کتاب صوتی مهندسی FPGA برای تشخیص بصری و یادگیری عمیق

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی FPGA برای تشخیص بصری و یادگیری عمیق

موضوع کلی: سیستم‌های بینایی یادگیری روی فضای سخت‌افزاری

موضوع میانی: طراحی و پیاده‌سازی الگوریتم‌های بینایی روی FPGA

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه و چالش‌های بینایی یادگیری روی میدان و دلیل انتخاب FPGA
• 2. معماری فضای سخت‌افزاری FPGA و مزایای اصلی نسبت به PSU
• 3. پایه‌های پردازش سیگنال دیجیتال و عملیات عددی
• 4. مدل‌های شبکه عصبی کانولوشنی (CNN) و نحوه ترجمه‌شان به سخت‌افزار
• 5. پیاده‌سازی بسته‌های پردازش ویدیو و فیلترهای دیجیتال روی FPGA
• 6. طراحی شبکه‌های رگرسیونی بازگشتی (RNN) و LSTM برای تبدیل زمانی
• 7. تسریع اجرای شبکه‌های عصبی عمیق با استفاده از HLS و C++
• 8. مدیریت حافظه BRAM و URAM و بهینه‌سازی دسترسی به ذکر
• 9. طراحی اکسرلرेटरهای ویژه برای شبکه‌های عصبی عمیق روی FPGA
• 10. اعمال فلت‌ریسک و تبدیل شبکه‌ها به فرمت‌های مناسب سخت‌افزاری
• 11. بهینه‌سازی زمان اجرا و نظارت بر تعادل بین سرعت و حجم
• 12. سیستم‌های مکث‌دار و تعیین‌کننده دقیق برای اجرای بلادرنگ
• 13. تداخل ارتباطی و مدیریت داده‌های بین ماژول‌ها
• 14. استفاده از ابزار HLS برای توسعه سریع و تولید RTL
• 15. تست‌نویسی و تأییدپذیری برنامه‌های دیجیتال با مبدأ سخت‌افزاری
• 16. مدیریت توان و حرارت در مدارهای سریع و مقاومت در برابر گرما
• 17. طراحی بسته‌های اتصال و ارتباطی داخل سیستم (AXI, DMA, PCIe)
• 18. نمونه‌های عملی از پروژه‌های واقعی مانند تریپل و یوتیپ
• 19. تولید داده‌های آموزشی و اعتبارسنجی برای شبکه‌های هوشمند
• 20. بهینه‌سازی نهایی و استقرار در سیستم‌های مجازی و صنعتی