NEW

Tạo bộ tăng tốc AI bằng FPGA — Từ xử lý hình ảnh đến huấn luyện CNN và kiểm chứng phần cứng

Name: Tạo bộ tăng tốc AI bằng FPGA — Từ xử lý hình ảnh đến huấn luyện CNN và kiểm chứng phần cứng
Price: 132000 KRW

Nhiều người đã học về FPGA và Verilog nhưng lại gặp khó khăn ở câu hỏi "Vậy làm thế nào để trực tiếp tạo ra một bộ tăng tốc AI?". Khóa học này sẽ giải đáp thắc mắc đó. Chỉ với một tấm FPGA phổ thông và các công cụ miễn phí, bạn sẽ bắt đầu từ việc tự tay thiết kế kernel 3×3, trực tiếp huấn luyện CNN, lượng tử hóa các trọng số đã học sang INT8 để đưa vào phần cứng, và cuối cùng là kiểm chứng xem nó có khớp hoàn toàn (Bit-True) với mô hình Python đến từng bit hay không. Với 30 năm kinh nghiệm trong ngành bán dẫn và tư cách là giáo sư đương nhiệm, tôi chỉ dạy những nội dung đã được kiểm chứng trên FPGA thực tế dưới dạng các 'mạch điện hoạt động được'. Thay vì lý thuyết suông, bạn sẽ có được trải nghiệm tự tay thiết kế và chứng minh, từ đó trang bị năng lực thực chiến đáp ứng yêu cầu trong lĩnh vực thiết kế Fabless và chip bán dẫn AI.

2 học viên đang tham gia khóa học này

Độ khó Trung cấp trở lên

Thời gian Không giới hạn

EdgeChipLab

FPGA

Verilog HDL

vivado

CNN

FPGA

Verilog HDL

vivado

CNN

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

Khả năng trực tiếp thiết kế bộ tăng tốc nhận dạng hình ảnh, từ nhân 3×3 đến CNN, và vận hành trên FPGA
Kỹ năng thực tiễn trong việc lượng tử hóa (PTQ·QAT) các trọng số số thực đã huấn luyện sang INT8 để triển khai lên phần cứng.
Khả năng kiểm chứng Bit-True đối chiếu mô hình tham chiếu Python và Verilog RTL theo từng đơn vị 1-bit.
Khả năng triển khai pipeline xử lý hình ảnh thời gian thực (bộ lọc pixel, tích chập 3×3) trên FPGA
Khả năng trực tiếp thiết kế các cấu trúc tính toán thân thiện với phần cứng như Line Buffer, Winner-Take-All, Argmax, v.v.
Kinh nghiệm thực tế trong việc xử lý hai miền xung nhịp (clock domain) và căn chỉnh thời gian (timing) trong thực hành FPGA.
Kết quả là một bộ tăng tốc AI hoạt động thực tế, có thể dùng làm portfolio, được hoàn thành chỉ với các công cụ miễn phí và một tấm FPGA.

■ Giới thiệu bài giảng

Đây là khóa học thực hành giúp bạn trực tiếp thiết kế, huấn luyện và kiểm chứng bộ tăng tốc AI (NPU) chỉ với một bo mạch FPGA phổ thông (Arty S7-25) và công cụ miễn phí (Vivado). Bắt đầu từ việc tự tay thiết kế kernel 3×3, bạn sẽ trực tiếp huấn luyện CNN, lượng tử hóa các trọng số số thực đã học sang INT8 để đưa lên FPGA, sau đó kiểm chứng xem kết quả có khớp hoàn toàn (Bit-True) với mô hình tham chiếu bằng Python hay không. Không chỉ dừng lại ở việc giải thích khái niệm, bạn sẽ được tận mắt xác nhận mạch điện mình thiết kế hoạt động trên phần cứng thực tế, và toàn bộ mã nguồn đều được công khai trên GitHub.

■ Nội dung khóa học này bao gồm

Từ xử lý hình ảnh đến thiết kế bộ tăng tốc AI, khóa học được chia thành hai lộ trình tiếp nối nhau.

· Xử lý hình ảnh thời gian thực — Pipeline truyền phát pixel (pixel streaming pipeline), tích chập 3×3 (3×3 convolution), bộ đệm dòng (line buffer)

· Nhập môn tăng tốc AI — Bộ phân loại kernel cố định → Huấn luyện·Lượng tử hóa CNN (PTQ·QAT) → Xác thực Bit-True trọng số huấn luyện

Bắt đầu từ việc thiết kế thủ công, tiến tới việc kiểm chứng các trọng số đã được máy học trên phần cứng.

■ Khuyên dùng cho những đối tượng sau

· Những người đang chuẩn bị xin việc trong lĩnh vực thiết kế Front-end tại các công ty bán dẫn Fabless, nhưng đang cảm thấy bế tắc vì chỉ biết lý thuyết mà chưa có kinh nghiệm thiết kế thực tế.

· Kỹ sư cấp dưới (junior) đã từng làm việc với FPGA·Verilog nhưng chưa tiến tới giai đoạn tự mình thiết kế và kiểm chứng bộ tăng tốc AI (AI accelerator)

· Sinh viên chuyên ngành Điện tử · Kỹ thuật máy tính, những người cần portfolio hiện thực hóa chip bán dẫn AI trong thực tế

· Những người muốn chuyển việc sang lĩnh vực chip bán dẫn hệ thống AI và cần phương pháp để chứng minh năng lực phần cứng thực chiến

■ Sau khi học khóa học này

· Khả năng trực tiếp thiết kế bộ tăng tốc nhận diện hình ảnh từ nhân 3×3 đến CNN và vận hành trên FPGA

· Khả năng thực chiến trong việc lượng tử hóa trọng số số thực đã học sang INT8 (PTQ·QAT) để đưa lên phần cứng

· Khả năng kiểm chứng Bit-True, đối chiếu mô hình tham chiếu Python và Verilog RTL chính xác đến từng đơn vị 1-bit

· Khả năng trực tiếp thiết kế các cấu trúc tính toán thân thiện với phần cứng như Line Buffer, Winner-Take-All, Argmax, v.v.

· Sản phẩm bộ tăng tốc AI hoạt động thực tế, có thể sử dụng ngay cho hồ sơ năng lực (portfolio) và phỏng vấn

■ Kiến thức tiên quyết

· Kiến thức cơ bản về ngôn ngữ C, kiến thức cơ bản về mạch logic kỹ thuật số

· Kinh nghiệm về cú pháp Verilog-HDL và tổng hợp·thực thi FPGA

· Sử dụng Python cơ bản

· Khái niệm cơ bản về CNN và mạng thần kinh (Neural Network)

■ Chuẩn bị trước khi học (Quan trọng)

Khóa học này được tiến hành với tiền đề là môi trường Vivado và Python đã được cài đặt, và bạn có thể thực hiện các mô phỏng cơ bản. Việc thiết lập môi trường cơ bản dưới đây sẽ không được hướng dẫn chi tiết trong khóa học, vì vậy vui lòng chuẩn bị trước.

- Cài đặt và sử dụng cơ bản Vivado

- Cài đặt Python(Anaconda/Jupyter)

- Kiến thức cơ bản về Verilog-HDL

Các kiến thức cơ bản trên đã được hướng dẫn trong các video miễn phí trên kênh YouTube của tôi (@EdgeChipLab), hoặc bạn cũng có thể tham khảo các tài liệu khác trên thị trường. Khóa học này sẽ tập trung vào phần "Xử lý hình ảnh, Thiết kế · Huấn luyện · Kiểm chứng bộ tăng tốc AI" dựa trên những nền tảng cơ bản đó.

■ Môi trường thực hành · Vật dụng chuẩn bị

· Bo mạch FPGA: Digilent Arty S7-25

· Màn hình: Pmod OLEDrgb (SSD1331, 96×64) — Dùng để hiển thị hình ảnh đầu vào và kết quả

· Công cụ: Xilinx Vivado (miễn phí), Python (Anaconda/Jupyter)

· Nguồn thực hành: Công khai toàn bộ trên GitHub (RTL·Python·Testbench·.mem)

· Đầu vào sử dụng hình ảnh đã lưu (.mem) và không cần máy ảnh.

· Có thể học từ hình ảnh cho đến mô phỏng Vivado ngay cả khi không có board mạch hay màn hình OLED

■ Điểm mạnh riêng biệt của khóa học này

· Vòng lặp hoàn chỉnh từ Thiết kế → Học tập → Xác thực phần cứng

· Xác minh Bit-True 100% — Chứng minh không chỉ là 'chạy được' mà là 'chính xác hoàn toàn với Python'

· Với một tấm FPGA phổ thông và công cụ miễn phí, hoàn thành khóa học mà không bị giới hạn về thời gian và địa điểm

· Công khai toàn bộ trên GitHub, có thể tải về và tái hiện ngay lập tức

· Giáo sư đương nhiệm với 30 năm kinh nghiệm trong ngành bán dẫn, chỉ truyền đạt những nội dung đã được kiểm chứng trên FPGA thực tế

■ Tham khảo

· Tất cả nội dung thiết kế và triển khai trong bài giảng này đều do giảng viên trực tiếp biên soạn, và phần thuyết minh (giọng nói) được tạo bằng công nghệ TTS.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

Những người đang chuẩn bị xin việc trong lĩnh vực thiết kế Front-end Fabless bán dẫn, nhưng đang cảm thấy bế tắc vì chỉ biết lý thuyết mà chưa có kinh nghiệm thiết kế thực tế.
Kỹ sư trẻ đã từng làm việc với FPGA·Verilog nhưng chưa tiến lên được giai đoạn tự thiết kế và kiểm thử bộ tăng tốc AI (AI accelerator)
Dành cho sinh viên chuyên ngành Kỹ thuật Điện tử - Máy tính, những người cần một bộ hồ sơ năng lực (portfolio) về việc hiện thực hóa chip bán dẫn AI trong thực tế.
Những người đang muốn chuyển việc sang lĩnh vực bán dẫn hệ thống AI và cần phương pháp để chứng minh năng lực phần cứng thực tế.

Cần biết trước khi bắt đầu?

C cơ bản
Cơ sở mạch logic kỹ thuật số
Cú pháp Verilog-HDL (Có thể học trước qua video miễn phí Level 1 trên YouTube)
Cài đặt Vivado · Python (Anaconda/Jupyter) và thực hiện mô phỏng cơ bản

Xin chào
Đây là EdgeChipLab

Tôi có 30 năm kinh nghiệm trong ngành bán dẫn (Samsung Electronics) và hiện đang là giáo sư đại học.

Tôi từng là nghiên cứu viên mảng bán dẫn hệ thống tại bộ phận DS của Samsung Electronics, Giám đốc tại chi nhánh Anh và Đức, Trưởng nhóm Tiếp thị và Kinh doanh System LSI, và hiện đang giảng dạy về thiết kế bán dẫn thế hệ mới tại trường đại học.

Từ bóng bán dẫn (transistor) đến CPU·NPU·AI SoC, tôi hướng dẫn quá trình các mạch điện tự thiết kế hoạt động trên FPGA thực tế. Đặc biệt, những bài giảng này không phải là sự tập hợp các kiến thức rời rạc trên internet, mà là kết quả của việc hiện thực hóa các nghiên cứu học thuật và thiết kế đã được kiểm chứng của chính giảng viên lên phần cứng FPGA thực tế và được xác minh bằng Bit-True. Tất cả mã nguồn, bao gồm cả CPU RISC-V tự phát triển, đều được công khai trên GitHub, giúp bất kỳ ai cũng có thể tự tái hiện và kiểm chứng chỉ với một bo mạch FPGA phổ thông (Arty S7-25) và công cụ miễn phí (Vivado).

Tất cả các bài giảng được kết nối thành một lộ trình học tập duy nhất. Bắt đầu từ lý thuyết AI, tiếp nối đến xử lý hình ảnh, thiết kế và kiểm chứng bộ tăng tốc AI (NPU), và sẽ mở rộng sang các khóa học cao cấp và chuyên sâu bao gồm CPU RISC-V, NPU nâng cao, AI SoC và mini LLM. (Nội dung sẽ được cập nhật liên tục.)

[Lịch sử có thể kiểm chứng]

- Tự phát triển RISC-V CPU — Vượt qua bài kiểm tra tuân thủ chính thức (ACT) của RISC-V International Foundation, công khai mã nguồn

- 4 bài báo khoa học với tư cách là tác giả duy nhất (Đăng trên tạp chí học thuật uy tín KCI IJIBC)

- Xuất bản 2 cuốn sách trên Amazon (bao gồm AI NPU System Design with Python and Verilog, từng đứng hạng #3 Best Seller)

- Kiểm chứng hoạt động của RV32I CPU·NPU·Vision·AURA-Edge SoC trên Arty S7

YouTube @EdgeChipLab · GitHub github.com/estlit

Thêm

Chương trình giảng dạy

Tất cả

5 bài giảng ∙ (3giờ 6phút)

Phần 1. Xử lý hình ảnh thời gian thực

2 bài giảng ∙ (1giờ 5phút)

1. Nhập môn xử lý hình ảnh pixel
24:51
2. Lọc không gian — Bộ đệm dòng và tích chập 3×3
40:29

Phần 2. Nhập môn tăng tốc AI: Bộ phân loại đường thẳng nhận diện đặc trưng hướng

3 bài giảng ∙ (2giờ 1phút)

3. Bộ phân loại dòng hạt nhân cố định — FPGA biết hướng mà không cần học tập
37:55
4. Huấn luyện CNN và lượng tử hóa (PTQ·QAT)
44:23
5. Xác minh FPGA trọng số học tập — Bit-True
38:54

Ngày đăng: 22/07/2026

Cập nhật lần cuối: 22/07/2026

Đánh giá

Chưa có đủ đánh giá.

Hãy trở thành tác giả của một đánh giá giúp mọi người!

Khóa học khác của EdgeChipLab

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Lý thuyết thiết yếu cho thiết kế chip AI — Từ Neuron đến LLM

EdgeChipLab

208.724 ₫

Ưu đãi đặt sớm

28%

149.089 ₫

Nhập môn / Deep Learning(DL), Machine Learning(ML), CNN, transformer, LLM, Artificial Neural Network, AI

New

Để trực tiếp thiết kế các loại chip bán dẫn AI như NPU, bộ tăng tốc Transformer hay mini LLM, bạn cần phải hiểu rõ lý thuyết về lý do tại sao các phép toán bên trong lại diễn ra. Khóa học này được nén thành ba phần, chắt lọc những tinh túy lý thuyết thiết yếu nhất cho việc thiết kế phần cứng, từ một nơ-ron đơn lẻ cho đến CNN, Transformer và LLM. Thay vì học thuộc lòng các công thức, giáo sư đương nhiệm với 30 năm kinh nghiệm trong ngành bán dẫn sẽ kết nối lý thuyết phần mềm và triển khai phần cứng thành một thông qua trực giác về việc "tại sao nó lại như vậy".

Nhập môn

Deep Learning(DL), Machine Learning(ML), CNN

Lý thuyết thiết yếu cho thiết kế chip AI — Từ Neuron đến LLM

EdgeChipLab

208.724 ₫

Ưu đãi đặt sớm

28%

149.089 ₫

Nhập môn / Deep Learning(DL), Machine Learning(ML), CNN, transformer, LLM, Artificial Neural Network, AI

New

Thực hành phần cứng với FPGA — Từ đồng hồ kỹ thuật số đến hình ảnh camera thời gian thực

EdgeChipLab

3.458.856 ₫

Ưu đãi đặt sớm

39%

2.087.241 ₫

Cơ bản / FPGA, Verilog HDL, vivado, simulation, digital-logic, verification

New

Đây là khóa học dành cho những ai đã học cú pháp Verilog nhưng vẫn còn lúng túng với câu hỏi "Vậy thì nên tạo ra cái gì?". Chỉ với một bo mạch FPGA, bạn sẽ trực tiếp thiết kế bốn loại phần cứng: đồng hồ kỹ thuật số, cảm biến khoảng cách siêu âm, màn hình OLED và cả hình ảnh camera thời gian thực. Độ khó sẽ tăng dần từ đầu ra đến đầu vào·điều khiển, hiển thị và hình ảnh, giúp bạn nắm vững thiết kế kỹ thuật số thông qua việc tạo ra các sản phẩm thực tế có thể nhìn thấy được. Một giáo sư đương nhiệm với 30 năm kinh nghiệm trong ngành bán dẫn sẽ trực tiếp giảng dạy những nội dung đã được kiểm chứng trên FPGA thực tế.

Cơ bản

FPGA, Verilog HDL, vivado

Thực hành phần cứng với FPGA — Từ đồng hồ kỹ thuật số đến hình ảnh camera thời gian thực

EdgeChipLab

3.458.856 ₫

Ưu đãi đặt sớm

39%

2.087.241 ₫

Cơ bản / FPGA, Verilog HDL, vivado, simulation, digital-logic, verification

New

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

[Thực hành AI] Bắt đầu triển khai luận án dành cho Kỹ sư nghiên cứu AI với PyTorch

whitebox

1.162.891 ₫

Trung cấp trở lên / Deep Learning(DL), AI, PyTorch, Computer Vision(CV), Python

5.0

(35)

400+

Khi nghiên cứu AI hoặc thực hiện một dự án sử dụng nó, việc thực hiện một luận điểm cơ bản là điều cần thiết. Thông qua bài giảng này, hãy nâng cao kỹ năng thực hành của bạn bằng cách triển khai một luận văn thực tế!

Trung cấp trở lên

Deep Learning(DL), AI, PyTorch

[Thực hành AI] Bắt đầu triển khai luận án dành cho Kỹ sư nghiên cứu AI với PyTorch

whitebox

1.162.891 ₫

Trung cấp trở lên / Deep Learning(DL), AI, PyTorch, Computer Vision(CV), Python

5.0

(35)

400+

Pixart & SANA, triển khai và học Diffusion hoàn toàn thành thạo III

Sotaaz

1.878.517 ₫

Trung cấp trở lên / Python, PyTorch, AI

3.0

(2)

Triển khai từng bước từ lý thuyết đến code cho PixArt dựa trên Transformer mới nhất và SANA thích ứng nhẹ. Dựa trên DDPM·DDIM·LDM·DiT đã đề cập trong phần I·II, hoàn thành theo hướng thực hành từ kết nối text encoder, sampler (DDIM/ODE), điều chỉnh v-prediction/CFG, đến fine-tuning phong cách dữ liệu quy mô nhỏ.

Trung cấp trở lên

Python, PyTorch, AI

Pixart & SANA, triển khai và học Diffusion hoàn toàn thành thạo III

Sotaaz

1.878.517 ₫

Trung cấp trở lên / Python, PyTorch, AI

3.0

(2)

Deep Learning Odyssey của Shin Kyung-sik - Cơ bản về hình ảnh cho thị giác máy tính

asdfghjkl13551941

208.724 ₫

Nhập môn / Computer Vision(CV), Deep Learning(DL), AI

5.0

(2)

Củng cố nền tảng lý thuyết về hình ảnh, điều thiết yếu trước khi học về thị giác máy tính dựa trên học sâu. Hiểu rõ bản chất của dữ liệu hình ảnh như pixel, độ phân giải, biểu diễn màu sắc, đồng thời rèn luyện kỹ năng lập trình thực tế để đọc, chuyển đổi và tiền xử lý hình ảnh bằng Python.

Nhập môn

Computer Vision(CV), Deep Learning(DL), AI

Deep Learning Odyssey của Shin Kyung-sik - Cơ bản về hình ảnh cho thị giác máy tính

asdfghjkl13551941

208.724 ₫

Nhập môn / Computer Vision(CV), Deep Learning(DL), AI

5.0

(2)

Làm chủ tất tần tật về phát hiện bất thường bằng computer vision, từ phát triển đến triển khai

nexthumans

2.534.507 ₫

Trung cấp trở lên / Python, AI, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), azure-databricks

5.0

(11)

🚀 Học phát hiện bất thường AI thực tế với Databricks! 💡 Dừng các mô hình đắt đỏ và chậm chạp! Từ tối ưu hóa dữ liệu quy mô lớn đến triển khai thời gian thực, hoàn thành AI phát hiện bất thường có thể được sử dụng ngay trong thực tế kinh doanh.

Trung cấp trở lên

Python, AI, Machine Learning(ML)

Làm chủ tất tần tật về phát hiện bất thường bằng computer vision, từ phát triển đến triển khai

nexthumans

2.534.507 ₫

Trung cấp trở lên / Python, AI, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), azure-databricks

5.0

(11)

Chinh phục hoàn toàn vị trí Đánh giá và Phân tích bán dẫn - Chiến lược ứng tuyển PE/AE vào Samsung/SK Hynix

samcoach

2.087.241 ₫

Cơ bản / Python, Machine Learning(ML), Big Data, Pandas, Matplotlib, Data Engineering, AI

Update

Phản hồi thường xuyên

Đây là bài giảng dành cho các bạn sinh viên đang chuẩn bị ứng tuyển vào bộ phận DS của Samsung Electronics (Đánh giá và Phân tích Memory·S.LSI·Foundry·TSP·AVP) và SK hynix (PE·AE·Solution PE) nhưng còn gặp khó khăn trong việc phân biệt giữa các bộ phận kinh doanh và chức năng công việc. Dựa trên quy trình làm việc thực tế của vị trí Đánh giá sản phẩm, khóa học sẽ hệ thống lại tên gọi các vị trí công việc theo từng công ty, đồng thời hướng dẫn cách chuyển đổi kinh nghiệm chuyên ngành của bản thân sang ngôn ngữ chuyên môn để sử dụng trong bản tự giới thiệu và phỏng vấn. Bạn có thể xây dựng chiến lược ứng tuyển bằng cách kết nối các kinh nghiệm như Thiết kế mạch Analog, Verilog/FPGA, thí nghiệm quy trình, phân tích dữ liệu với các từ khóa trọng tâm như Hiệu suất (Yield), Wafer Map, Shmoo Plot và Phân tích lỗi.

Cơ bản

Python, Machine Learning(ML), Big Data

Chinh phục hoàn toàn vị trí Đánh giá và Phân tích bán dẫn - Chiến lược ứng tuyển PE/AE vào Samsung/SK Hynix

samcoach

2.087.241 ₫

Cơ bản / Python, Machine Learning(ML), Big Data, Pandas, Matplotlib, Data Engineering, AI

Update

Phản hồi thường xuyên

Dự án nhận diện biển số xe và Tất cả trong một về nhận diện hình ảnh Deep Learning học cùng TensorFlow

AISchool

2.981.773 ₫

Cơ bản / Tensorflow, Deep Learning(DL), Machine Learning(ML), CNN, NLP, Computer Vision(CV)

4.8

(74)

600+

Đây là khóa học tất cả trong một (all-in-one), nơi bạn có thể học toàn bộ quy trình từ kiến thức cơ bản về Deep Learning/TensorFlow/Computer Vision đến ứng dụng thực tiễn thông qua dự án thực tế về nhận diện biển số xe. Thông qua các bài thực hành đa dạng, bạn có thể rèn luyện kỹ năng chuyên môn để ứng dụng các mô hình Deep Learning mới nhất vào bộ dữ liệu tùy chỉnh (Custom Dataset).

Cơ bản

Tensorflow, Deep Learning(DL), Machine Learning(ML)

Dự án nhận diện biển số xe và Tất cả trong một về nhận diện hình ảnh Deep Learning học cùng TensorFlow

AISchool

2.981.773 ₫

Cơ bản / Tensorflow, Deep Learning(DL), Machine Learning(ML), CNN, NLP, Computer Vision(CV)

4.8

(74)

600+

LDM đến DiT, chinh phục hoàn toàn Diffusion thông qua việc triển khai II

Sotaaz

1.371.615 ₫

Cơ bản / Python, Deep Learning(DL), Stable Diffusion, AI

5.0

(2)

Khóa học này là một masterclass thực hành hoàn chỉnh phân tích sâu sự phát triển công nghệ cốt lõi của AI tạo sinh từ LDM(Latent Diffusion Model) đến DiT(Diffusion Transformer). Chúng ta sẽ trực tiếp phân tích nguyên lý học tập dựa trên không gian tiềm ẩn của LDM, cấu trúc của Stable Diffusion, và phương thức triển khai của Diffusion Transformer mới nhất thông qua các bài báo và code. Học viên sẽ trực tiếp triển khai các mô hình LDM, CFG(Classifier-Free Guidance), DiT dựa trên PyTorch, đồng thời học một cách có hệ thống các xu hướng mới nhất và sự tiến hóa cấu trúc của mô hình tạo sinh.

Cơ bản

Python, Deep Learning(DL), Stable Diffusion

LDM đến DiT, chinh phục hoàn toàn Diffusion thông qua việc triển khai II

Sotaaz

1.371.615 ₫

Cơ bản / Python, Deep Learning(DL), Stable Diffusion, AI

5.0

(2)

Tự học thiết kế Kinh thánh của Matbi về thiết kế AI CTNH thực tế, chinh phục hoàn toàn phép tính CNN (thực hành tăng tốc sử dụng Verilog HDL + FPGA)

semisgdh

6.887.895 ₫

Trung cấp trở lên / Verilog HDL, FPGA, CNN, Embedded

5.0

(46)

700+

Update

Phản hồi thường xuyên

Nghiên cứu kiến thức cơ bản về phần cứng AI với Matbi. Là một chuyên gia thiết kế không phải bộ nhớ, nó chứa đựng những kiến thức cần thiết để thiết kế AI HW tốt.

Trung cấp trở lên

Verilog HDL, FPGA, CNN

Tự học thiết kế Kinh thánh của Matbi về thiết kế AI CTNH thực tế, chinh phục hoàn toàn phép tính CNN (thực hành tăng tốc sử dụng Verilog HDL + FPGA)

semisgdh

6.887.895 ₫

Trung cấp trở lên / Verilog HDL, FPGA, CNN, Embedded

5.0

(46)

700+

Update

Phản hồi thường xuyên

Chiến lược ứng dụng thực tế AI trong lĩnh vực sản xuất (ngành điện tử/bán dẫn)

88888

1.401.433 ₫

Nhập môn / AI, Big Data, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

4.0

(2)

Ngành công nghiệp điện tử và bán dẫn là lĩnh vực đặc biệt quan trọng trong việc quản lý và đổi mới dựa trên dữ liệu do quy trình siêu chính xác và chuỗi cung ứng phức tạp. Khóa học này đề cập đến các chiến lược thực tiễn có thể áp dụng ngay trong sản xuất điện tử và bán dẫn như phát hiện lỗi, tối ưu hóa quy trình, bảo trì dự đoán, quản lý chuỗi cung ứng bằng cách sử dụng công nghệ AI. Cùng với các trường hợp thực tế của các công ty toàn cầu, khóa học cũng đưa ra phương pháp triển khai AI chi phí thấp và hiệu quả cao mà các doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể áp dụng một cách thực tế. Thông qua đó, học viên sẽ có thể hiểu và áp dụng chiến lược sản xuất dựa trên AI không chỉ để nâng cao năng suất và giảm chi phí mà còn để trang bị khả năng cạnh tranh trong tương lai.

Nhập môn

AI, Big Data, Machine Learning(ML)

Chiến lược ứng dụng thực tế AI trong lĩnh vực sản xuất (ngành điện tử/bán dẫn)

88888

1.401.433 ₫

Nhập môn / AI, Big Data, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

4.0

(2)

Triển khai hệ thống Ethernet thực tế học từ FPGA – Thiết kế truyền thông Gigabit dựa trên TEMAC IP

EasyFPGA

1.043.620 ₫

Cơ bản / Verilog HDL, FPGA, ethernet, xilinx, vivado

2.7

(3)

Nhiệm vụ

Khóa học này giới thiệu phương pháp thiết kế hệ thống truyền thông Gigabit Ethernet sử dụng AMD FPGA và TEMAC IP. Chúng ta sẽ tạo và cấu hình TEMAC IP trong Vivado, kết nối với module Top để thiết kế một hệ thống phần cứng có khả năng truyền và nhận khung Ethernet ở tốc độ 1Gbps. Các khái niệm cơ bản về giao thức Ethernet, cấu trúc khung, phương pháp gỡ lỗi (như ILA, Wireshark) cũng sẽ được học cùng nhau. Thiết kế RTL phản hồi ARP và truyền UDP, sau đó đo lường hiệu suất trên PC.

Cơ bản

Verilog HDL, FPGA, ethernet

Triển khai hệ thống Ethernet thực tế học từ FPGA – Thiết kế truyền thông Gigabit dựa trên TEMAC IP

EasyFPGA

1.043.620 ₫

Cơ bản / Verilog HDL, FPGA, ethernet, xilinx, vivado

2.7

(3)

Nhiệm vụ

[Thực chiến AIoT] Chuẩn bị hoàn hảo cho Makerthon Gương thông minh: Từ LLM, CV đến thiết kế phần cứng

kodekorea

2.266.147 ₫

Cơ bản / Python, Raspberry Pi, Arduino, AI, LLM

4.8

(5)

Giải quyết ngay điểm nghẽn khiến 80% thất bại tại Makerthon. Hoàn thành trong 4 tuần: Raspberry Pi · Computer Vision · LLM · Thiết kế 3D! Đạt thứ hạng cao tại Makerthon với PoC gương thông minh có thể trình diễn!

Cơ bản

Python, Raspberry Pi, Arduino

[Thực chiến AIoT] Chuẩn bị hoàn hảo cho Makerthon Gương thông minh: Từ LLM, CV đến thiết kế phần cứng

kodekorea

2.266.147 ₫

Cơ bản / Python, Raspberry Pi, Arduino, AI, LLM

4.8

(5)

Làm chủ Verilog của 설계독학 Season 2 (Trùm cuối Test Code thực tế: Hoàn thiện tấm vé nhảy việc với các bài toán khó)

semisgdh

5.754.821 ₫

Trung cấp trở lên / Verilog HDL, FPGA, system-verilog, rtl

Update

Phản hồi thường xuyên

Nếu như Phần 1 là để kiểm tra năng lực và củng cố kiến thức cơ bản, thì Phần 2 là khóa huấn luyện thực chiến cô đọng chỉ dành riêng cho việc 'trúng tuyển và chuyển việc'. Vượt qua những kiến thức ngữ pháp đơn thuần hay cấp độ cổng logic (gate level), bạn sẽ được trực tiếp thiết kế các mô-đun có độ khó cao nhất thường xuất hiện trong các bài kiểm tra lập trình và môi trường làm việc thực tế tại các tập đoàn lớn/công ty nước ngoài (như CDC, FIFO đồng bộ/bất đồng bộ, AMBA APB, SPI, I2C, bộ lọc FIR, v.v.). Bạn có cần một năng lực thiết kế vững chắc để không bị lung lay trước những câu hỏi dồn dập từ người phỏng vấn? Tôi đã gói gọn tất cả bí quyết thực chiến của ETA - người đã chuyển việc thành công từ một trường đại học địa phương sang công ty bán dẫn nước ngoài - cùng những bài toán kiểm tra lập trình khó nhất vào khóa học này. Mùa cuối cùng, hãy hoàn thiện tấm vé thông hành cho việc chuyển việc của bạn.

Trung cấp trở lên

Verilog HDL, FPGA, system-verilog

Làm chủ Verilog của 설계독학 Season 2 (Trùm cuối Test Code thực tế: Hoàn thiện tấm vé nhảy việc với các bài toán khó)

semisgdh

5.754.821 ₫

Trung cấp trở lên / Verilog HDL, FPGA, system-verilog, rtl

Update

Phản hồi thường xuyên

[Hoàn thành trong 7 ngày] Chứng chỉ MS AI-900 đậu ngay lần đầu

jobgreegi

924.350 ₫

Nhập môn / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), AI, AI Agent

5.0

(17)

Nhiệm vụ

Chứng chỉ thiết yếu trong thời đại AI, MS AI-900! 🚀 Bạn có biết không? ChatGPT chỉ hoạt động trên Microsoft Azure! Nếu bạn muốn tận dụng đúng cách Microsoft Azure OpenAI - nền tảng độc quyền cung cấp các mô hình GPT mới nhất, thì đây chính là cơ hội. Hãy phát triển thành chuyên gia dịch vụ Azure AI thông qua khóa học AI-900, và làm chủ các giải pháp AI cấp doanh nghiệp mà các công ty tin tưởng. Hãy nâng cao khả năng cạnh tranh của bạn với tư cách là một chuyên gia AI thực thụ bằng cách đạt được chứng nhận công nhận toàn cầu!

Nhập môn

Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), AI

[Hoàn thành trong 7 ngày] Chứng chỉ MS AI-900 đậu ngay lần đầu

jobgreegi

924.350 ₫

Nhập môn / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), AI, AI Agent

5.0

(17)

Nhiệm vụ

Verilog FPGA Program 6 - DDR Arbiter (HIL-A35T)

alex

2.295.965 ₫

Cơ bản / Verilog HDL, FPGA

Bài giảng này sẽ triển khai DDR Memory Arbiter.

Cơ bản

Verilog HDL, FPGA

Verilog FPGA Program 6 - DDR Arbiter (HIL-A35T)

alex

2.295.965 ₫

Cơ bản / Verilog HDL, FPGA

Khóa học AI toàn diện 2026: ChatGPT, Gemini, Midjourney, Firefly

Tanmoy Das

506.901 ₫

Nhập môn / gemini, AI, ChatGPT, Midjourney, Microsoft Copilot

5.0

(1)

Xin chào các bạn. Chào mừng đến với Khóa học AI Toàn diện 2026 của tôi: ChatGPT, Google Gemini, Midjourney, Firefly. Trong khóa học này, bạn sẽ học mọi thứ về tất cả các Công cụ AI. Tôi đã tạo các bài học video về mọi tính năng của những công cụ AI này. Bạn sẽ được xem cách triển khai thực tế về cách sử dụng từng tính năng của các công cụ này.

Nhập môn

gemini, AI, ChatGPT

Khóa học AI toàn diện 2026: ChatGPT, Gemini, Midjourney, Firefly

Tanmoy Das

506.901 ₫

Nhập môn / gemini, AI, ChatGPT, Midjourney, Microsoft Copilot

5.0

(1)

Verilog FPGA Program 6 - DDR Arbiter (Arty A7-35T)

alex

2.295.965 ₫

Cơ bản / FPGA, Verilog HDL

5.0

(3)

Khóa học này hiện thực hóa DDR Memory Arbiter.

Cơ bản

FPGA, Verilog HDL

Verilog FPGA Program 6 - DDR Arbiter (Arty A7-35T)

alex

2.295.965 ₫

Cơ bản / FPGA, Verilog HDL

5.0

(3)

Kiến trúc sư của khoảng cách vượt trội TSMC, bí quyết chiến lược số 1 thế giới

365ENM

2.295.965 ₫

Nhập môn / AI, Management, Economics, Computer Architecture

Vượt ra ngoài lĩnh vực công nghệ bán dẫn, cuốn sách này khảo sát một cách toàn diện cách thức một doanh nghiệp vận hành thế giới. Không chỉ dừng lại ở việc giải thích công nghệ đơn thuần, sách phân tích lý do tại sao Mỹ, Trung Quốc và Đài Loan đang đối đầu gay gắt xung quanh bán dẫn, đồng thời đề cập đến cách TSMC tạo ra khoảng cách vượt trội để dẫn dắt thị trường thông qua các trường hợp thực tế. Tập trung vào khả năng lãnh đạo của người sáng lập Morris Chang và chiến lược thành công của TSMC, cuốn sách mang đến cơ hội hiểu một cách tích hợp về công nghệ và quản trị kinh doanh.

Nhập môn

AI, Management, Economics

Kiến trúc sư của khoảng cách vượt trội TSMC, bí quyết chiến lược số 1 thế giới

365ENM

2.295.965 ₫

Nhập môn / AI, Management, Economics, Computer Architecture

Triển khai UART trên FPGA

EasyFPGA

596.355 ₫

Cơ bản / FPGA, system-verilog, uart, vivado

5.0

(3)

Nhiệm vụ

UART là một phương thức giao tiếp nối tiếp cơ bản và được sử dụng rộng rãi, là một chủ đề học tập rất phù hợp cho người mới bắt đầu tiếp cận thiết kế FPGA. Trong khóa học này, chúng ta sẽ tìm hiểu chi tiết về nguyên lý giao tiếp và cấu trúc khung của UART, sau đó tiến hành quá trình tự triển khai logic truyền nhận thông qua thiết kế RTL (Register Transfer Level) dựa trên hiểu biết đó. Bằng cách triển khai UART trên FPGA, bạn có thể phát triển một cách có hệ thống năng lực thiết kế mạch kỹ thuật số và tích lũy kinh nghiệm kiểm tra hoạt động ở cấp độ phần cứng thực tế thông qua mô phỏng và kiểm định. Ngoài ra, bạn cũng sẽ học cách sử dụng Soft Processor như MicroBlaze và Xilinx UART IP, từ đó hiểu rộng hơn về quy trình thiết kế hệ thống dựa trên bộ xử lý và cấu hình giao diện. Qua đó, bạn có thể trang bị năng lực phát triển toàn diện, bao gồm cả thiết kế logic và thiết kế bộ xử lý.

Cơ bản

FPGA, system-verilog, uart

Triển khai UART trên FPGA

EasyFPGA

596.355 ₫

Cơ bản / FPGA, system-verilog, uart, vivado

5.0

(3)

Nhiệm vụ

Phân tích toàn diện hệ thống Robotics: Từ linh kiện đến truyền thông

jelly

417.448 ₫

Nhập môn / Embedded, MCU, ros, robotics, robot, AI, systems

Update

Hoàn thiện khái niệm về bộ điều khiển cấp cao - cấp thấp, cảm biến và truyền thông siêu tốc trong robot thông qua ví dụ về Unitree Go2

Nhập môn

Embedded, MCU, ros

Phân tích toàn diện hệ thống Robotics: Từ linh kiện đến truyền thông

jelly

417.448 ₫

Nhập môn / Embedded, MCU, ros, robotics, robot, AI, systems

Update

Cơ bản và ứng dụng Edge Computing: Từ khái niệm đến chiến lược xây dựng thực tế

sdj0831

1.401.433 ₫

Nhập môn / AWS, Google Cloud Platform, CI/CD, AI

1.0

(1)

Trong kỷ nguyên mà dữ liệu bùng nổ và xử lý thời gian thực trở nên quan trọng, điện toán biên (edge computing) đã trở thành một công nghệ thiết yếu, không còn là lựa chọn. Khóa học này được thiết kế để bạn có thể học một cách có hệ thống mọi thứ, từ các khái niệm cốt lõi của điện toán biên đến các chiến lược triển khai để áp dụng vào môi trường kinh doanh thực tế. Thông qua khóa học này, các học viên sẽ nắm vững các nguyên tắc cơ bản của điện toán biên, và tiếp thu kiến thức cùng bí quyết thực tiễn để áp dụng vào công việc và dự án. Để trở thành chuyên gia về điện toán biên – công nghệ cốt lõi của môi trường CNTT tương lai, hãy thực hiện bước đi vững chắc nhất!

Nhập môn

AWS, Google Cloud Platform, CI/CD

Cơ bản và ứng dụng Edge Computing: Từ khái niệm đến chiến lược xây dựng thực tế

sdj0831

1.401.433 ₫

Nhập môn / AWS, Google Cloud Platform, CI/CD, AI

1.0

(1)

Tạo bộ tăng tốc AI bằng FPGA — Từ xử lý hình ảnh đến huấn luyện CNN và kiểm chứng phần cứng

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

Khuyến nghị cho những người này

Xin chàoĐây là EdgeChipLab

Chương trình giảng dạy

Đánh giá

Khóa học khác của EdgeChipLab

Khóa học tương tự

Khuyến nghị cho
những người này

Xin chào
Đây là EdgeChipLab