智能嵌入式系统

课程编码：280216085404M3008 英文名称：Intelligent Embedded System 课时：40 学分：2.00 课程属性：专业课 主讲教师：赵二虎等

此课程为智能科学与技术专业研究生的专业普及课程。随着机器学习、深度学习、边缘计算和智能计算的发展，嵌入式系统在计算架构、软硬件组成、应用模式等方面发生了很大的变化，如何将人工智能技术与嵌入式计算系统深度耦合，大幅度增加物端平台的智能水平是一个开放的问题。通过本课程的学习，学生能够深入了解智能嵌入式系统的计算架构、软硬件组成，同时了解智能嵌入式系统的关键技术、开放平台和应用模式。

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第一章 第一章：课程概述 6学时 李超
第1节 人工智能技术概述
第2节 嵌入式计算系统概述
第3节 智能嵌入式系统的发展趋势
第二章 第二章：嵌入式系统硬件 8学时 赵二虎
第1节 嵌入式系统硬件组成及外围电路
第2节 嵌入式处理器
第3节 嵌入式存储技术
第4节 嵌入式系统硬件接口、总线与网络
第5节 嵌入式系统硬件设计方法
第三章 第三章：人工智能基础 6学时 李超
第1节 深度学习基础
第2节 卷积神经网络
第3节 循环神经网络
第4节 轻量化神经网络设计
第四章 第四章：深度学习处理器 6学时 赵二虎
第1节 深度学习处理器原理与架构
第2节 深度学习算法分析与基础算子
第3节 深度学习处理器的性能评价
第五章 第五章：智能编程框架 7学时 李超
第1节 深度学习编程框架
第2节 算子与加速优化方法
第3节 算法嵌入式移植与优化
第4节 轻量化编程框架
第5节 分布式边缘系统与编程
第六章 第六章：智能嵌入式系统应用 7学时 李超
第1节 智能嵌入式系统的工业与国防应用
第2节 课程总结与技术报告答辩

李超，之江实验室，研究员，专注于智能计算系统软硬件协同优化方向研究，从鲁棒优化和效能优化两个方向入手，研制了多款基于国产智能芯片的智能计算加速平台，提出了多种深度学习鲁棒和性能优化方法及协同加速算法，以第一/通信作者在国内外高水平期刊和会议上发表学术论文20篇（AAAI、TKDE、TOIS、WWW、JSAC、TPAMI等），第一发明人专利授权国家/国防发明专利20余项，曾获得2020年北京市“优秀青年工程师”。赵二虎，计算技术研究所，高级工程师，硕导，研究方向是嵌入式智能计算系统、专用计算机硬件、芯片微体系结构，主攻计算机系统结构方向。