“智能硬件与智能系统”版本间的差异
来自iCenter Wiki
(→云计算与大数据) |
|||
第62行: | 第62行: | ||
=项目分组= | =项目分组= | ||
+ | |||
[[智能硬件-学生分组]] | [[智能硬件-学生分组]] | ||
2016年11月6日 (日) 20:10的版本
目录
版权申明
CC BY-NC-SA
教学团队
助教:郑文勋 王晗
教学背景
随着计算机应用的日益普及和计算机网络的快速发展,互联网+的社会经济浪潮日益显现,以互联网连接的物理硬件系统和以大数据云计算为基础的信息系统,使得具有智能的机器人、自动驾驶的无人机等等智能系统成为新的技术发展浪潮,并催生了“智能硬件”的新生态。
课程内容
云+端
智能端
移动设备:Android / iOS
嵌入式设备:Raspberry Pi 2 / Arduino
可穿戴式硬件:手环 / Apple Watch
嵌入式开发平台
NVIDIA JETSON TK1
Raspberry Pi
云计算与大数据
数据中心
Google公司拥有分布全球的十几个数据中心,上百万台机器的集群计算,具体数目是保密数字
- L.A. Barroso, J. Clidaras, and U. Holzle, The Datacenter as a Computer: An Introduction to the Design of Warehouse-Scale Machines, 2nd ed., 2013.
云计算平台
- Fox, Armando, et al. "Above the clouds: A Berkeley view of cloud computing." Dept. Electrical Eng. and Comput. Sciences, University of California, Berkeley, Rep. UCB/EECS 28 (2009): 13.
大数据平台
- Jeffrey Dean and Sanjay Ghemawat, MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters, OSDI 2004.
- Chang F, Dean J, Ghemawat S, et al. Bigtable: A distributed storage system for structured data. OSDI 2006.
- Yang, Fangjin, et al. "Druid: a real-time analytical data store." ACM sigmod, 2014.
智能系统
项目分组
课程研究
课程项目
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
- Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A modern approach. Prentice-Hall, 2005.
- Ferrucci, David A. "Introduction to “this is watson”." IBM Journal of Research and Development 56.3.4 (2012): 1-1.
- Bradski, Gary, and Adrian Kaehler. Learning OpenCV: Computer vision with the OpenCV library. O'Reilly Media, Inc., 2008.
- Hauswald, Johann, et al. "Sirius: An open end-to-end voice and vision personal assistant and its implications for future warehouse scale computers." ASPLOS, ACM, 2015.
- Spectrogram, https://en.wikipedia.org/wiki/Spectrogram
- TensorFlow, https://www.tensorflow.org