EE电子工程科研项目：探索智能科技的“心脏”，人工智能芯片设计研究

电子工程是电气工程的一个子类，是面向电子领域的工程学。电子工程的应用形式涵盖了电动设备以及应用了控制技术、测量技术、调整技术、计算机技术、直至信息技术的各种电动开关。主要研究领域有电路与系统、通信、电磁场与微波技术、以及数字信号处理等。

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申请电子工程专业什么背景最受名校青睐？

以斯坦福大学为例，申请该校电子工程硕士，需要正规大学本科毕业。申请人最好有较强的数学、物理、计算机或工程相关背景。GPA3.5分以上，需要提交GRE成绩。语言方面，托福成绩要求100分以上，不接受雅思成绩。

机构针对想申请电子工程/集成电路/人工智能等热门专业的同学，专门开设了适用于升学党的背景提升科研项目，参与研究前沿课题，让学生不仅可以获得申请所需相关学术经验，还可以积累一段言之有物的实战经历，增强名校申请竞争力！

课题名称：EE电子工程：探索智能科技的“心脏”，人工智能芯片设计研究

开课时间：2023-11-04

涉及专业：电子工程、集成电路、人工智能

招生对象：高中生、大学生

班级人数：15人左右

授课教授：中国科学院副研究员

中国科学院副研究员、硕士生导师，主要研究方向为可定制计算。

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科研要点：本项目将系统讲述人工智能系统的软硬件协同设计，介绍人工智能芯片的背景知识、深度学习训练框架pytorch和编程语言python、深度学习中卷积神经网络模型设计、优化和部署、基于FPGA的高级综合（HLS）设计方法等相关内容。通过项目训练，学生会全面接触人工智能的软硬件技术，在本研究方向快速入门并成长为具有一定基本功、可以熟练使用所学技术设计实现人工智能软硬件系统。

作为特色之一，本项目给学生配备了强大的GPU服务器用于模型设计和训练。学生可以在每次训练后随时远程连接服务器完成实验作业，不受时间限制，让学生在学习理论的同时也能亲自动手实践，产生实物成果并检验学习效果，体验所学内容的实际应用，提升coding水平。

适合人群：

✅对电子工程、集成电路、人工智能等感兴趣的学生

✅未来希望在电子工程专业发展的学生

✅想要学习论文写作，锻炼学术语言的使用及提升学术能力的学生

✅有意愿从事科研实践，产出学术科研报告和论文成果的学生

✅希望在该领域深入研究，培养学术思维，提升学术背景软实力的学生

项目安排：

1项目周期：

6周【在线小组科研+全球就业力大师课】+5周论文指导，共126课时

2课题大纲：

人工智能软硬件协同设计算法、AI芯片、深度学习技术背景、图像识别、目标检测、图像分割、超分辨率重建、GAN等、AI算法开发三要素和两步骤；
深度学习训练框架和编程语言：初步探索神经网络模型、认识梯度下降和反向传播、链式求导法和参数更新、深度学习Pytorch框架以及python语言、认识数据集、代码讲解和实践；
深度学习中的重要模型：卷积神经网络、积层（convolution）、全连接层（fully connected）、池化层（pooling）、Softmax function、损失函数（loss function）、卷积神经网络的应用展示、使用pytorch设计卷积神经网络并训练；
深度学习模型优化和部署：剪枝、量化方法以及在嵌入式系统中的部署、精度和时间的权衡问题、浮点数的表示和量化的概念、8bit量化推理方法、TensorRT工具、结构化、非结构化剪枝方法、目标检测算法（Yolo系列）、剪枝步骤详解和代码实践、剪枝模型在嵌入式系统中的部署实践；
基于FPGA和GPU的异构AI系统设计演示：Xilinx FPGA硬件平台介绍、AI芯片的体系结构设计新方法：体系结构设计的关键问题、CPU、GPU架构以及云端、嵌入式端AI芯片、新型计算方法——存算一体、新型存储器技术、新工艺、新器件；
项目答辩与点评：学生项目汇报与答辩、导师点评与指导。

3课时安排：

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