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| − | ==版权申明==
| + | = 版权申明 = |
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| − | CC BY-NC-SA | + | CC [https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cn/ BY-NC-ND] |
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| − | ==教学团队== | + | =课程信息= |
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| − | 互联网+实验室 [http://net.icenter.tsinghua.edu.cn iNetLab]
| + | 课号：01510243 |
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| − | [https://www.researchgate.net/profile/Zhen_Chen16/ 陈震]
| + | 英文：Big Data and Machine Intelligence |
| − | 马晓东 章屹松 王蓓蓓 高英
| + | |
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| − | 助教：郑文勋 李辰星
| + | 简写：BDMI |
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| − | ==协同开发==
| + | 教学目标： [[大数据智能-教学目标]] |
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| − | [http://cloud.icenter.tsinghua.edu.cn iCenter-cloud]
| + | == 教学团队 == |
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| − | [http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn GitLab]
| + | [[互联网+实验室|智能系统实验室]]： [[陈震]] [[陆昕]] |
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| − | =教学目标=
| + | 助教：谢睿、黄世宇、高宸、许书畅 |
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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。
| + | [[BDMI-TA| 大数据与机器智能-历届助教名单]] |
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| − | =课程内容= | + | == 教学资源 == |
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| − | ==技术浅论==
| + | <big>'''由清华iCenter[[AI云|人工智能平台]]保障支持。''' </big> |
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| − | ===技术本质=== | + | = 课堂教学 = |
| | + | ==课程内容== |
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| − | * 多维多角度：工具论/人文关怀/社会抱负/技术社会
| + | [[大数据与机器智能-课程内容]] |
| − | * 客观上（大众）
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| − | ** “受害与受益”（两面性）
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| − | **: 金融理财便捷
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| − | **: 金融电信诈骗
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| − | ** 受益方
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| − | **: 技术改变的领导者（“quick money”）
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| − | **: 受惠的人群（便捷性）
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| − | ** 受害方
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| − | **: 技术改变被动接受的人
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| − | **: 被技术改变淘汰的人
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| − | * 主观上（单个人）
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| − | ** 取决于个人立场、价值观、经历等等
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| − | ===技术泡沫=== | + | == 教学计划 == |
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| − | * 市场宣传和预期炒作，以及一些传媒的洗脑性的报道等的原因，导致概念混乱。 | + | ** 教学计划 |
| − | * 需要找到技术的本质（涉及认识论） | + | |
| − | * 科学思维就是防止被洗脑，无脑思考。
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| − | * 研究思路：规范模式和实证模式
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| − | ** 事实陈述的时候，一定要找到论点以及论据，以及判断论点是否统帅论据，论据是否支持论点。
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| − | ** 实践与操作获得体验，而非感觉与愿望。
| + | |
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| − | ==大数据索引==
| + | 2019年秋季学期：[[大数据智能-教学计划 | 教学计划]]、 |
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| − | [[大数据索引]]
| + | ** 实践教学 |
| | | | |
| − | ==大数据算法==
| + | [[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]] |
| | | | |
| − | [[大数据算法]]
| + | == 教学管理 == |
| | | | |
| − | ==大数据系统==
| + | ** 课程分组 ** 课程研究 ** 课程项目 |
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| − | [[大数据系统]] | + | [[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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| − | ==机器智能== | + | = 参考资料 = |
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| − | ===国际研究===
| + | [[大数据智能-参考教材 | 参考教材]] |
| − | [https://www.openai.com/blog/ OpenAI] | + | |
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| − | [http://research.google.com/teams/brain/ Googel_Brain] | + | [[大数据智能-参考课程 | 参考课程]] |
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| − | [https://research.facebook.com/ai Facebook_AI-Research] | + | [[大数据智能-参考文献 | 参考文献]] |
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| − | ===三个层面=== | + | = 致谢 = |
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| − | ====实现的目标与功能分类====
| + | [[致谢-微软公司]] |
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| − | 语音识别 机器视觉 智能问答
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| − | | + | |
| − | ====核心技术分类====
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| − | 特定算法 机器学习算法 深度神经网络
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| − | ====底层实现方案====
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| − | 可编程逻辑阵列 FPGA / 通用图形处理器 GPGPU / 通用处理器 CPU 群集
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| − | ===机器学习===
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| − | Machine Learning [http://scikit-learn.org scikit-learn]
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| − | | + | |
| − | # Jordan, M. I., and T. M. Mitchell. "Machine learning: Trends, perspectives, and prospects." Science 349, no. 6245 (2015): 255-260. [http://science.sciencemag.org/content/349/6245/255 Machine_learning_science_2015]
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| − | | + | |
| − | ====语音识别====
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| − | Automatic Speech Recognition，简称ASR
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| − | ====计算机视觉====
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| − | Computer Vision，简称 CV
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| − | ===深度神经网络===
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| − | [[卷积神经网络]]
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| − | Deep Neural Networks，简称DNN
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| − | | + | |
| − | Stanford Deep Learning tutorials [http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial DL_tutorials]
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| − | | + | |
| − | 入门导读
| + | |
| − | | + | |
| − | # LeCun, Yann, Yoshua Bengio, and Geoffrey Hinton. "Deep learning." Nature 521(7553), pp:436-444, 2015. [http://www.nature.com/nature/journal/v521/n7553/full/nature14539.html Deep_Learning_Nature]
| + | |
| − | # Jeff Dean, Large-Scale Deep Learning for Intelligent Computer Systems, WSDM 2016. [http://research.google.com/pubs/jeff.html WSDM_keynote]
| + | |
| − | # TensorFlow: A System for Large-Scale Machine Learning, OSDI 2016.[https://www.usenix.org/system/files/conference/osdi16/osdi16-abadi.pdf TensorFlow_OSDI2016_paper] [http://research.google.com/pubs/pub45381.html TensorFlow_paper]
| + | |
| − | | + | |
| − | [http://research.google.com/pubs/jeff.html Jeff Dean]
| + | |
| − | | + | |
| − | [http://cs.stanford.edu/~quocle/ Quoc V. Le]
| + | |
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| − | ==论文报告撰写==
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| − | [http://www.madoko.net Madoko]
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| − | =项目分组=
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| − | [[大数据智能-学生分组]]
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| − | =论文研读=
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| − | ==第一次==
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| − | | + | |
| − | 要求：提交研读论文的PPT（正文部分不超过10页）。
| + | |
| − | | + | |
| − | 时间：10月14日中午12点之前。
| + | |
| − | | + | |
| − | 10月19日下午安排每组做一个小报告，每组时间不超过10分钟。
| + | |
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| − | [[大数据智能-课程阅读1]]
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| − | ==第二次==
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| − | 要求：提交研读论文的PPT（正文部分不超过10页）。
| + | |
| − | | + | |
| − | 时间：12月XX日中午12点之前。
| + | |
| − | | + | |
| − | 12月XX日下午安排每组做一个小报告，每组时间不超过10分钟。
| + | |
| − | | + | |
| − | [[大数据智能-课程阅读2]]
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| − | | + | |
| − | =课程实践=
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| − | ===学生准备===
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| − | | + | |
| − | 携带笔记本，智能手机
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| − | | + | |
| − | (Bring your own laptop computers and camera-ready smart phones)
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| − | | + | |
| − | ===Azure云平台使用===
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| − | | + | |
| − | [http://portal.azure.com Azure]
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| − | | + | |
| − | ===Flask-Web服务器搭建===
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| − | [[Flask-Web服务器搭建]]
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| − | | + | |
| − | =课程项目=
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| − | ==项目1-大数据==
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| − | ===描述===
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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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| − | 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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| − | | + | |
| − | 网流数据：\\166.111.134.110\team-saturn\网流数据
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| − | | + | |
| − | 代码托管：http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn
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| − | 时间：10月7日中午12点之前（特殊情况，推迟一周）(校历第四周)
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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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| − | {|border=1
| + | |
| − | |style="height:20px;width:200px"|[[[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/xavieryao/bitmap-db Group1]]]
| + | |
| − | |style="width:200px"|[[[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/bdmi_group2/bitmap Group2]]]
| + | |
| − | |style="width:200px"|[[[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/3rd_group/bitmap_indexing Group3]]]
| + | |
| − | |style="width:200px"|[[[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/taanng/Bitmap Group4]]]
| + | |
| − | |-
| + | |
| − | |style="height:20px"|[[[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/ddeerreekk/Experiment_1_Bitmap_Index Group5]]]
| + | |
| − | |[[[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/bdmi_group6/project1 Group6]]]
| + | |
| − | |[[[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/ Group7]]]
| + | |
| − | |[[[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/FQX/bitmap Group8]]]
| + | |
| − | |-
| + | |
| − | |}
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| − | ==项目2-Lucida使用==
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| − | ===Lucida安装===
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| − | | + | |
| − | 每个组在清华工业云平台上安装Lucida软件
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| − | | + | |
| − | * 清华工业云 [https://cloud.icenter.tsinghua.edu.cn icenter-cloud]
| + | |
| − | * 下载地址 [https://github.com/claritylab/lucida Lucida-AI]
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| − | 时间：10月26日下周三中午12点之前。（校历第七周）
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| − | ===每组工作===
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| − | 每组熟悉了解Lucida的7种AI服务的实现原理
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| − | [[大数据智能-Lucida使用]]
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| − | ==项目3-TensorFlow安装==
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| − | 阅读深度学习DeepLearning教程
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| − | | + | |
| − | 安装Google TensorFlow
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| − | | + | |
| − | 完成TensorFlow网站上Get Started.
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| − | | + | |
| − | [https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/mnist/beginners/index.html MNIST For ML Beginners]
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| − | | + | |
| − | 时间：2016年11月2日中午12点（校历第八周）
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| − | ==项目4-云+端整合==
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| − | | + | |
| − | 时间：2016年11月9日中午12点（校历第九周）（特殊情况，延长一周）
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| − | ===Thrift协议===
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| − | [https://thrift.apache.org Thrift]
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| − | ===Client端===
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| − | 调用摄像头拍照
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| − | 调用Thrift接口
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| − | ===Server端===
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| − | 接收图片文件
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| − | 调用服务端程序
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| − | ===参考===
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| − | [https://developer.android.com/index.html Android开发入门]
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| − | | + | |
| − | [http://cordova.apache.org Cordova]
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| − | | + | |
| − | [https://github.com/claritylab/clarity-mobile clarity-mobile]
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| − | | + | |
| − | ==项目5-机器智能==
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| − | ===描述===
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| − | 完成一个可展示的人工智能系统
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| − | 步骤：
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| − | # 设置Azure虚拟机
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| − | # 架构Flask-Web服务
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| − | # 建立AI服务（Google Tensorflow）
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| − | # lucida.ai
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| − | # 智能端开发（移动平台、嵌入式硬件） + Thrift协议联调
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| − | | + | |
| − | 参考：
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| − | [http://lucida.ai Lucida-AI]
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| − | | + | |
| − | ===作业提交===
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| − | | + | |
| − | {|border=1
| + | |
| − | |style="height:20px;width:200px"|[[[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn Group1]]]
| + | |
| − | |style="width:200px"|[[[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/ Group2]]]
| + | |
| − | |style="width:200px"|[[[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/ Group3]]]
| + | |
| − | |style="width:200px"|[[[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/ Group4]]]
| + | |
| − | |-
| + | |
| − | |style="height:20px"|[[[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn Group5]]]
| + | |
| − | |[[[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/ Group6]]]
| + | |
| − | |[[[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/ Group7]]]
| + | |
| − | |[[[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/ Group8]]]
| + | |
| − | |-
| + | |
| − | |}
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| − | | + | |
| − | =致谢=
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| − | 本课程获得微软Azure云计算与机器学习捐赠支持。
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| − | 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。
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| − | =参考文献=
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| − | ===基础===
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| − | | + | |
| − | # John L. Hennessy, and David A. Patterson. Computer architecture: a quantitative approach. Elsevier, 2011.
| + | |
| − | # Neil Matthew, and Richard Stones. Beginning linux programming. John Wiley & Sons, 2011.
| + | |
| − | # Bjarne Stroustrup, The C++ programming language. Pearson Education, 2013.
| + | |
| − | # Weiss, Mark Allen, Data structures and algorithm analysis in Java, Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc., 1998.
| + | |
| − | # David Flanagan, JavaScript: The definitive guide: Activate your web pages. " O'Reilly Media, Inc.", 2011.
| + | |
| − | # Miguel Grinberg, Flask Web Development: Developing Web Applications with Python. O'Reilly Media, Inc., 2014.
| + | |
| − | | + | |
| − | ===深度学习===
| + | |
| − | | + | |
| − | # Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016. [http://www.deeplearningbook.org/ DeepLearningBook]
| + | |
| − | # Google brain team, TensorFlow: Large-scale machine learning on heterogeneous systems, whitepaper, 2015.
| + | |
| − | # Vijay Agneeswaran, Real-Time Applications with Storm, Spark, and More Hadoop Alternatives, 2014.
| + | |
| − | | + | |
| − | ===计算机围棋===
| + | |
| − | | + | |
| − | # Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search, nature 2015.
| + | |
| − | # Better Computer Go Player with Neural Network and Long-term Prediction, ICLR 2016.
| + | |
| − | # Pachi: State of the art open source Go program, Advances in computer games, Springer Berlin Heidelberg, 2011.
| + | |
| − | # Training Deep Convolutional Neural Networks to Play Go, JMLR 2015.
| + | |
