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Struttura del corso
Introduzione all'intelligenza artificiale nell'automazione della progettazione di semiconduttori
- Panoramica delle applicazioni di intelligenza artificiale negli strumenti EDA
- Sfide e opportunità nell'automazione della progettazione basata sull'intelligenza artificiale
- Casi di studio di integrazione di successo dell'intelligenza artificiale nella progettazione di semiconduttori
Machine Learning Per l'ottimizzazione del design
- Introduzione alle tecniche di machine learning per l'ottimizzazione della progettazione
- Selezione delle funzionalità e training del modello per EDA strumenti
- Applicazioni pratiche nel controllo delle regole di progettazione e nell'ottimizzazione del layout
Neural Networks Nella verifica del chip
- Comprendere le reti neurali e il loro ruolo nella verifica dei chip
- Implementazione di reti neurali per il rilevamento e la correzione degli errori
- Casi di studio sull'uso delle reti neurali in EDA strumenti
Tecniche avanzate di intelligenza artificiale per l'ottimizzazione della potenza e delle prestazioni
- Esplorare le tecniche di intelligenza artificiale per l'analisi della potenza e delle prestazioni
- Integrazione di modelli di intelligenza artificiale per ottimizzare l'efficienza energetica
- Esempi reali di miglioramento delle prestazioni basato sull'intelligenza artificiale
EDA Personalizzazione degli strumenti con l'intelligenza artificiale
- Personalizzazione degli strumenti EDA con l'intelligenza artificiale per specifiche sfide di progettazione
- Sviluppo di plug-in e moduli di intelligenza artificiale per piattaforme esistenti EDA
- Esercitazione pratica con gli strumenti EDA più diffusi e l'integrazione dell'intelligenza artificiale
Tendenze future nell'intelligenza artificiale per la progettazione di semiconduttori
- Tecnologie di intelligenza artificiale emergenti nell'automazione della progettazione di semiconduttori
- Direzioni future negli strumenti basati sull'intelligenza artificiale EDA
- Prepararsi ai progressi nei settori dell'intelligenza artificiale e dei semiconduttori
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Esperienza nella progettazione di semiconduttori e EDA strumenti
- Conoscenza avanzata delle tecniche di intelligenza artificiale e machine learning
- Familiarità con le reti neurali
Pubblico
- Ingegneri progettisti di semiconduttori
- Specialisti dell'intelligenza artificiale nell'industria dei semiconduttori
- EDA Sviluppatori di strumenti
21 ore
Recensioni (2)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Corso - MLflow
I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.
