2018年3月20日 (二) 01:41的版本

2017年秋季学期

大数据智能-教学计划安排（校历时间）

2017年9月19日 微信建群。

第一周（9月19日）：学生基础调研（助教_Task1），教学团队，大数据智能概论，课程整体安排，使用教材。

第二周（9月26日）：Python\TensorFlow\Android基础（助教_Task2安装）、数学基础（回顾）。

第三周（10月03日）：学校规定，原排在10月3日（星期二）的课程停上，所缺课时不补。

第四周（10月10日）：Python Numpy/TensorFlow基础、机器学习_TensorFlow实践_tfCourse包括：（Census数据集的TF线性模型、TF逻辑斯提回归模型）

第五周（10月17日）：TensorFlow架构、深度学习_TensorFlow实践_tfExample，Iris数据集的TF深度网络DNN模型。第一次实验。

第六周（10月24日）：卷积与卷积网络（cnn-mnist项目），AlexNet。第二次实验。

第七周（10月31日）：循环网络（RNN），CTC。

第八周（11月07日）：语音识别现状（助教1：宋丹丹）、LSTM\CTC、TIMIT数据集、全中文语音识别系统案例（Eesen Kaldi）。

第九周（11月14日）：语音处理ASR：audioPlot、audioNet项目和tfSpeech项目。

第十周（11月21日）：VAD（Voice activity detection）声音端点检测、KWS关键词唤醒（KeyWord Spotting）和Wakeup唤醒、二值网络（BinaryNet）。

第11周（11月28日）：TensorFlow 数据处理tf.data。

第12周（12月05日）：计算机视觉CV：R-FCN、YOLO。

第13周（12月12日）：数据管理与大数据

第14周（12月19日）：大数据系统

第15周（12月26日）：位图索引（助教2：冯杰）（Engineering Fast Indexes）：Roaring、SPLWAH方法、CODIS方法、BAH方法

第16周（一月二日）：（实验）位图大数据系统Pilosa实验

第17周和第18周 期末考试。