“智能硬件-实践教学”版本间的差异

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* 课程准备
 
（1）云环境使用
 
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[http://cloud.icenter.tsinghua.edu.cn 工业云]]账号创建；
 
[http://cloud.icenter.tsinghua.edu.cn 工业云]]账号创建；
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* 声控智能硬件
  
 
（2）深度学习TensorFlow实践
 
（2）深度学习TensorFlow实践
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[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/zhengwenxun/androidAudioRecg 安卓语音识别App开发]
 
[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/zhengwenxun/androidAudioRecg 安卓语音识别App开发]
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*云+端声控智能整合
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PYNQ使用（[http://pynq.io PYNQ入门指南]）。
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PYNQ深入（[http://pynq.readthedocs.io PYNQ]）。
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* 机器视觉的对象检测
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（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]]。
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（2）英伟达Jetson TX1的SSD算法实验（[https://myurasov.github.io/2016/11/27/ssd-tx1.html Jetson-TX1_SSD]）；

2017年6月17日 (六) 05:19的版本

  • 课程准备

（1）云环境使用

微软Azure云账号创建；

工业云]账号创建；

  • 声控智能硬件

（2）深度学习TensorFlow实践

微软Azure云带GPU的虚拟机创建，TensorFlow框架的tfExample实验；

（3）TensorFlow声控神经网络训练

语音指令录音文件（实验用）收集。

声控神经网络的语音处理和训练。（语音训练数据从服务器下载（\\101.6.160.42\saturn））

（4）安卓平台声控app开发

安装一下Android studio。安装软件从服务器上下载。

安卓语音识别App开发

  • 云+端声控智能整合

PYNQ使用（PYNQ入门指南）。

PYNQ深入（PYNQ）。



  • 机器视觉的对象检测

（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。

（2）英伟达Jetson TX1的SSD算法实验（Jetson-TX1_SSD）；

取自“http://wiki.icenter.tsinghua.edu.cn/icenterwiki/index.php?title=智能硬件-实践教学&oldid=43755”