05 Group — Sprint Plan (12.04)

Hanlin-CAI 2022-12-04 12:27:30

【EE308FZ Lab3-2】Sprint Plan: RISD-IoT-Group

EE308FZ Main ClassHere
The Link of RequirementLab3-2 Requirement
Team NameRIDS-IoT-Group
Team Project TopicIoT Garbage Manager
Sprint Collection Link[Collection Link]
Video demo link (Temp!)Preview Demo and Pervious Oral
GitHub linkGithub Link

目录

  • 【EE308FZ Lab3-2】Sprint Plan: RISD-IoT-Group
  • 1 Summary of Pervious Work
  • 1-1 Difficulties Encountered
  • 1-2 Relevant Solution
  • 2 Defense Opinions Record
  • 3 Future Plan
  • 4 Sprint Team Division of Labor (tabular format)
  • 5 Github Repo Link


1 Summary of Pervious Work

The following Figures show the summary of our group project.

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1-1 Difficulties Encountered
  1. We didn't know much about UML diagrams before, and we rarely tried to document the process without being required to do so.
  2. Most of us have no team development experience and have not used teamwork tools, such as Shimo Document and Github Teams.
1-2 Relevant Solution
  1. After querying and learning various types of UML diagrams, the UML diagram is drawn.
  2. We held two offline meetings to update our progress and we have opened the online channel for efficient team collaboration.

2 Defense Opinions Record

Opinions RecordSolution
For the garbage classification challengeWe have the experience to utilize ResNet to resolve this problem, which can be seen in one of our pervious works.
For the battery issue of our IoT systemAs is the case with most of similar projects, we use battery to power our hardware. And in the future, we will consider adding solar panels to improve the cruising ability.

3 Future Plan

The following Figures show the future development plan of our group.

img

img

4 Sprint Team Division of Labor (tabular format)

Division of Labor:

NameDivision of Labor
Hanlin Cai (Leader)Project Manager (PM) and Defense
Zheng LiBackend development
Jiaqi HuBackend development and Defense
Zhijun ZhaoFrontend development
Yinheng LinPrototype of model and Frontend
Shipei ZhangBackend development
Youlin FengVideo Editing and Organizing
Shuying LiuDocument Writing and Organizing
Jingjie YuDocument Writing

Here is the Github repository of our project.

This blog is written by Hanlin Cai.

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Hanlin-CAI 2022-12-04
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This is the Sprint Blog 1 of Group 05.

                《人工智能:深度学习入门到精通实战》课程主要就人工智能领域相关的深度学习基础、深度学习计算、卷积神经网络+经典网络、循环神经网络+RNN进阶、优化算法、计算机视觉和自然语言处理等,配套实战案例与项目全部基于真实数据集与实际任务展开,结合深度学习框架进行建模实战。                由浅入深,每一个理论搭配一个实验,引领学员浸泡式逐步掌握各项技能和实战项目,且侧重技能不同,学员的知识体系会更加全面课程大纲:第一章:深度学习基础-深度学习简介01.1-前置知识01.2-传统编程与数据编程01.3-深度学习起源01.4-深度学习崛起与发展01.5-深度学习成功案例01.6-深度学习特点 第二章:深度学习基础-Python基础02.1-PyTorch介绍与环境配置02.2-数据操作与创建Tensor02.3-算术操作、索引与改变形状02.4-线性代数、广播机制与内存开销02.5-Tensor和NumPy相互转换与Tensor on GPU02.6-实验01-创建和使用Tensor-102.7-实验01-创建和使用Tensor-202.8-梯度下降02.9-实验02-梯度下降-102.10-实验02-梯度下降-202.11-自动求梯度概念02.12-自动求梯度实例02.13-实验03-自动求梯度-102.14-实验03-自动求梯度-2 第三章:深度学习基础-线性回归03.1-线性回归讲解03.2-线性回归实例03.3-实验04-从零实现线性回归-103.4-实验04-从零实现线性回归-203.5-实验05-线性回归的简洁实现-103.6-实验05-线性回归的简洁实现-2 第四章:深度学习基础-softmax回归04.1-softmax回归04.2-实验06-FashionMNIST04.3-实验07-从零实现Softmax回归-104.4-实验07-从零实现Softmax回归-204.5-实验08-softmax回归的简洁实现 第五章:深度学习基础-多层感知机05.1-感知机05.2-多层感知机05.3-多层感知机与神经网络05.4-激活函数05.5-正向传播05.6-反向传播05.7-正向传播和反向传播05.8-批大小05.9-实验09-从零实现MLP05.10-实验10-MLP的简洁实现 第六章:深度学习基础-模型选择、欠拟合和过拟合06.1-训练误差和泛化误差06.2-模型选择06.3-欠拟合和过拟合06.4-权重衰减06.5-丢弃法06.6-实验11-多项式函数拟合实验06.7-实验12-高维线性回归实验-106.8-实验12-高维线性回归实验-206.9-实验13-Dropout 第七章:深度学习基础-数值稳定性和模型初始化07.1-数值稳定性和模型初始化-107.2-数值稳定性和模型初始化-207.3-实验14-房价预测案例-107.4-实验14-房价预测案例-207.5-实验14-房价预测案例-3 第八章:深度学习计算-模型构造08.1-模型构造-108.2-模型构造-208.3-模型构造-308.4-实验15-模型构造-108.5-实验15-模型构造-2 第九章:深度学习计算-模型参数的访问、初始化和共享09.1-模型参数的访问09.2-模型参数初始化和共享09.3-实验16-模型参数-109.4-实验16-模型参数-2 第十章:深度学习计算-自定义层与读取和储存10.1-不含模型参数的自定义层10.2-含模型参数的自定义层10.3-实验17-自定义层10.4-读取和储存10.5-GPU计算10.6-实验18-读取和储存  第十一章:卷积神经网络11.01-卷积神经网络11.02-卷积神经网络的组成层11.03-图像分类的局限性11.04-二维卷积层与卷积层11.05-卷积在图像中的直观作用11.06-实验19-二维卷积层11.07-填充与步幅11.08-卷积过程11.09-卷积层参数-111.10-卷积层参数-211.11-实验20-Pad和Stride11.12-多输入和输出通道11.13-实验21-多通道11.14-池化层11.15-实验22-池化层 第十二章:经典网络12.01-卷积神经网络12.02-实验23-LeNet模型12.03-深度卷积神经网络12.04-实验24-AlexNet模型12.05-使用重复元素的网络12.06-实验25-VGG模型12.07-网络中的网络12.08-实验26-NiN模型12.09-含并行连接的网络12.10-实验27-GoogLeNet模型12.11-批量归一化-112.12-批量归一化-212.13-实验28-批量归一化12.14-残差网络12.15-实验29-残差网络12.16-稠密连接网络12.17-实验30-稠密连接网络 第十三章:循环神经网络13.01-语言模型和计算13.02-n元语法13.03-RNN和RNNs13.04-标准RNN向前输出流程和语言模型应用13.05-vector-to-sequence结构13.06-实验31-语言模型数据集-113.07-实验31-语言模型数据集-213.08-实验32-从零实现循环神经网络-113.09-实验32-从零实现循环神经网络-213.10-实验32-从零实现循环神经网络-313.11-实验32-从零实现循环神经网络-413.12-实验33-简洁实现循环神经网络-113.13-实验33-简洁实现循环神经网络-2 第十四章:RNN进阶14.01-通过时间反向传播-114.02-通过时间反向传播-214.03-长短期记忆-114.04-长短期记忆-214.05-实验34-长短期记忆网络-114.06-实验34-长短期记忆网络-214.07-门控循环单元14.08-RNN扩展模型14.09-实验35-门控循环单元 第十五章:优化算法15.01-优化与深度学习15.02-局部最小值和鞍点15.03-提高深度学习的泛化能力15.04-实验36-小批量梯度下降-115.05-实验36-小批量梯度下降-215.06-动量法-115.07-动量法-215.08-实验37-动量法15.09-AdaGrad算法与特点15.10-实验38-AdaGrad算法15.11-RMSrop算法15.12-实验39-RMSProp算法15.13-AdaDelta算法15.14-实验40-AdaDelta算法15.15-Adam算法15.16-实验41-Adam算法15.17-不用二阶优化讲解与超参数 第十六章:计算机视觉16.01-图像增广与挑战16.02-翻转、裁剪、变化颜色与叠加16.03-实验42-图像增广-116.04-实验42-图像增广-216.05-微调16.06-迁移学习16.07-实验43-微调-116.08-实验43-微调-216.09-目标检测16.10-边界框16.11-实验44-边界框16.12-锚框与生成多个锚框16.13-交并比16.14-实验45-生成锚框-116.15-实验45-生成锚框-216.17-标注训练集的锚框-116.18-标注训练集的锚框-216.19-实验46-标注训练集的锚框-116.20-实验46-标注训练集的锚框-216.21-实验46-标注训练集的锚框-316.22-输出预测边界框16.23-实验47-输出预测边界框-116.24-实验47-输出预测边界框-216.25-多尺度目标检测16.26-实验48-多尺度目标检测16.27-目标检测算法分类16.28-SSD与模型设计16.29-预测层16.30-损失函数16.31-SSD预测16.32-实验49-目标检测数据集16.33-实验50-SSD目标检测-116.34-实验50-SSD目标检测-216.35-实验50-SSD目标检测-316.36-实验50-SSD目标检测-416.37-实验50-SSD目标检测-516.38-实验50-SSD目标检测-6 第十七章:自然语言处理17.01-词嵌入和词向量17.02-神经网络模型17.03-跳字模型17.04-训练跳字模型17.05-连续词袋模型17.06-负采样17.07-层序softmax17.08-子词嵌入17.09-Fasttext模型17.10-全局向量的词嵌入17.11-实验51-word2vec之数据预处理-117.12-实验51-word2vec之数据预处理-217.13-实验52-word2vec之负采样-117.14-实验52-word2vec之负采样-217.15-实验53-word2vec之模型构建-117.16-实验53-word2vec之模型构建-217.17-实验54-求近义词和类比词-117.18-实验54-求近义词和类比词-217.19-实验55-文本情感分类RNN-117.20-实验55-文本情感分类RNN-217.21-实验55-文本情感分类RNN-317.22-实验55-文本情感分类RNN-417.23-TextCNN17.24-TextCNN流程17.25-实验56-文本情感分类textCNN-117.26-实验56-文本情感分类textCNN-217.27-Seq2Seq的历史与网络架构17.28-Seq2Seq的应用与存在的问题17.29-Attention机制与Bucket机制17.30-实验57-机器翻译之模型构建-117.31-实验57-机器翻译之模型构建-217.32-实验57-机器翻译之模型构建-317.33-实验58-机器翻译之训练评估-117.34-实验58-机器翻译之训练评估-217.35-实验58-机器翻译之训练评估-3

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