“大数据与机器智能”版本间的差异

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技术浅论
教学团队
 
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==版权申明==
+
= 版权申明 =
  
CC BY-NC-SA
+
CC [https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cn/ BY-NC-ND]
  
==教学团队==
+
=课程信息=
  
互联网+实验室 [http://net.icenter.tsinghua.edu.cn iNetLab]
+
课号:01510243
  
[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
+
  
助教:郑文勋 李辰星
+
简写:BDMI
  
==协同开发==
+
教学目标: [[大数据智能-教学目标]]
  
[http://cloud.icenter.tsinghua.edu.cn  iCenter-cloud]
+
== 教学团队 ==
  
[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn GitLab]
+
  [[互联网+实验室|智能系统实验室]]: [[陈震]] [[陆昕]]  
  
=教学目标=
+
助教:谢睿、黄世宇、高宸、许书畅
  
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]]
  
=课程内容=
+
== 教学资源 ==
  
==技术浅论==
+
<big>'''由清华iCenter[[AI云|人工智能平台]]保障支持。''' </big>
  
[[大数据智能-高新技术]]
+
= 课堂教学 =
 +
==课程内容==
  
==大数据索引==
+
[[大数据与机器智能-课程内容]]
  
[[大数据索引]]
+
== 教学计划 ==
  
==大数据算法==
+
** 教学计划
  
[[大数据算法]]
+
2019年秋季学期:[[大数据智能-教学计划 | 教学计划]]
  
==大数据系统==
+
** 实践教学
  
[[大数据系统]]
+
[[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]]
  
==机器智能==
+
== 教学管理 ==
  
===国际研究===
+
** 课程分组  ** 课程研究  ** 课程项目
[https://www.openai.com/blog/ OpenAI]
+
  
[http://research.google.com/teams/brain/ Googel_Brain]
+
[[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]]
  
[https://research.facebook.com/ai Facebook_AI-Research]
+
= 参考资料 =
  
===三个层面===
+
[[大数据智能-参考教材 | 参考教材]]
  
====实现的目标与功能分类====
+
[[大数据智能-参考课程 | 参考课程]]
  
语音识别 机器视觉 智能问答
+
[[大数据智能-参考文献 | 参考文献]]
  
====核心技术分类====
+
= 致谢 =
  
特定算法 机器学习算法 深度神经网络
+
[[致谢-微软公司]]
 
+
====底层实现方案====
+
 
+
可编程逻辑阵列 FPGA  / 通用图形处理器 GPGPU / 通用处理器 CPU 群集
+
 
+
===机器学习===
+
 
+
Machine Learning [http://scikit-learn.org scikit-learn]
+
 
+
# 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]
+
 
+
====语音识别====
+
 
+
Automatic Speech Recognition,简称ASR
+
 
+
====计算机视觉====
+
 
+
Computer Vision,简称 CV
+
 
+
===深度神经网络===
+
 
+
[[卷积神经网络]]
+
 
+
Deep Neural Networks,简称DNN
+
 
+
Stanford Deep Learning tutorials [http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial DL_tutorials]
+
 
+
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]
+
 
+
==论文报告撰写==
+
 
+
[http://www.madoko.net Madoko]
+
 
+
=项目分组=
+
 
+
[[大数据智能-学生分组]]
+
 
+
=论文研读=
+
 
+
==第一次==
+
 
+
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。
+
 
+
[[大数据智能-课程阅读1]]
+
 
+
==第二次==
+
 
+
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]]
+
 
+
=课程实践=
+
 
+
===学生准备===
+
 
+
携带笔记本,智能手机
+
 
+
(Bring your own laptop computers and camera-ready smart phones)
+
 
+
===Azure云平台使用===
+
 
+
[http://portal.azure.com Azure]
+
 
+
===Flask-Web服务器搭建===
+
 
+
[[Flask-Web服务器搭建]]
+
 
+
=课程项目=
+
 
+
==项目1-大数据==
+
 
+
===描述===
+
 
+
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。
+
 
+
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。
+
 
+
网流数据:\\166.111.134.110\team-saturn\网流数据
+
 
+
代码托管:http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn
+
 
+
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)
+
 
+
组织:以组为单位,要求要看到所有同学的贡献。
+
 
+
===作业提交===
+
 
+
{|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]]]
+
|-
+
|}
+
 
+
==项目2-Lucida使用==
+
 
+
===Lucida安装===
+
 
+
每个组在清华工业云平台上安装Lucida软件
+
 
+
* 清华工业云 [https://cloud.icenter.tsinghua.edu.cn icenter-cloud]
+
* 下载地址 [https://github.com/claritylab/lucida Lucida-AI]
+
 
+
时间:10月26日下周三中午12点之前。(校历第七周)
+
 
+
===每组工作===
+
 
+
每组熟悉了解Lucida的7种AI服务的实现原理
+
 
+
[[大数据智能-Lucida使用]]
+
 
+
==项目3-TensorFlow安装==
+
 
+
阅读深度学习DeepLearning教程
+
 
+
安装Google TensorFlow
+
 
+
完成TensorFlow网站上Get Started.
+
 
+
[https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/mnist/beginners/index.html MNIST For ML Beginners]
+
 
+
时间:2016年11月2日中午12点(校历第八周)
+
 
+
==项目4-云+端整合==
+
 
+
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)
+
 
+
===Thrift协议===
+
 
+
[https://thrift.apache.org Thrift]
+
 
+
===Client端===
+
 
+
调用摄像头拍照
+
 
+
调用Thrift接口
+
 
+
===Server端===
+
 
+
接收图片文件
+
 
+
调用服务端程序
+
 
+
===参考===
+
 
+
[https://developer.android.com/index.html Android开发入门]
+
 
+
[http://cordova.apache.org Cordova]
+
 
+
[https://github.com/claritylab/clarity-mobile clarity-mobile]
+
 
+
==项目5-机器智能==
+
 
+
===描述===
+
 
+
完成一个可展示的人工智能系统
+
 
+
步骤:
+
 
+
# 设置Azure虚拟机
+
# 架构Flask-Web服务
+
# 建立AI服务(Google Tensorflow)
+
# lucida.ai
+
# 智能端开发(移动平台、嵌入式硬件) + Thrift协议联调
+
 
+
参考:
+
[http://lucida.ai Lucida-AI]
+
 
+
===作业提交===
+
 
+
{|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]]]
+
|-
+
|}
+
 
+
=致谢=
+
 
+
本课程获得微软Azure云计算与机器学习捐赠支持。
+
 
+
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。
+
 
+
=参考文献=
+
 
+
===基础===
+
 
+
# 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.
+

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