400-688-0112
该培养计划深度整合集成电路设计与人工智能技术,着重提升学员在神经网络加速器开发、硬件描述语言应用、芯片架构优化等领域的实战能力。课程采用阶梯式教学体系,从基础理论到FPGA平台联调,构建完整的知识图谱。
技术模块 | 关键技术点 | 实战训练 |
芯片基础架构 | 数字逻辑电路/工艺节点 | Vivado开发环境配置 |
AI加速设计 | 卷积神经网络优化 | 目标检测系统实现 |
硬件开发语言 | Verilog语法精讲 | Tcl脚本编写实战 |
课程采用20课时理论强化与38课时项目实操相结合的培养模式,配备Xilinx FPGA开发套件进行硬件联调训练。在目标检测系统开发环节,学员将完成从模型设计到IP核生成的完整流程。
学员完成全部课程后将获得包括项目结业证书、导师推荐信、国际会议论文发表机会在内的多项学术成果。科研报告撰写环节特别设置双导师审阅机制,确保技术文档的专业性与规范性。
教学全程使用Xilinx Artix-7系列FPGA开发板,配合Vivado 2022.1开发环境进行硬件加速实验。实验室配备深度学习工作站集群,支持同时进行多组神经网络训练与硬件综合实验。