Машинное обучение для автоматизации электронного проектирования

Увеличение сложности современной конструкции полупроводников требует не только традиционных алгоритмических подходов; она требует предсказуемой силы искусственного интеллекта. Этот курс познакомит вас с пересечением машинного обучения и автоматизации электронного проектирования (EDA), показывая, как использовать данные для решения задач аппаратного проектирование. Вы перейдете от понимания основных потоков проектирования чипа к реализации интеллектуальных моделей, которые могут предсказать производительность и оптимизировать макеты. К концу этого курса вы сможете определить, где машинное обучение вписывается в жизненный цикл VLSI, и применять конкретные алгоритмы для повышения эффективности проектирования. Вы получите четкое представление о том, как преобразовывать необработанные данные об оборудовании в практические выводы для более быстрой и точной разработки микросхем. Что вы узнаете: - Понять основные категории машинного обучения, относящиеся к САПР и ЭОД. - Применять регрессионные модели для оценки физических параметров, таких как сопротивление и емкость. - Проведение исследовательского анализа и нормализации данных по наборам данных, характерным для конкретного оборудования. - Использовать методы уменьшения размерности для эффективного управления крупномасштабными данными проектирования. - Практика построения линейных классификаторов и моделей логистической регрессии для оптимизации проектирования. - Изучите современные тенденции в синтезе, основанном на искусственном интеллекте, и автоматизированной проверке макета. Курс начинается с основных определений машинного обучения и электронного дизайна, а затем переходит к практической подготовке данных и методам обучения с наблюдением. Вы прочитаете подробные объяснения того, как эти математические модели применяются к реальным технологическим узлам и ограничениям дизайна. Этот курс предназначен для начинающих в области аппаратного или программного обеспечения, которые хотят понять синергию между ML и EDA. Нет необходимости в предыдущем опыте работы с машинным обучением. Начните изучать, как создавать следующее поколение интеллектуальных инструментов проектирования сегодня.