卢可

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第一次课 7.16

• 了解智能硬件与智能系统的概念，对本课程的内容有了大概的认识。
• 了解了常用硬件开发板如树莓派Raspberry Pi, PYNQ, myRIO, NVIDIA Jetson TX1等。
• 学习了PYNQ的基本结构及连接方法，成功连接并运行了示例程序使LED小灯按顺序闪烁。
• 学习了Python的基本语法，并在PYNQ上实现了用LED灯二进制记录表示拨动开关的次数。

第二次课 7.17

• 复习了PYNQ的操作方法。
• 学习了基于OpenCV的人脸识别，并拍摄人脸照片进行测试。
• 在Github上下载了全部OpenCV库，并通过文件的替换尝试了对人脸上笑容的识别。
• 在PYNQ上编程实现了用LED灯对人脸及眼睛的数目进行二进制表示。

人脸识别测试结果

第三次课 7.18

• 下载安装安卓app开发软件Android Studio，并下载配套SDK使其能正常运行。
• 了解资源库gitlab的使用方法。
• 下载了androidAudioRecg语音识别app。
• 初步了解机器学习相关原理。
• 通过Android Studio将androidAudioRecg安装至Android平板上，并实现语音识别功能。

第四次课 7.19

• 录制蓝牙指令音频用于深度学习训练。
• 了解谷歌机器学习系统TensorFlow。
• 使用audioPlot将音频文件转化为时频谱图。
• 进一步学习机器学习、深度学习相关原理。
• 观看老师演示通过audioPlot和audioNet使用录制音频文件进行训练的过程。

第五次课 7.20

• 学习TensorFlow的基本概念。
• 进一步学习深度学习相关原理，了解神经网络的构成原理以及分类。
• 通过运行TensorFlow网页上的模拟程序理解神经网络相关原理。

TensorFlow网页神经网络模拟

第六次课 7.23

• 通过视频简单了解myRIO。
• 观看老师演示各种机器人，了解其功能。
• 安装机器人编程程序Choregraphe。

第七次课 7.24

• 参观光轮电子科技公司，了解当今物联网的现状及发展前景。
• 了解了公司的目标及TreeOS等代表产品。

参观公司

第八次课 7.25

• 学习Choregraphe软件的基本使用方法。
• 确定机器人表演曲目，并将音频文件导入。
• 使用Choregraphe软件图形界面进行NAO机器人编舞，完成约30s动作。

第九次课 7.26

• 根据实际情况对机器人表演音频文件进行剪辑修改并再次导入。
• 完成NAO机器人所有编舞动作。
• 完成机器人的团体编舞。
• 对机器人表演进行测试，对平衡性要求较高的动作进行修改，并对动作时间轴进行调整至与音乐一致。

机器人编舞

第十次课 7.27

• 对机器人表演情况再次进行测试。
• 将NAO机器人编舞代码上传至Gitlab。
• 进行NAO机器人表演展示。