洪思远

7.1 第一、二次课

• 安装vscode、git、jupyter notebook；
• 学习PYNQ。

7.2 第三、四次课

• 光感传感器控制LED灯；
• 语音识别；
• 人脸识别：

人脸识别

7.3 第五、六次课

• 深度学习基础知识；
• 学习TensorFlow原理和常用函数；
• 学习Sigmoid、ReLU等激活函数。

7.4 第七、八次课

• 学习人工神经网络提出背景（生物学知识）；
• 学习卷积网络（CNN）原理及组成，并用TensorFlow搭建CNN模型。

7.5 第九、十次课

• 学习循环网络（RNN）原理，权重共享，及基础的RNN实现；
• 学习LSTM通过记忆单元和门单元的组合，提升RNN处理远距离依赖的能力，解决RNN网络收敛慢的问题；
• 尝试搭建Jetson-TX2平台。