自強課程

課程名稱

AI模型開發招式及晶片化策略熱烈招生中全線上

[自備NB](可視疫情同步線上上課)

各行業的AI模型都有神祕的潛藏空間(Latent Space)，模型設計師們也愈來愈重視它。更關鍵的是，它是極佳的中間層(樹幹)，既支撐上層AI應用(枝葉)，又銜接底層晶片(樹根)。成為台灣AIOC(AI on Chip)產業發展的康莊大道。

在深度學習網路的隱藏層，通常是濃縮顯著特徵的地方，是從用戶需求面看不見的，所以常稱為：潛藏空間(Latent Space)。於是，可觀察的數據層和晶片層變得疏結合(Loosely-coupled)關係(圖-1)。當可觀察層的需求及演算法變化所產生的漣漪效應不會波及晶片層。同樣，當晶片層更改時，它不會影響可觀察層。這可以大大降低AI晶片開發的風險。因此，基於潛藏空間架構可以確保晶片底層設計變動的自由度，可以實現<沒錢就改版，改版就有錢的>商業策略。

課程代碼：

10S072

上課時間：

2021/8/12(四)、8/19(四)，9:00~16:00，共12小時

上課時數：

12 小時

上課地點：

台北教育中心(台北市中正區博愛路80號3樓)

課程費用：

10000元 (符合超值優惠價格者需送出報名表後，系統發出報名成功回函確認金額。)

超值優惠：

VIP企業會員價：VIP企業會員可享優惠價格 (按我)
會員優惠價： 會員於開課前七天完成報名繳費者可享會員優惠價 9900 元
會員紅利折抵：本課程歡迎使用紅利折抵，最高可使用 100 點

課程目標：

理解AI模型設計招式，運用TensorFlow訓練平台，開發各種ML(機器學習)模型。採取MLOps專案管理模式，支持AI團隊與晶片設計師的協同設計(Co-design)與開發，無縫銜接到PLC、EDA晶片設計環境。

課程特色：

特別培養學員的AI晶片化視野，著眼於ML模型的潛藏空間(Latent
Space)架構設計，支撐AI模組的復用性(Reusability)，來提升晶片
的共享性。這個新視野涵蓋下圖裡的8項要素：

商業環境--- [觀看大數據，指引人行動]

技術策略--- [中間層，通用性模組]

性能優化--- [潛藏空間，晶片設計]

實踐方法--- [聯合學習，MLOps]

修課條件：

有興趣於了解AI模型設計思維、開發技術、管理方法和晶片化商業策略
者。其中，熟悉程式設計者，可以使用Python來操作TensorFlow；而不
諳Python者，則可使用Excel來操作幕後的TensorFlow來訓練AI模型。然
後，也學習使用PLC和EDA等晶片設計環境。

課程大綱：

1、人工智慧(AI)與機器學習(ML)
2、ML與神經網路原理
3、ML是大數據淘金者
4、AI模型設計基礎
5、核心觀念：空間對映(Space-Mapping)
6、關鍵技術：潛藏空間(Latent Space)
7、AI模型設計的雕龍十八招(Part-1)
8、AI模型設計的雕龍十八招(Part-2)
9、AI模型設計的雕龍十八招(Part-3)
10、基於潛藏空間(Latent Space)的架構設計
11、回顧：目前常見的AI晶片化模式
12、前瞻：全生態的AI晶片化新策略