SSC-741
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Índice
SSC-180- ELETRÔNICA PARA COMPUTAÇÃO - 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 uma câmera digital inteligente
- 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.X*P1 + 0.X*P2
Recuperação:
Listas
Monitorias???
Definir conforme necessidade
Projetos
Enviar relatório do projeto para lsrosapae@gmail.com
Misc
- Artigo: | ESE: Efficient Speech Recognition Engine with Sparse LSTM on FPGA
- Conferencia: | Embedded Neural Network Summit 2017
- Apresentação: [https://www.cadence.com/content/dam/cadence-www/global/en_US/documents/company/Events/summits/enns/enn2017-son-hang-stanford-cp.pdf
| 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
Ferramentas
LTSpice [1]
