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Schulungsübersicht
Einführung in AI in der Halbleiterentwurfsautomatisierung
- Überblick über AI-Anwendungen in EDA-Tools
- Herausforderungen und Möglichkeiten bei der KI-gesteuerten Designautomatisierung
- Fallstudien zur erfolgreichen KI-Integration im Halbleiterdesign
Machine Learning für Entwurfsoptimierung
- Einführung in Techniken des maschinellen Lernens für die Designoptimierung
- Feature-Auswahl und Modell-Training für EDA-Tools
- Praktische Anwendungen in Design Rule Checking und Layout-Optimierung
Neural Networks in der Chip-Verifikation
- Verständnis neuronaler Netze und ihrer Rolle in der Chipverifikation
- Implementierung neuronaler Netze zur Fehlererkennung und -korrektur
- Fallstudien über den Einsatz neuronaler Netze in EDA-Tools
Fortgeschrittene KI-Techniken für die Optimierung von Stromverbrauch und Leistung
- Erforschung von KI-Techniken für die Energie- und Leistungsanalyse
- Integration von KI-Modellen zur Optimierung der Leistungseffizienz
- Beispiele aus der Praxis für KI-gesteuerte Leistungsverbesserung
EDA Werkzeuganpassung mit KI
- Anpassung von EDA-Tools mit KI für spezifische Design-Herausforderungen
- Entwicklung von KI-Plugins und -Modulen für bestehende EDA-Plattformen
- Praktische Übungen mit gängigen EDA-Tools und KI-Integration
Zukünftige Trends in der KI für das Halbleiterdesign
- Aufkommende KI-Technologien in der Automatisierung des Halbleiterdesigns
- Zukünftige Richtungen bei KI-gesteuerten EDA-Tools
- Vorbereitung auf den Fortschritt in der KI- und Halbleiterindustrie
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung mit Halbleiterdesign und EDA Tools
- Fortgeschrittene Kenntnisse in KI und maschinellen Lernverfahren
- Vertrautheit mit neuronalen Netzen
Zielgruppe
- Entwicklungsingenieure für Halbleiter
- KI-Spezialisten in der Halbleiterindustrie
- Entwickler von Tools EDA
21 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Kurs - MLflow
I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.
