“智能硬件-教学计划”版本间的差异
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第一周（2月22日）：（1）[http://portal.azure.com/ 微软Azure云]账号创建；（2）[[智能硬件-语音指令集|语音指令]]录音文件（实验用）收集。 | 第一周（2月22日）：（1）[http://portal.azure.com/ 微软Azure云]账号创建；（2）[[智能硬件-语音指令集|语音指令]]录音文件（实验用）收集。 | ||
| − | 第二周（3月 | + | 第二周（3月 1日）：（实验）微软Azure云带GPU的虚拟机创建，[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/zhengwenxun/tfExample TensorFlow框架的tfExample实验] （自编教材）； |
第三周（3月 8日）：（1）[[深度学习-入门导读|深度学习原理]]（自编教材）；（2）安装一下Android studio。 | 第三周（3月 8日）：（1）[[深度学习-入门导读|深度学习原理]]（自编教材）；（2）安装一下Android studio。 | ||
| − | + | 第四周（3月15日）：（实验）[[智能硬件-语音识别|声控神经网络的语音处理和训练]]。（语音训练数据从百度网盘下载） | |
第五周（3月22日）：[[语音识别 | 语音识别技术与现状]]（自编教材）。 | 第五周（3月22日）：[[语音识别 | 语音识别技术与现状]]（自编教材）。 | ||
#Multichannel Signal Processing with Deep Neural Networks for Automatic Speech Recognition, TASLP 2017. | #Multichannel Signal Processing with Deep Neural Networks for Automatic Speech Recognition, TASLP 2017. | ||
| − | + | 第六周（3月29日）：（实验）[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/zhengwenxun/androidAudioRecg 安卓语音识别App开发]（华为MediaPad）（自编教材） | |
第七周（4月 5日）：[[语音识别 | 基于深度学习的语音识别]]回顾。 | 第七周（4月 5日）：[[语音识别 | 基于深度学习的语音识别]]回顾。 | ||
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（课程讲课在B558教室，实验环节在B342房间。） | （课程讲课在B558教室，实验环节在B342房间。） | ||
| − | + | 第九周（4月19日）：（实验）（1）英伟达Jetson TX1的YOLO算法实验（[https://pjreddie.com/darknet/yolo/ Jetson-TX1_YOLO]）； （2）英伟达Jetson TX1上的[[CUDA|CUDA编程]]。 | |
| − | + | 第十周（4月26日）：（实验）（1）英伟达Jetson TX1的SSD算法实验（[https://myurasov.github.io/2016/11/27/ssd-tx1.html Jetson-TX1_SSD]）；（2）[[基础工业训练中心-智能硬件库|iCenter智能硬件库]] 。 | |
第十一周（5月3日）：按照学校五一放假通知，原排在5月3日（星期三）的课程停上，所缺课时不补。 | 第十一周（5月3日）：按照学校五一放假通知，原排在5月3日（星期三）的课程停上，所缺课时不补。 | ||
| − | + | 第十二周（5月10日）： [[大数据智能-调研考察 | （合作交流）]]与北京驭光科技交流机器视觉（中关村领创空间（中关村南大街1-1号））。 | |
| − | + | 第十三周（5月17日）： [[大数据智能-调研考察 | （合作交流）]]与旷视科技交流机器视觉智能硬件（融科资讯中心A座3层） | |
| − | + | 第十四周（5月24日）：（实验）PYNQ使用（[http://pynq.io PYNQ入门指南]）。 | |
| − | + | 第十五周（5月31日）：（实验）PYNQ深入（[http://pynq.readthedocs.io PYNQ]）。 | |
| − | 第十六周（6月 | + | 第十六周（6月 7日）：（实验）[[智能硬件-云端整合]]。 [[智能硬件-创意 |智能硬件课程项目]]。 |
第17周和第18周 期末考试。 | 第17周和第18周 期末考试。 | ||
2017年6月7日 (三) 07:48的版本
- 2017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10日）：Azure云账户注册，切分订阅（350美金一份）。
第一周（2月22日）：（1）微软Azure云账号创建；（2）语音指令录音文件（实验用）收集。
第二周（3月 1日）：（实验）微软Azure云带GPU的虚拟机创建，TensorFlow框架的tfExample实验 （自编教材）；
第三周（3月 8日）：（1）深度学习原理（自编教材）；（2）安装一下Android studio。
第四周（3月15日）：（实验）声控神经网络的语音处理和训练。（语音训练数据从百度网盘下载）
第五周（3月22日）： 语音识别技术与现状（自编教材）。
- Multichannel Signal Processing with Deep Neural Networks for Automatic Speech Recognition, TASLP 2017.
第六周（3月29日）：（实验）安卓语音识别App开发（华为MediaPad）（自编教材）
第七周（4月 5日）： 基于深度学习的语音识别回顾。
- Towards End-To-End Speech Recognition with Recurrent Neural Networks, ICML 2014.
- Deep Speech 2 End-to-End Speech Recognition in English and Mandarin, JMLR 2016.
第八周（4月12日）：（1）联结主义的时间分类（CTC）；（2）Amazon 的智能硬件Alexa；（3）英伟达Jetson TX1使用；（4）计算机视觉YOLO演示。
（课程讲课在B558教室，实验环节在B342房间。）
第九周（4月19日）：（实验）（1）英伟达Jetson TX1的YOLO算法实验（Jetson-TX1_YOLO）； （2）英伟达Jetson TX1上的CUDA编程。
第十周（4月26日）：（实验）（1）英伟达Jetson TX1的SSD算法实验（Jetson-TX1_SSD）；（2）iCenter智能硬件库 。
第十一周（5月3日）：按照学校五一放假通知，原排在5月3日（星期三）的课程停上，所缺课时不补。
第十二周（5月10日）： （合作交流）与北京驭光科技交流机器视觉（中关村领创空间（中关村南大街1-1号））。
第十三周（5月17日）： （合作交流）与旷视科技交流机器视觉智能硬件（融科资讯中心A座3层）
第十四周（5月24日）：（实验）PYNQ使用（PYNQ入门指南）。
第十五周（5月31日）：（实验）PYNQ深入（PYNQ）。
第十六周（6月 7日）：（实验）智能硬件-云端整合。 智能硬件课程项目。
第17周和第18周 期末考试。
