Mudanças entre as edições de "SSC-741"
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*Artigo : [https://arxiv.org/pdf/1510.00149.pdf | DEEP COMPRESSION: COMPRESSING DEEP NEURAL NETWORKS WITH PRUNING, TRAINED QUANTIZATION AND HUFFMAN CODING] | *Artigo : [https://arxiv.org/pdf/1510.00149.pdf | DEEP COMPRESSION: COMPRESSING DEEP NEURAL NETWORKS WITH PRUNING, TRAINED QUANTIZATION AND HUFFMAN CODING] | ||
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| − | ** | + | **Presentation: [https://web.stanford.edu/class/cs231a/lectures/intro_cnn.pdf Introduction to Convolutional Neural Networks] |
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| + | **Artigo: [https://www.jstage.jst.go.jp/article/elex/advpub/0/advpub_13.20161134/_pdf An efficient implementation of 2D convolution in CNN] | ||
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Edição atual tal como às 16h23min de 14 de dezembro de 2018
Índice
SSC0741 - Projeto e Implementação de Sistemas Embarcados I - 2018/1
Prof. Vanderlei Bonato
E-mail: vbonato@icmc.usp.br
Estagiário PAE: Leandro de Souza Rosa
E-mail: leandrors@usp.br
EMENTA DO CURSO: No Jupiter-web: [ementa]
Aulas
- Aula 01 (10/08) - Apresentação do curso
- SemComp (17/08) - Não haverá aula - Semana da Computação
- Aula 02 (24/08) - Tecnologias de sensores de imagem CMOS e CCD: sensor de imagem CMOS (ov7620), protocolo de comunicação, registradores de controle
- Aula 03 (31/08) - Processamento de imagem colorida: fundamentos, modelos e transformações de cores; filtros e segmentação
- Feriado (07/09) - Não haverá aula – semana da Pátria
- Aula 04 (14/09) - Embedded Neural Network
- Aula 05 (21/09) - Ferramentas EDA
- Aula 06 (28/09) - Seminário I: proposta de projeto
- Aula 07 (05/10) - Desenvolvimento do projeto
- Feriado (12/10) - Feriado – Dia da padroeira do Brasil
- Aula 08 (19/10) - Seminário II: apresentação do andamento do projeto
- SEnC (26/10) - Não haverá aula – Semana da EngComp
- feriado (02/11) - Feriado - Finados
- Aula 09 (09/11) - Desenvolvimento do projeto
- Feriado (16/11) - Feirado – Proclamação da República
- Aula 10 (23/11) - Seminário III: apresentaçao do andamento do projeto
- Aula 11 (30/11) - Desenvolvimento do projeto
- Aula 12 (07/12) - Desenvolvimento do projeto
- Aula 13 (14/12) - Seminário IV: apresentação da versão final do projeto
Avisos Importantes
Nota Final = 0.1*S1 + 0.1*S2 + 0.1*S3 + 0.1*S4 + 0.6*Projeto Final (implementação + relatório)
Recuperação:
Listas
Monitorias???
Definir conforme necessidade
Projetos
Enviar relatório do projeto para lsrosapae@gmail.com
Material Apresentado nas Aulas
- Artigo: | ESE: Efficient Speech Recognition Engine with Sparse LSTM on FPGA
- Conferencia: | Embedded Neural Network Summit 2017
- Apresentação: | Efficient Methods and Hardware for Deep Learning
- Eyeriss : | Eyeriss: An Energy-Efficient Reconfigurable Accelerator for Deep Convolutional Neural Networks
- WhitePaper : | INTEL, NERVANA SHED LIGHT ON DEEP LEARNING CHIP ARCHITECTURE
- Artigo : | DEEP COMPRESSION: COMPRESSING DEEP NEURAL NETWORKS WITH PRUNING, TRAINED QUANTIZATION AND HUFFMAN CODING
- Embedded CNNs:
- Presentation: Introduction to Convolutional Neural Networks
- Tutorial presentation: Survey of DNN Hardware
- Artigo: An efficient implementation of 2D convolution in CNN
Misc
DE2i-150: | Material de Referência
DE2i-150: | Projeto da Purdue
DE2i-150: | Projeto de Referência
DE2i-150: | FPGA system user manual
TRDB-D5M | Terasic D5M Hardware specification
Line_Buffer used at RAW2RGB module | altshift_taps Megafunction
sites para JTAG funcionar no linux : | driver setup | broken chain
Ferramentas
LTSpice [1]
