2.2萬
套餐獲?。?/strong>
該課程為系列課程，分為3門課程，6個課時，特惠199元（原價：294）。本頁面的課程為套餐課程中的一小節(jié)內(nèi)容。
系列課程購買→→《快速入門神經(jīng)網(wǎng)絡的建模與硬件加速》
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文件名稱：PYNQ完整源碼
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人生苦短，要用Python，本課程從數(shù)字圖像的基礎知識簡介出發(fā)，以手寫識別為例介紹分類全連接神經(jīng)網(wǎng)絡和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎知識，接著教大家如何在tensorflow上搭建和訓練手寫識別神經(jīng)網(wǎng)絡以及將選練好的參數(shù)以二進制形式存入.bin以備FPGA實現(xiàn)網(wǎng)絡使用，以一個矩陣加法運算為例，介紹高層次Vivado HLS工具中的不同約束選項所產(chǎn)生的實際效果，并使用高層次綜合工具生成了兩種神經(jīng)網(wǎng)絡加速電路。
本課程使用的開發(fā)平臺是PYNQ，用Python實現(xiàn)對GPIO硬件的控制，通過使用HLS工具生成的兩份加速器電路來搭建一個SOC系統(tǒng)，并使用Python來實現(xiàn)加速器的軟件驅(qū)動的編寫調(diào)試，然后使用這兩個加速電路共同完成手寫識別網(wǎng)絡的運算過程，完成通過調(diào)用硬件網(wǎng)絡的來演示真實手寫數(shù)字的識別，從而完成硬件電路的實際驗證。
課程特色：
從軟件到FPGA實現(xiàn)的快速入門，詳細講解工具平臺的使用，可以幫助大家打破萬事開頭難，有了這次經(jīng)歷后面的開發(fā)和學習之路將方便許多。
本期課程內(nèi)容：
第一節(jié)：數(shù)字圖像、手寫識別為例的分類全連接和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、tensorflow介紹
第二節(jié)：手寫識別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡用tensorflow搭建和訓練
適宜人群：
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有點C或者Python基礎知識的新手；
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對于AI有濃厚興趣，同時對于FPGA設計開發(fā)也有濃厚興趣并想快速上手的人群；
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做軟件想在硬件上實現(xiàn)的人，做硬件想知道怎么快速開發(fā)AI算法的人。
通過本系列課的學習，你將收獲：
- AI相關的基礎知識
- 算法方面模型的搭建與訓練
- 如何快速設計一個加速器的硬件電路
- 如何搭建SOC平臺在上面來驗證你這個電路，并放到實際的應用場景中去
課程目錄：（分3部分）
第一部分：分類全連接和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、tensorflow介紹以及手寫識別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡用tensorflow搭建和訓練；
第二部分：高層次綜合工具（Vivado HLS）介紹與實際操作，使用高層次綜合工具實現(xiàn)兩個神經(jīng)網(wǎng)絡加速電路，并搭建SOC系統(tǒng)（點擊觀看）；
第三部分：介紹PYNQ開發(fā)平臺以及使用Python實現(xiàn)對GPIO硬件的控制，并編寫加速器的軟件驅(qū)動，利用Python搭建硬件驅(qū)動從而完成真實手寫圖片的識別來驗證硬件網(wǎng)絡（點擊觀看）。
講師介紹：
黃宇杰
本科就讀于西安電子科技大學，后保研到復旦大學，所在實驗室為專用集成電路與系統(tǒng)國家重點實驗室，研究方向：計算機視覺算法。在IEEE和的國際會議上發(fā)表論文五篇，獲得國家獎學金，與蔡宇杰組隊參加全國研究生創(chuàng)“芯”大賽獲得一等獎，比賽作品為目標追蹤算法的硬件加速器設計。
蔡宇杰
多次參加電子設計競賽、數(shù)學建模競賽并獲國家級獎項，以綜合成績100.72分從西安電子科技大學保送復旦大學微電子學院讀研。在復旦期間榮獲“華為企業(yè)獎學金”與全國研究生創(chuàng)“芯”大賽獲得一等獎，同時有著豐富的實習經(jīng)歷?，F(xiàn)已拿到大疆、華為等多家名企offer。
工具列表：
Python，tensorflow，linux虛擬機，Vivado HLS 2016.1, Vivado 2016.1, Visual Stdio 2012
PYNQ開發(fā)板介紹:
PYNQ-Z2是一款功能強大豐富，開箱即用型的Xilinx ZYNQ-7000 軟硬協(xié)同嵌入式開發(fā)板。ZYNQ系列芯片基于Xilinx全可編程片上系統(tǒng)架構(gòu)（AP SoC），將雙核Cortex-A9 ARM處理器與Xilinx 7系列FPGA緊密集成在同一芯片上。板上搭載有豐富的多媒體接口和連接外設，在其本身就是一臺功能強勁的單板計算機的基礎上，進一步添加了FPGA功能，令其擁有無可比擬的開發(fā)靈活性與強大性能。此外，還支持Xilinx推出的開源框架PYNQ，支持使用Python進行應用層的開發(fā)與調(diào)用底層FPGA硬件加速，旨在使基于ZYNQ架構(gòu)上的嵌入式開發(fā)更加簡單易上手。使用Python編程語言以及豐富的第三方擴展包，開發(fā)者可以充分利用Zynq架構(gòu)中的可編程邏輯器件和微處理器的優(yōu)勢，創(chuàng)造出更多好玩有意思的嵌入式系統(tǒng)項目。
PYNQ官方微信：
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