目标
构建可以实用化的人工智能云服务。
平台：云平台/GPU工作站
准备工作
项目1-大数据索引
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：GitLab
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，要求看到所有同学的贡献。
作业提交
| [[Group1]] | [[Group2]] | [[Group3]] | [[Group4]] |
| [[Group5]] | [[Group6]] | [[Group7]] | [[Group8]] |
项目2-Lucida使用
Lucida安装
每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
时间：10月26日下周三中午12点之前。（校历第七周）
Lucida使用
每组熟悉了解Lucida的一种AI服务的实现原理
项目3-TensorFlow/Keras实践
作业1_TensorFlow
- 阅读深度学习教程 Deep Learning
- 安装Google TensorFlow
- 完成TensorFlow网站上 Get Started
- 测试实验：MNIST For ML Beginners
时间：11月2日中午12点（校历第八周）
作业2_Keras
时间：11月23日晚上24点（校历第十一周）
项目4-云＋端整合
时间：11月9日中午12点（校历第九周）（特殊情况，延长一周）
Thrift协议
Client端
- 调用摄像头拍照
- 调用Thrift接口发送图片
Server端
- 接收图片文件
- 调用服务端程序
参考资料
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：
- 设置Azure虚拟机
- 搭建Flask-Web服务
- 建立AI服务（Google TensorFlow）
- 智能端开发（移动平台、嵌入式硬件）+ Thrift协议联调
参考： Lucida-AI
成果展示
项目6-ChatBot开发
基于微软BotFramework和LUIS自然语言理解API，设计并实现具有实用场景的智能机器人对话服务。
流程
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. 参赛者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. 初步实现参赛者设计的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Node.js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）
参考
- 实验参考文档 Hackathon_Code
- 微软云Azure Web服务 WebApp
- 建议使用Visual Studio 2015 Community开发微软智能对话机器人
项目7-NeuralArt实践
Neural Art，神经网络艺术
研读论文
- A Neural Algorithm of Artistic Style
- A Learned Representation For Artistic Style
- Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks, CVPR 2016
代码实现
成功案例
作业完成
第1组、第2组、第3组、第5组
第4组和第6组（缺）
项目8-Azure云实践
实验参考网址 WorkShop
机器学习
实验1 手写数字识别 Machine_Learning
步骤：
- Create a Machine Learning experiment
- Upload a dataset
- Train a classification model
- Score the model
- Deploy the model as a Web service
大数据分析
实验2 Spark集群实验 HDInsight
步骤：
- Create a Spark cluster on HDInsight
- Upload Jupyter notebooks to the cluster
- Work with Jupyter notebooks
- Interactively explore data in Spark
- Use Jupyter to develop a machine-learning model
- Remove the HDInsight Spark cluster