“智能硬件-教学计划”版本间的差异

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*2017年春季学期: 智能硬件-教学计划安排 (校历时间)
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[[2018年春季-智能硬件-教学计划]]
  
微信建群(1月10日):Azure云账户注册,切分订阅(350美金一份)。
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[[2017年春季-智能硬件-教学计划]]
 
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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。
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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);
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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。
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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)
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第五周(3月22日):[[语音识别 | 语音识别技术与现状]](自编教材)。
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#Multichannel Signal Processing with Deep Neural Networks for Automatic Speech Recognition, TASLP 2017.
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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)
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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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#Towards End-To-End Speech Recognition with Recurrent Neural Networks, ICML 2014.
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#Deep Speech 2 End-to-End Speech Recognition in English and Mandarin, JMLR 2016.
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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。
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(课程讲课在B558教室,实验环节在B342房间。)
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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]]。
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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]] 。
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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。
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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))。
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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)
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第十四周(5月24日):(实验)PYNQ使用([http://pynq.io PYNQ入门指南])。
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第十五周(5月31日):(实验)PYNQ深入([http://pynq.readthedocs.io PYNQ])。
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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]]
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第17周和第18周 期末考试。
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2018年1月7日 (日) 02:57的版本

2018年春季-智能硬件-教学计划

2017年春季-智能硬件-教学计划