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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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− | [[大数据智能-高新技术]]
| + | = 课堂教学 = |
| + | ==课程内容== |
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− | ==大数据索引==
| + | [[大数据与机器智能-课程内容]] |
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− | [[大数据索引]]
| + | == 教学计划 == |
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− | ==大数据算法==
| + | ** 教学计划 |
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− | [[大数据算法]] | + | 2019年秋季学期:[[大数据智能-教学计划 | 教学计划]]、 |
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− | ==大数据系统==
| + | ** 实践教学 |
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− | [[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]] |
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− | ==机器智能== | + | == 教学管理 == |
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− | [[大数据智能]]
| + | ** 课程分组 ** 课程研究 ** 课程项目 |
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− | ==论文报告撰写==
| + | [[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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− | [http://www.madoko.net Madoko]
| + | = 参考资料 = |
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− | =教学管理=
| + | [[大数据智能-参考教材 | 参考教材]] |
− | ==课程分组==
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− | [[大数据智能-学生分组]] | + | [[大数据智能-参考课程 | 参考课程]] |
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− | ==论文研读==
| + | [[大数据智能-参考文献 | 参考文献]] |
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− | ===第一次=== | + | = 致谢 = |
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− | 要求:提交研读论文的PPT(正文部分不超过10页)。
| + | [[致谢-微软公司]] |
− | | + | |
− | 时间:10月14日中午12点之前。
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− | | + | |
− | 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]] | + | |
− | | + | |
− | ===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)。
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− | | + | |
− | 时间:12月XX日中午12点之前。
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− | | + | |
− | 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。
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− | | + | |
− | [[大数据智能-课程阅读2]]
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− | | + | |
− | ==课程准备==
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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
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− | |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]]]
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− | |-
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− | |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]]]
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− | |[[[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/FQX/bitmap Group8]]]
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− | |-
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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]
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− | * 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
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− | |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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− | |}
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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.
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− | # Neil Matthew, and Richard Stones. Beginning linux programming. John Wiley & Sons, 2011.
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− | # Bjarne Stroustrup, The C++ programming language. Pearson Education, 2013.
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− | # Weiss, Mark Allen, Data structures and algorithm analysis in Java, Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc., 1998.
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− | # David Flanagan, JavaScript: The definitive guide: Activate your web pages. " O'Reilly Media, Inc.", 2011.
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− | # Miguel Grinberg, Flask Web Development: Developing Web Applications with Python. O'Reilly Media, Inc., 2014.
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− | ===深度学习===
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− | # Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016. [http://www.deeplearningbook.org/ DeepLearningBook]
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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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− | ===计算机围棋===
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− | # Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search, nature 2015.
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− | # Better Computer Go Player with Neural Network and Long-term Prediction, ICLR 2016.
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− | # Pachi: State of the art open source Go program, Advances in computer games, Springer Berlin Heidelberg, 2011.
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− | # Training Deep Convolutional Neural Networks to Play Go, JMLR 2015.
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