中国科学院副研究员科研项目：人工智能芯片设计研究

电子工程是电气工程的一个子类，是面向电子领域的工程学。电子工程的应用形式涵盖了电动设备以及应用了控制技术、测量技术、调整技术、计算机技术、直至信息技术的各种电动开关。主要研究领域有电路与系统、通信、电磁场与微波技术、以及数字信号处理等。

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申请电子工程专业什么背景最受名校青睐？

以加州大学伯克利分校为例，申请该校电子工程硕士，需要正规大学本科毕业。申请人要有数学、计算机、物理等相关专业背景。GPA建议3.5以上，托福不低于100分，雅思7.0分。

机构针对想申请电子工程/集成电路/人工智能等热门专业的同学，专门开设了适用于升学党的背景提升科研项目，参与研究前沿课题，让学生不仅可以获得申请所需相关学术经验，还可以积累一段言之有物的实战经历，增强名校申请竞争力！

话不多说，开始深度解析科研项目

🏫课题名称：计算机科学与电子工程：人工智能芯片设计研究

📚涉及专业：电子工程、集成电路、人工智能

👫招生对象：大学生及以上

🔢班级人数：15人左右

授课教授：中国科学院副研究员

中国科学院副研究员、硕士生导师，发表多篇论文。

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科研要点：

本项目将系统讲述数字逻辑电路与芯片设计基础，介绍人工智能芯片的背景知识、深度学习训练框架和硬件描述语言，以及深度学习中卷积神经网络的相关内容。学生通过项目的学习，可理解人工智能芯片的体系结构设计方法，并对人工智能模型优化和AI芯片设计展开深度的探索与思考。

适合人群：

✅对电子工程、集成电路、人工智能感兴趣的学生

✅ 未来希望在电子工程专业发展的学生

✅想要学习论文写作，锻炼学术语言的使用及提升学术能力的学生

✅有意愿从事科研实践，产出学术科研报告和论文成果的学生

✅希望在该领域深入研究，培养学术思维，提升学术背景软实力的学生

项目安排：

1项目周期：

6周【在线小组科研+全球就业力大师课】+5周论文指导，共126课时

2课题大纲：

人工智能芯片背景知识：人工智能模型优化和AI芯片设计研究、数字逻辑电路与芯片设计基础、深度学习技术背景、图像识别、目标检测、图像分割、超分辨率重建、GAN
深度学习训练框架和硬件描述语言verilog：初步探索神经网络模型、认识梯度、链式求导法则，以及参数更新、Pytorch框架以及verilog语言、认识数据集、硬件高级综合HLS、代码讲解和实践
深度学习中的重要模型——卷积神经网络：卷积层（convolution）、全连接层（fully connected）、池化层（pooling）、Softmax function、损失函数（loss fuion）、反向传播算法（back propagation）
用高级综合工具和PYNQ实现目标检测系统：Xilinx FPGA硬件平台介绍、PYNQ编程框架、Tcl脚本和vivado开发环境、目标检测模型设计、IP生成和联调
人工智能芯片的体系结构设计方法：AI芯片中的新型架构、计算方法、工艺、器件、体系结构设计的关键问题、CPU、GPU架构以及云端、嵌入式端AI芯片
项目答辩与点评：学生项目汇报与答辩、导师点评与指导、审稿和拒稿等经验传授

3课时安排：

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