“电子实习-智能硬件实践-快速启动”版本间的差异

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声控智能原理（1），人工智能，机器学习，信号处理；
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声控智能实践（2），录音文件audioPlot，audioNet模型训练；
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声控智能原理（2），卷积网络CNN和循环网络RNN；
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声控智能实践（3）：模型文件asrModel.pb训练，云知音网页
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声控智能实践（4），安卓应用androidAudioRecg；
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|Day 4 || 下午5点  || Python基础和IPython使用，Python库Numpy、Scipy、Matplotlib；
 
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|Day 5 || 下午14点  || 声控智能原理（1）， TensorFlow：线性模型（IPython ）；MNIST数据集tfExample；
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|Day 6 || 上午9点  || 声控智能实践（1），录音文件audioPlot，audioNet模型训练；
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|Day 6 || 上午9点  || 声控智能实践（2），录音文件audioPlot，audioNet模型训练；
 
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|Day 7 || 上午8点  || 卷积网络CNN和循环网络RNN，模型文件asrModel.pb训练，云知音网页。
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|Day 7 || 上午8点  || 声控智能原理（2），卷积网络CNN和循环网络RNN；声控智能实践（3）：模型文件asrModel.pb训练，云知音网页。
 
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|Day 8 || 上午9点半  || 声控智能实践（1），安卓应用androidAudioRecg；
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|Day 8 || 上午9点半  || 声控智能实践（4），安卓应用androidAudioRecg；
 
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|Day 9 || 上午9点半  || 声控智能扩展：Alexa智能音箱（Amazon），[[语音识别]]与[[语音合成]]。
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|Day 9 || 上午9点半  || 声控智能扩展（1）：Alexa智能音箱（Amazon），[[语音识别]]与[[语音合成]]。
 
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2017年9月11日 (一) 00:40的版本

具体内容

声控智能原理（1），人工智能，机器学习，信号处理；

声控智能实践（1）： TensorFlow：线性模型（IPython ）；MNIST数据集tfExample；

声控智能实践（2），录音文件audioPlot，audioNet模型训练；

声控智能原理（2），卷积网络CNN和循环网络RNN；

声控智能实践（3）：模型文件asrModel.pb训练，云知音网页

声控智能实践（4），安卓应用androidAudioRecg；

声控智能扩展（1）：Alexa智能音箱（Amazon），语音识别与语音合成。


具体流程1

时间 学习内容
Day 1 上午10点 智能硬件挑战单元介绍
Day 2 下午4点 抽签产生名单；注册iCenter-wiki，Gitlab账户；语音指令录音；
Day 3 下午5点 安装Python（3.6+）；安装TensorFlow(1.3+) ；
Day 4 下午5点 Python基础和IPython使用，Python库Numpy、Scipy、Matplotlib；
Day 5 下午14点 声控智能原理（1），人工智能，机器学习，信号处理；声控智能实践（1）： TensorFlow：线性模型（IPython ）；MNIST数据集tfExample；
Day 6 上午9点 声控智能实践（2），录音文件audioPlot，audioNet模型训练；
Day 7 上午8点 声控智能原理（2），卷积网络CNN和循环网络RNN；声控智能实践（3）：模型文件asrModel.pb训练，云知音网页。
Day 8 上午9点半 声控智能实践（4），安卓应用androidAudioRecg；
Day 9 上午9点半 声控智能扩展（1）：Alexa智能音箱（Amazon），语音识别与语音合成。

具体流程2

时间 学习内容
Day 1 下午5点 PYNQ入门指南；
Day 2 下午13点半 PYNQ Audio调试；
Day 3 上午9点 PYNQ USB_Cam
Day 4 上午9点 PYNQ OpenCV_Filters
取自“http://wiki.icenter.tsinghua.edu.cn/icenterwiki/index.php?title=电子实习-智能硬件实践-快速启动&oldid=45667”