國立中興大學教學大綱

課程名稱	(中) AI晶片設計(3218)
	(Eng.) Hardware Accelerators for AI Deep Neural Networs
開課單位	電資學士
課程類別	選修			學分	3	授課教師	吳崇賓
選課單位	電資學士 / 學士班			授課使用語言	中文	英文/EMI		開課學期	1111
課程簡述	本課程主要讓學生了解從AI模型設計至硬體架構實現上的相關技術與考量，包含DNN關鍵運算設計、DNN不同實現技術的評估、架構與資源的權衡、最佳化的作法、當前實作的挑戰與機會 This course mainly allows students to understand the relevant technologies and considerations from the design of AI models to the implementation of hardware architecture, including the key design considerations for DNNs, evaluation of different implementations technologies of DNN, tradeoffs between architectures and resources, the utility of various optimization approaches, and recent implementation trends and opportunities
先修課程名稱								課程含自主學習	N

課程與核心能力關聯配比(%)			課程目標之教學方法與評量方法
課程目標	核心能力	配比(%)	教學方法	評量方法
讓學生從AI模型的建立、架構的認識到設計實現有完整的學習歷程 To have a complete learning process from the establishment of AI models, recognition of architecture and design implementation.			習作 其他 講授	書面報告 出席狀況 作業 測驗
授課內容(單元名稱與內容、習作/每週授課、考試進度-共18週)
週次 授課內容 第1週 AI 晶片設計簡介 Introduction to AI Accelerators 第2週 深度神經網路概論 Overview of Deep Neural Networks 第3週 DNN核心運算 DNN Kernel Computation 第4週 DNN核心運算 DNN Kernel Computation 第5週 DNN核心運算 DNN Kernel Computation 第6週 DNN加速器 DNN Accelerators 第7週 DNN加速器 DNN Accelerators 第8週 DNN加速器 DNN Accelerators 第9週 期中考 第10週 DNN資料流設計 DNN Data Flow Design 第11週 DNN資料流設計 DNN Data Flow Design 第12週 DNN資料流設計 DNN Data Flow Design 第13週 DNN資料流設計 DNN Data Flow Design 第14週 DNN模型與硬體共同設計 DNN Model and Hardware Co-Design 第15週 DNN模型與硬體共同設計 DNN Model and Hardware Co-Design 第16週 DNN模型與硬體共同設計 DNN Model and Hardware Co-Design 第17週 DNN模型與硬體共同設計 DNN Model and Hardware Co-Design 第18週 期末考/報告
學習評量方式
期中考30%、作業40%、期末考/報告30%
教科書＆參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明)
Efficient Processing of Deep Neural Networks (Morgan & Claypool) Deep Learning - Hardware Design http://eyeriss.mit.edu/tutorial.html https://cs217.stanford.edu/
課程教材（教師個人網址請列在本校內之網址）
iLeaning
課程輔導時間
Wed. 11:00-17:00 Thur. 11:00-17:00
聯合國全球永續發展目標
提供體驗課程：N

請尊重智慧財產權及性別平等意識，不得非法影印他人著作。
更新日期 西元年/月/日：2022/08/22 17:34:29	列印日期 西元年/月/日：2024 / 4 / 29
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