Advanced AI Techniques for Semiconductor Design Automation

• 具有半导体设计和 EDA 工具的经验
• 人工智能和机器学习技术的高级知识
• 熟悉神经网络

观众

• 半导体设计工程师
• 半导体行业的人工智能专家
• EDA 工具开发人员

人工智能在半导体芯片的设计和验证中越来越重要，机器学习和神经网络等先进技术增强了 Electronic 设计自动化 （EDA） 工具的能力。

这种以讲师为主导的现场培训（现场或远程）面向希望将尖端人工智能技术应用于半导体设计自动化，提高芯片设计和验证的效率，准确性和创新的高级专业人士。

在培训结束时，参与者将能够：

• 应用先进的 AI 技术来优化半导体设计流程。
• 将机器学习模型集成到 EDA 工具中，以增强设计验证。
• 开发 AI 驱动的解决方案，应对芯片制造中的复杂设计挑战。
• 利用神经网络提高设计自动化的准确性和速度。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在现场实验室环境中实际实施。

课程定制选项

• 如需申请此课程的定制培训，请联系我们进行安排。

半导体设计自动化中的人工智能简介

• EDA 工具中的 AI 应用概述
• 人工智能驱动型设计自动化的挑战和机遇
• 在半导体设计中成功集成人工智能的案例研究

Machine Learning 用于设计优化

• 用于设计优化的机器学习技术简介
• EDA 工具的特征选择和模型训练
• 在设计规则检查和布局优化中的实际应用

Neural Networks 在芯片验证中

• 了解神经网络及其在芯片验证中的作用
• 实现用于错误检测和纠正的神经网络
• 在 EDA 工具中使用神经网络的案例研究

用于功耗和性能优化的高级 AI 技术

• 探索用于功耗和性能分析的 AI 技术
• 集成 AI 模型以优化电源效率
• AI 驱动的性能增强的真实示例

EDA 使用 AI 进行工具定制

• 使用 AI 定制 EDA 工具，以应对特定的设计挑战
• 为现有 EDA 平台开发 AI 插件和模块
• 使用流行的 EDA 工具和 AI 集成进行实践

AI 在半导体设计中的未来趋势

• 半导体设计自动化中的新兴人工智能技术
• 人工智能驱动的 EDA 工具的未来发展方向
• 为人工智能和半导体行业的进步做好准备

摘要和后续步骤