“大数据智能-课程项目”版本间的差异

2016年12月7日 (三) 09:37的版本

课程准备

课程项目目标

构建可以实用化的人工智能云服务。

平台：云平台/工作站

学生准备

携带笔记本，智能手机

(Bring your own laptop computers and camera-ready smart phones)

Azure云平台使用

Azure

Flask-Web服务器搭建

Flask-Web服务器搭建

项目1-大数据

描述

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。

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。

网流数据：\\166.111.134.110\team-saturn\网流数据

代码托管：http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn

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)

组织：以组为单位，要求要看到所有同学的贡献。

作业提交

项目2-Lucida使用

Lucida安装

每个组在清华工业云平台上安装Lucida软件

• 清华工业云 iCenter-Cloud
• 下载地址 Lucida-AI

时间：10月26日下周三中午12点之前。（校历第七周）

每组工作

每组熟悉了解Lucida的7种AI服务的实现原理

大数据智能-Lucida使用

项目3-TensorFlow/Keras使用

作业1

1. 阅读深度学习DeepLearning教程
2. 安装Google TensorFlow
3. 完成TensorFlow网站上Get Started.

MNIST For ML Beginners

时间：2016年11月2日中午12点（校历第八周）

作业2

1. 安装Keras
2. Keras: Deep Learning library for Theano and TensorFlow

Keras

• 测试实验

http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/tuna/elixir.git

时间：2016年11月23日晚上24点（校历第十一周）

项目4-云+端整合

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）

Thrift协议

Thrift

Client端

调用摄像头拍照

调用Thrift接口

Server端

接收图片文件

调用服务端程序

参考

Android开发入门

Cordova

clarity-mobile

项目5-机器智能

描述

完成一个可展示的人工智能系统

步骤：

1. 设置Azure虚拟机
2. 架构Flask-Web服务
3. 建立AI服务（Google Tensorflow）
4. lucida.ai
5. 智能端开发（移动平台、嵌入式硬件） + Thrift协议联调

参考： Lucida-AI

作业提交

项目6-Bot开发

基于微软BotFramework和Luis自然语音理解API，设计并实现具有实用场景的智能机器人对话服务

a.动手实验：根据微软提供的文档，一步一步搭建一个简单的智能机器人，并将Code上传Azure， 或者直接将微软提供的Sample Code上传Azure，发布成Web App，并和Skype或者Web结合（时间1.5小时）

b.设计自己的智能对话机器人应用场景和功能，并设想可能的解决方案，并做报告（时间1.5小时）

c.初步实现设计的Bot的核心功能和主要场景（时间5小时） （微软会提供两个版本的Sample Code，分别是C#和NodeJS版本，选手可以根据此Code修改为自己设计的智能对话机器人，或者重新创建设计新的智能对话机器人）

d.报告：展示自己设计实现的智能对话机器人（时间10分钟）

项目7-Neural_Art

研读论文

1. A Learned Representation For Artistic Style

Google_art_style

1. A Neural Algorithm of Artistic Style

neural-style

1. Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks_CVPR_2016

neural-art-transfer

Google Art and Machine Intelligence

TensorFlow_Magenta

google_AMI

Startup DeepArt

项目8-

Madoko