Advanced AI Techniques for Semiconductor Design Automation

• Doświadczenie w projektowaniu półprzewodników i narzędziach EDA
• Zaawansowana znajomość technik sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
• Znajomość sieci neuronowych

Odbiorcy

• Inżynierowie zajmujący się projektowaniem półprzewodników
• Specjaliści ds. sztucznej inteligencji w branży półprzewodników
• Twórcy narzędzi EDA

Sztuczna inteligencja jest coraz bardziej integralną częścią projektowania i weryfikacji układów półprzewodnikowych, a zaawansowane techniki, takie jak uczenie maszynowe i sieci neuronowe, zwiększają możliwości narzędzi Electron ic Design Automation (EDA).

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą zastosować najnowocześniejsze techniki sztucznej inteligencji do automatyzacji projektowania półprzewodników, poprawiając wydajność, dokładność i innowacyjność w projektowaniu i weryfikacji układów scalonych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zastosować zaawansowane techniki AI w celu optymalizacji procesów projektowania półprzewodników.
• Zintegrować modele uczenia maszynowego z narzędziami EDA w celu usprawnienia weryfikacji projektu.
• Opracowywać rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji dla złożonych wyzwań projektowych w produkcji chipów.
• Wykorzystanie sieci neuronowych do poprawy dokładności i szybkości automatyzacji projektowania.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji w automatyzacji projektowania półprzewodników

• Przegląd zastosowań sztucznej inteligencji w narzędziach EDA
• Wyzwania i możliwości w automatyzacji projektowania opartej na sztucznej inteligencji
• Studia przypadków udanej integracji AI w projektowaniu półprzewodników

Optymalizacja projektowania Machine Learning

• Wprowadzenie do technik uczenia maszynowego na potrzeby optymalizacji projektu
• Wybór funkcji i szkolenie modeli dla narzędzi EDA
• Praktyczne zastosowania w sprawdzaniu reguł projektowych i optymalizacji układu

Weryfikacja układów scalonych Neural Networks

• Zrozumienie sieci neuronowych i ich roli w weryfikacji układów scalonych
• Wdrażanie sieci neuronowych do wykrywania i korekcji błędów
• Studia przypadków wykorzystania sieci neuronowych w narzędziach EDA

Zaawansowane techniki sztucznej inteligencji do optymalizacji mocy i wydajności

• Odkrywanie technik sztucznej inteligencji do analizy mocy i wydajności
• Integracja modeli AI w celu optymalizacji wydajności energetycznej
• Rzeczywiste przykłady zwiększania wydajności w oparciu o sztuczną inteligencję

[Dostosowywanie narzędzi za pomocą sztucznej inteligencji

• Dostosowywanie EDA narzędzi ze sztuczną inteligencją do konkretnych wyzwań projektowych
• Tworzenie wtyczek i modułów AI dla istniejących platform EDA
• Praktyczne ćwiczenia z popularnymi narzędziami EDA i integracją AI

Przyszłe trendy w sztucznej inteligencji dla projektowania półprzewodników

• Pojawiające się technologie AI w automatyzacji projektowania półprzewodników
• Przyszłe kierunki w narzędziach EDA opartych na sztucznej inteligencji
• Przygotowanie do postępów w dziedzinie sztucznej inteligencji i branży półprzewodników

Podsumowanie i kolejne kroki