Lý thuyết thiết yếu cho thiết kế chất bán dẫn AI — từ nơ-ron đến LLM
Nếu muốn tự mình thiết kế các chất bán dẫn AI như NPU, bộ tăng tốc Transformer hay mini LLM, bạn cần nắm được bằng lý thuyết tại sao các phép tính bên trong chúng lại diễn ra. Khóa học này cô đọng trong ba phần những tinh túy lý thuyết thiết yếu cho thiết kế phần cứng, từ một nơ-ron đơn lẻ đến CNN, Transformer và LLM. Không phải là học thuộc công thức, mà là dùng trực giác để hiểu “tại sao lại như vậy”; một giáo sư đương nhiệm với 30 năm kinh nghiệm trong ngành bán dẫn sẽ kết nối lý thuyết phần mềm với việc triển khai phần cứng thành một thể thống nhất.
26 học viên đang tham gia khóa học này
Độ khó Nhập môn
Thời gian Không giới hạn
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
CNN
CNN
transformer
transformer
LLM
LLM
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
CNN
CNN
transformer
transformer
LLM
LLM
Muốn biết những câu hỏi thường được học viên khác hỏi không?
Chưa có câu hỏi nào được đăng lên.
Hãy đăng câu hỏi đầu tiên và phát triển cùng Inflearn!

