227-0085-06L  Projekte & Seminare: Neural Network on Low Power FPGA: A Practical Approach

SemesterHerbstsemester 2020
DozierendeL. Benini
Periodizitätjedes Semester wiederkehrende Veranstaltung
LehrveranstaltungFindet dieses Semester nicht statt.
LehrspracheEnglisch
KommentarNur für Elektrotechnik und Informationstechnologie BSc.

Die Lerneinheit kann nur einmal belegt werden. Eine wiederholte Belegung in einem späteren Semester ist nicht anrechenbar.



Lehrveranstaltungen

NummerTitelUmfangDozierende
227-0085-06 PProjekte & Seminare: Neural Network on Low Power FPGA: A Practical Approach Für Fachstudierende und Hörer/-innen ist eine Spezialbewilligung der Dozierenden notwendig.
Findet dieses Semester nicht statt.
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Bitte beachten Sie, dass die Seite jeweils erst zwei Wochen vor Semesterbeginn zugänglich ist und im Verlauf des Semesters wieder abgeschaltet wird. Die Einschreibung ist nur von Freitag vor Semesterbeginn bis zum ersten Freitag im Semester mittags möglich.

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Please note that the P&S-site is accessible no earlier than two weeks before the start of the semester until four weeks after the start of the semester. Enrollment is only possible from Friday before the start of the semester until noon of the first Friday in the semester.
2 Std.L. Benini

Katalogdaten

KurzbeschreibungDer Bereich Praktika, Projekte, Seminare umfasst Lehrveranstaltungen in unterschiedlichen Formaten zum Erwerb von praktischen Kenntnissen und Fertigkeiten. Ausserdem soll selbstständiges Experimentieren und Gestalten gefördert, exploratives Lernen ermöglicht und die Methodik von Projektarbeiten vermittelt werden.
LernzielArtifical Intelligence and in particular neural networks are inspired by biological systems, such as the human brain. Through the combination of powerful computing resources and novel architectures for neurons, neural networks have achieved state-of-the-art results in many domains such as computer vision. FPGAs are one of the most powerful platform to implement neural networks as they can handle different algorithms in computing, logic, and memory resources in the same device. Faster performance comparing to competitive implementations as the user can hardcore operations into the hardware. This course will give to the student the basis of Machine Learning to understand how they work and how they can be trained and giving hand-on experiences with the training tools such as Keras. Moreover the course will focus in deploy algorithms in low power FPGA such as the Lattice sensAI platform to have energy efficient running algorithms. The course will provide to the students the tools and know-how to implement neural netwok on an FPGA, and the student will challenge theirself in a 5 weeks piratical project that they will present at the end of the course. Experience in FPGA programming is desirable but not mandatory.

The course will be taught in English.

Leistungskontrolle

Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Leistungskontrolle als Semesterkurs
ECTS Kreditpunkte2 KP
PrüfendeL. Benini
Formunbenotete Semesterleistung
PrüfungsspracheEnglisch
RepetitionRepetition nur nach erneuter Belegung der Lerneinheit möglich.

Lernmaterialien

Keine öffentlichen Lernmaterialien verfügbar.
Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt.

Gruppen

Keine Informationen zu Gruppen vorhanden.

Einschränkungen

Allgemein : Für Fachstudierende und Hörer/-innen ist eine Spezialbewilligung der Dozierenden notwendig
PlätzePlätze beschränkt. Spezielles Auswahlverfahren.
BelegungsbeginnBelegung ab 18.09.2020 möglich
VorrangDie Belegung der Lerneinheit ist nur durch die primäre Zielgruppe möglich
Primäre ZielgruppeElektrotechnik und Informationstechnologie BSc (228000)
WartelisteBis 25.09.2020
BelegungsendeBelegung nur bis 25.09.2020 möglich

Angeboten in

StudiengangBereichTyp
Elektrotechnik und Informationstechnologie BachelorProjekte & Seminare (HS 2020)WInformation