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課程名稱 |
深度學習系統設計自動化
Design Automation of Deep Learning Systems |
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開課學期 |
106-2 |
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授課對象 |
電機資訊學院 電機工程學研究所 |
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授課教師 |
江介宏 |
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課號 |
EEE5052 |
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課程識別碼 |
943 U0540 |
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班次 |
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學分 |
3.0 |
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全/半年 |
半年 |
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必/選修 |
選修 |
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上課時間 |
星期二2,3,4(9:10~12:10) |
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上課地點 |
電二104 |
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備註 |
總人數上限：50人 |
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Ceiba 課程網頁 |
http://ceiba.ntu.edu.tw/1062EEE5052_dadls |
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課程簡介影片 |
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核心能力關聯 |
核心能力與課程規劃關聯圖 |
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課程大綱
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為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
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課程概述 |
人工智慧，特別是深度學習，已成為改變我們日常生活的可行技術。然而，在功率，性能和成本的考量下，人工智慧系統必須以經濟方式部署到硬體中。本課程旨在探討深度學習系統於硬體加速與部署的設計自動化方法。
Artificial intelligence, in particular deep learning, becomes a viable technology transforming our daily lives. Often an artificial intelligence system has to be deployed into hardware in an economic way in terms of power, performance, and cost. This course aims to address the design automation process for hardware acceleration/deployment of deep learning systems. |
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課程目標 |
本課程將介紹深度學習系統於硬體實現的設計與自動化方法。
This course will introduce design and automation techniques for the hardware implementation of deep learning systems. |
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課程要求 |
待補 |
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預期每週課後學習時數 |
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Office Hours |
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指定閱讀 |
待補 |
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參考書目 |
待補 |
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評量方式
(僅供參考) |
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週次 |
日期 |
單元主題 |
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第1週 |
2/27 |
Introduction |
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第2週 |
3/06 |
Elements of Machine Learning |
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第3週 |
3/13 |
Deep Neural Networks |
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第4週 |
3/20 |
Training, Retraining, and Inference of Neural Networks |
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第5週 |
3/27 |
Recurrent Networks & Deep-Q Networks |
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第6週 |
4/03 |
- (Spring Break) |
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第7週 |
4/10 |
Optimization and Stochastic Computation for Neural Network Inference |
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第8週 |
4/17 |
Accelerators and Heterogeneous Computation |
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第9週 |
4/24 |
Emerging Memory Technologies and Non-Von Neumann Architecture |
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第10週 |
5/01 |
Compiler Techniques and Hardware/Software Co-Design |
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第11週 |
5/08 |
SystemC & High Level Synthesis |
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第12週 |
5/15 |
High Level Synthesis |
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第13週 |
5/22 |
High Level Synthesis |
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第14週 |
5/29 |
Security and Verification of Neural Networks |
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第15週 |
6/05 |
Security and Verification of Neural Networks |
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第16週 |
6/12 |
Literature Presentation |
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第17週 |
6/19 |
Literature Presentation |
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第18週 |
06/26 |
Project Presentation |
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