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)
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.
Cái nhìn sâu sắc từ một nhà thiết kế không có bộ nhớ đang hoạt động
Kiến thức cần thiết cho thiết kế AI HW
Kinh nghiệm thiết kế máy gia tốc HW
Cẩm nang cốt lõi để thiết kế AI HW! Bạn có thể tích lũy kinh nghiệm áp dụng ngay trong thực tế.
Chuyên gia thiết kế bộ nhớ dành cho bạn đang mơ ước trở thành Hãy xem lộ trình Matbi Universe. (Nhấp vào hình ảnh để chuyển đến trang lộ trình chi tiết.)
Đây là khóa học thứ ba sau Velilog HDL Season1 và FPGA Season1. Mặc dù không bắt buộc, nhưng nội dung được cấu trúc tập trung vào những gì các bạn có thể học được khi đã hoàn thành các khóa học tiên quyết.
Trong bài giảng này, chúng ta sẽ tìm hiểu về thiết kế AI HW (AI Hardware) mà các nhà thiết kế bộ nhớ phi volatile và kỹ sư phần cứng cần phải biết. Nếu bạn tò mò về thiết kế AI HW là gì và làm thế nào để có thiết kế AI HW tối ưu, hãy chú ý đến bài giảng này nhé!
Kiến thức cơ bản cần thiết về thiết kế bán dẫn không phải bộ nhớ!
💡 Vui lòng kiểm tra trước khi đăng ký khóa học!
Trong khóa học này, chúng tôi không đề cập đến phần thuộc về chương trình giảng dạy của các khóa học tiên quyết. Các câu hỏi về nội dung được đề cập trong các khóa học tiên quyết sẽ được giải đáp tại các khóa học tiên quyết đó, vì vậy chúng tôi mong các bạn đã chuẩn bị sẵn sàng hãy đăng ký học 🙂
Video giới thiệu chi tiết và chương trình học có thể xem qua video xem trước. Vui lòng xem trước khi đăng ký khóa học!
Nhiều cơ hội trong lĩnh vực thiết kế AI HW đang chờ đợi bạn.
Lĩnh vực thiết kế AI HW là một lĩnh vực chưa đến 10 năm tuổi kể từ khi trưởng thành. Chính vì vậy, vô số startup trong và ngoài nước đang nỗ lực để trở thành công ty công nghệ hàng đầu thế giới.
Thực tế, nhu cầu về AI HW như GPU, AI ASSP/ASIC (NPU), FPGA đang liên tục tăng trưởng và dự kiến giá trị tương lai sẽ tiếp tục tăng trong hơn 10 năm tới. Như đặc điểm của thị trường với công nghệ mới nổi + nhu cầu kỳ vọng lớn cho thấy, tôi tin chắc rằng triển vọng của lĩnh vực AI HW sẽ tiếp tục tươi sáng. Điều này cũng có nghĩa là những cơ hội to lớn đang chờ đợi các bạn trong lĩnh vực AI HW.
Nếu bạn học tập lĩnh vực thiết kế AI HW - một lĩnh vực mà thị trường đang tích cực tìm kiếm các kỹ năng chuyên môn, thì giá trị của bạn cũng sẽ tăng lên. Ngay cả khi bạn đã nhận được mức lương thuộc top 1% trong ngành, chắc chắn vẫn có cơ hội để bạn nhận được mức lương cao hơn nữa.
Sau khi hoàn thành toàn bộ khóa học này
Các bạn đã sẵn sàng thiết kế AI HW tốt. Đây là một lĩnh vực mới nổi chưa đầy 10 năm kể từ khi nhu cầu công nghệ xuất hiện, nên thị trường vẫn chưa trưởng thành. Điều này có nghĩa là hướng phát triển công nghệ chưa được thiết lập rõ ràng và bí quyết công nghệ cũng chưa được truyền đạt.
Trong 4 năm thiết kế AI HW, tôi đã tích lũy những lý thuyết cốt lõi và thực hành có thể áp dụng ngay trong thực tế, được sử dụng trong các sản phẩm thực tế. Tôi khuyến nghị khóa học này cho những ai đang chuẩn bị theo học thạc sĩ/tiến sĩ AI HW hoặc chuẩn bị bước vào làm việc thực tế trong lĩnh vực này.
Gặp nhau trong công việc thực tế 🖐
Cảm ơn chân thành vì đã đọc. Nếu bạn đã đọc đến đây, dù không tham gia khóa học của tôi, tôi cũng tin chắc rằng các bạn sẽ trở thành những kỹ sư thiết kế xuất sắc.
Lựa chọn là của các bạn. Tôi mong được gặp các bạn trong thực tế công việc.
Cảm ơn bạn. Matbi gửi.
🎁 Tặng coupon giảm giá cho các thành viên cộng đồng tự học thiết kế! 🥰
I had an experience accelerating a given model with GPU in the lab. I really wanted to design it myself, but I was at a loss because there were no proper lectures or books that taught me about hardware accelerator design. Then I came across Matbi's AI hardware design lecture. This lecture was very helpful not only for hardware accelerator design methods but also for understanding the basics of deep learning. I recommend this lecture to those who are curious about hardware accelerator design methods and those who want to efficiently study by selecting knowledge that is helpful for hardware design among the vast amount of deep learning knowledge. I'm looking forward to the next lecture!
Thank you so much for your detailed second comment!!
It really helps me a lot in making the next lecture.
I made it thinking that it was a lecture for beginners in the field.
That means there are a lot of things you can do based on this knowledge in the future, right?!
There are a lot of materials on the Internet, so if you read them and study them, it will help you improve your skills.
Enjoy :)
lkj9021, thank you for leaving a course review.
Even though it's still the early part of the course, your five-star rating gives me great encouragement. This course is structured so that you can naturally develop design intuition by building theory and practice together, so if you keep following along consistently, you'll feel even greater results in the latter part. Let's go all the way to completion together!
Taking my time to review it several times helped me understand. I think I got stuck because I was rushing too much. Thank you for explaining it in a way that's easy for undergraduates to understand and for your kind responses.
lksj112, thank you for leaving another precious course review.
I'm especially grateful that you initially had some disappointments, but through review, you came to understand and changed your evaluation positively. When rushing through, there are parts that get stuck, but I'm impressed by how you calmly repeated and understood through multiple attempts. I'm even more grateful that you didn't give up on the course. I won't say my lecture is a perfect lecture. If you complete it to the end and gain something from it, that would be a great reward for me. I'll continue to support you in completing it to the end. Thank you.
PhD, thank you for leaving a course review.
Although it's still early, you're building important foundational concepts, so the remaining course will become much easier. Keep going steadily and complete it to the end.
Thank you for leaving a review, Noh Jun-tae.
You're already more than halfway through! If you continue steadily like this, you'll build a solid foundation in both practice and theory. Let's run together until the finish line.