基于PYNQ SOC平臺(tái)——快速入門神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模與硬件加速

該課程為系列課程，分為3門課程，6個(gè)課時(shí)，特惠199元（原價(jià)：294）。本頁面的課程為套餐課程中的一小節(jié)內(nèi)容。

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人生苦短，要用Python，本課程從數(shù)字圖像的基礎(chǔ)知識(shí)簡(jiǎn)介出發(fā)，以手寫識(shí)別為例介紹分類全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)，接著教大家如何在tensorflow上搭建和訓(xùn)練手寫識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及將選練好的參數(shù)以二進(jìn)制形式存入.bin以備FPGA實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)使用，以一個(gè)矩陣加法運(yùn)算為例，介紹高層次Vivado HLS工具中的不同約束選項(xiàng)所產(chǎn)生的實(shí)際效果，并使用高層次綜合工具生成了兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速電路。

本課程使用的開發(fā)平臺(tái)是PYNQ，用Python實(shí)現(xiàn)對(duì)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(gè)SOC系統(tǒng)，并使用Python來實(shí)現(xiàn)加速器的軟件驅(qū)動(dòng)的編寫調(diào)試，然后使用這兩個(gè)加速電路共同完成手寫識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算過程，完成通過調(diào)用硬件網(wǎng)絡(luò)的來演示真實(shí)手寫數(shù)字的識(shí)別，從而完成硬件電路的實(shí)際驗(yàn)證。

課程特色：

從軟件到FPGA實(shí)現(xiàn)的快速入門，詳細(xì)講解工具平臺(tái)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(xué)習(xí)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(shí)別為例的分類全連接和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、tensorflow介紹

第二節(jié)：手寫識(shí)別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用tensorflow搭建和訓(xùn)練

適宜人群：

• 有點(diǎn)C或者Python基礎(chǔ)知識(shí)的新手；

• 對(duì)于AI有濃厚興趣，同時(shí)對(duì)于FPGA設(shè)計(jì)開發(fā)也有濃厚興趣并想快速上手的人群；

• 做軟件想在硬件上實(shí)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(xué)習(xí)，你將收獲：

• AI相關(guān)的基礎(chǔ)知識(shí)
• 算法方面模型的搭建與訓(xùn)練
• 如何快速設(shè)計(jì)一個(gè)加速器的硬件電路
• 如何搭建SOC平臺(tái)在上面來驗(yàn)證你這個(gè)電路，并放到實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)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(luò)、tensorflow介紹以及手寫識(shí)別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用tensorflow搭建和訓(xùn)練；

第二部分：高層次綜合工具（Vivado HLS）介紹與實(shí)際操作，使用高層次綜合工具實(shí)現(xiàn)兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速電路，并搭建SOC系統(tǒng)（點(diǎn)擊觀看）；

第三部分：介紹PYNQ開發(fā)平臺(tái)以及使用Python實(shí)現(xiàn)對(duì)GPIO硬件的控制，并編寫加速器的軟件驅(qū)動(dòng)，利用Python搭建硬件驅(qū)動(dòng)從而完成真實(shí)手寫圖片的識(shí)別來驗(yàn)證硬件網(wǎng)絡(luò)（點(diǎn)擊觀看）。

講師介紹：

黃宇杰

本科就讀于西安電子科技大學(xué)，后保研到復(fù)旦大學(xué)，所在實(shí)驗(yàn)室為專用集成電路與系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，研究方向：計(jì)算機(jī)視覺算法。在IEEE和的國(guó)際會(huì)議上發(fā)表論文五篇，獲得國(guó)家獎(jiǎng)學(xué)金，與蔡宇杰組隊(duì)參加全國(guó)研究生創(chuàng)“芯”大賽獲得一等獎(jiǎng)，比賽作品為目標(biāo)追蹤算法的硬件加速器設(shè)計(jì)。

蔡宇杰

多次參加電子設(shè)計(jì)競(jìng)賽、數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽并獲國(guó)家級(jí)獎(jiǎng)項(xiàng)，以綜合成績(jī)100.72分從西安電子科技大學(xué)保送復(fù)旦大學(xué)微電子學(xué)院讀研。在復(fù)旦期間榮獲“華為企業(yè)獎(jiǎng)學(xué)金”與全國(guó)研究生創(chuàng)“芯”大賽獲得一等獎(jiǎng)，同時(shí)有著豐富的實(shí)習(xí)經(jīng)歷。現(xiàn)已拿到大疆、華為等多家名企offer。

工具列表：

Python，tensorflow，linux虛擬機(jī)，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(qiáng)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(shè)，在其本身就是一臺(tái)功能強(qiáng)勁的單板計(jì)算機(jī)的基礎(chǔ)上，進(jìn)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(qiáng)大性能。此外，還支持Xilinx推出的開源框架PYNQ，支持使用Python進(jìn)行應(yīng)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(jiǎn)單易上手。使用Python編程語言以及豐富的第三方擴(kuò)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(shì)，創(chuàng)造出更多好玩有意思的嵌入式系統(tǒng)項(xiàng)目。

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