英文：Big Data and Machine Intelligence

简写：BDMI

教学目标： 大数据智能-教学目标

教学团队

智能系统实验室： 陈震 陆昕 

助教：谢睿、黄世宇、高宸、许书畅

大数据与机器智能-历届助教名单

教学资源

由清华iCenter人工智能平台保障支持。

课堂教学

课程内容

大数据与机器智能-课程内容

教学计划

    • 教学计划 
2019年秋季学期： 教学计划、
    • 实践教学 
 实践教学、  调研考察

教学管理

    • 课程分组 ** 课程研究 ** 课程项目 
 学生分组、   课程研究、   课程项目、   论文阅读

参考资料

 参考教材 

 参考课程

 参考文献

致谢

致谢-微软公司

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