智能计算系统
课程编码：081201M05005H
英文名称：Intelligent Computing Systems
课时：40
学分：2.00
课程属性：专业普及课
主讲教师：陈云霁等
教学目的要求
本课程为计算机、电子、微电子学科研究生的专业普及课。
预修课程
性代数、概率论、数字集成电路
大纲内容
第一章 概述-A Driving Example
第1节 人工智能 1学时
第2节 智能计算系统 1学时
第3节 驱动范例 1学时
第二章 神经网络基础
第1节 从机器学习到神经网络 0.4学时
第2节 神经网络训练 0.4学时
第3节 神经网络设计原则 0.4学时
第4节 过拟合与正则化 0.4学时
第5节 交叉验证 0.4学时
第6节 章节实验一：神经网络设计实验——基于三层神经网络实现手写数字分类 0.5学时
第7节 章节实验一：神经网络设计实验——基于DLP平台实现手写数字分类 0.5学时
第三章 深度学习
第1节 适合图像处理的卷积神经网络 0.5学时
第2节 基于卷积神经网络的图像分类算法 0.5学时
第3节 基于卷积神经网络的图像目标检测算法 0.5学时
第4节 序列模型：循环神经网络 0.5学时
第5节 生成对抗网络GAN 0.5学时
第6节 驱动范例 0.5学时
第7节 章节实验二：深度学习设计实验——基于VGG19实现图像分类 1学时
第8节 章节实验二：深度学习设计实验——基于DLP平台实现图像分类 1学时
第9节 章节实验二：深度学习设计实验——非实时图像风格迁移 1学时
第10节 实验操作答疑 1.0学时
第四章 编程框架使用
第1节 为什么需要编程框架 0.5学时
第2节 编程框架概述 0.5学时
第3节 TensorFlow编程模型及基本用法 0.5学时
第4节 基于TensorFlow实现深度学习预测 0.5学时
第5节 基于TensorFlow实现深度学习训练 1学时
第五章 编程框架机理
第1节 TensorFlow的设计原则 0.25学时
第2节 TensorFlow计算图机制 0.25学时
第3节 TensorFlow系统实现 0.5学时
第4节 编程框架对比 1学时
第5节 章节实验三：编程框架实验——基于TensorFlow实现图像分类 0.25学时
第6节 章节实验三：编程框架实验——基于TensorFlow实现实时风格迁移推断 0.25学时
第7节 章节实验三：编程框架实验——基于TensorFlow实现实时风格迁移训练 0.25学时
第8节 章节实验三：编程框架实验——自定义TensorFlow CPU算子 0.25学时
第六章 深度学习处理器原理
第1节 深度学习处理器概述 0.2学时
第2节 目标算法分析 0.3学时
第3节 深度学习处理器DLP结构 0.5学时
第4节 优化设计 0.5学时
第5节 性能评价 0.2学时
第6节 其他加速器 0.3学时
第七章 深度学习处理器架构
第1节 单核深度学习处理器 0.5学时
第2节 多核深度学习处理器 0.5学时
第3节 *章节实验（选修）：深度学习处理器运算器设计 0.5学时
第4节 中期答疑 0.5学时
第八章 智能编程语言
第1节 为什么需要智能编程语言 0.5学时
第2节 智能计算系统抽象架构 1学时
第3节 智能编程模型 1学时
第4节 智能编程语言基础 1学时
第5节 智能应用编程接口 0.5学时
第6节 智能应用功能调试 0.5学时
第7节 智能应用性能调优 0.5学时
第8节 基于智能编程语言的系统开发 0.5学时
第9节 章节实验四：智能编程语言实验——智能编程语言算子开发与集成实验（BCL开发实验） 0.5学时
第10节 章节实验四：智能编程语言实验——智能编程语言性能优化实验 0.5学时
第11节 章节实验四：智能编程语言实验——智能编程语言算子开发实验（BPL开发实验） 0.5学时
第九章 综合实验
第1节 目标检测-YOLOv3 3学时
第2节 文本识别OCR-EAST 3学时
第3节 自然语言处理-BERT 3学时
第4节 实验操作答疑 1学时
教材信息
1、
《智能计算系统》
陈云霁
2020年3月
机械工业出版社
参考书
1、
Deep Learning
Ian Goodfellow；etc
2016年11月
The MIT Press
课程教师信息
陈云霁，研究员，中科院计算所智能处理器研究中心主任，中科院脑科学与智能技术卓越中心特聘研究员，研究方向为机器学习和计算机体系结构。带领团队研制了国际上首个深度学习处理器寒武纪，获得了CCF A类会议MICRO’14和ASPLOS’14最佳论文奖，以及 IEEE MICRO评选的计算机体系结构年度十佳论文（大陆首次）。先后获得中国青年科技奖、国家万人计划“青年拔尖人才”、国家自然科学基金“优秀青年基金”、中国计算机学会青年科学家奖、中国计算机学会科学技术一等奖（第一完成人）。
李威，副研究员。研究方向为高性能智能计算机设计技术，先后主持或参与了多项国家科技重大专项、国家自然科学基金面上项目、863项目、中科院国际合作项目等。作为核心成员参与了多款深度学习处理器的研发，发表或录用学术论文近30篇，专利近20项。