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套餐获取：
本课程是系列课程（基于Zybo板卡），共6节课程，特惠199元，（原价￥294）。
课件下载：
文件名称：ZYNQ完整源码
百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1DJk0RwrrY3MNLV68LfhmIg
提取码：请至附件下载处提取
AI算法非常强大，它可以轻松的做很多我们人类做起来非常复杂的事情，像目标识别，目标追踪等，但它所需的运算也相当强大，比如华为公司就投入了几千人的设计团队来设计NPO解决这一问题。
接下来我们将教大家如何简易的操作类似的事情，即使用一款FPGA开发平台和相应的工具链来完成搭建神经网络专用的网络系统，通过本课程的学习，你将掌握神经网络通过tensorflow快速搭建的方法以及如何快速FPGA实现。欢迎大家跟着我们一起动作实践起来，感受AI的神奇。
课程特色：
从软件到FPGA实现的快速入门，详细讲解工具平台的使用，可以帮助大家打破万事开头难，有了这次经历后面的开发和学习之路将方便许多。
适宜人群：
对于AI有浓厚兴趣，同时对于FPGA设计开发也有浓厚兴趣并想快速上手的人群，是一个软硬件结合的课程，没有基础知识我们里面也有补充，新手也适宜。做软件想在硬件上实现的人，做硬件想知道怎么快速开发AI算法的人，都适宜。
通过系列课程的学习，你将收获：
- AI相关的基础知识
- 算法方面模型的搭建与训练
- 如何快速设计一个加速器的硬件电路
- 如何搭建SOC平台在上面来验证你这个电路，并放到实际的应用场景中去
系列课程内容：
课程套餐：神经网络的快速搭建训练到FPGA实现，6节系列课程，仅售199元（原价294）查看详情>>
第一讲：数字图像、手写识别为例的分类全连接和卷积神经网络、tensorflow介绍（直播时间：2018/10/26 14:00）
第二讲：手写识别卷积神经网络用tensorflow搭建和训练（直播时间：2018/11/06 14:00）
第三讲：高层次综合工具（Vivado HLS）介绍与实际操作（直播时间：2018/11/14 14:00）
第四讲：使用高层次综合工具实现两个神经网络加速电路（直播时间：2018/11/20 14:00）
第五讲：搭建SOC系统，编写加速器的软件驱动，并加速手写识别网络（直播时间：2018/11/27 14:00）
第六讲：搭建上位机（电脑）与FPGA通信平台来验证检验效果（直播时间：2018/12/04 14:00）
讲师介绍：
黄宇杰
本科就读于西安电子科技大学，后保研到复旦大学，所在实验室为专用集成电路与系统国家重点实验室，研究方向：计算机视觉算法。在IEEE和的国际会议上发表论文五篇，获得国家奖学金，与蔡宇杰组队参加全国研究生创“芯”大赛获得一等奖，比赛作品为目标追踪算法的硬件加速器设计。
蔡宇杰
多次参加电子设计竞赛、数学建模竞赛并获国家级奖项，以综合成绩100.72分从西安电子科技大学保送复旦大学微电子学院读研。在复旦期间荣获“华为企业奖学金”与全国研究生创“芯”大赛获得一等奖，同时有着丰富的实习经历。现已拿到大疆、华为等多家名企offer。
工具列表：
python，tensorflow，visual studio2012，opencv2.4.9，Vivado 2016.4, Vivado HLS 2016.4, Vivado SDK 2016.4
Zybo/Pynq开发板介绍（本课程使用的板卡为Zybo，但Pynq开发板也可实现）:
Zybo是一款功能强大丰富，开箱即用型的Xilinx Zynq-7000 APSoC 软硬协同嵌入式开发板。Zynq系列芯片基于Xilinx全可编程片上系统架构（AP SoC），将双核Cortex-A9 ARM处理器与Xilinx 7系列FPGA紧密集成在同一芯片上。Zybo Z7板上搭载有丰富的多媒体接口和连接外设，在其本身就是一台功能强劲的单板计算机的基础上，进一步添加了FPGA功能，令其拥有无可比拟的开发灵活性与强大性能。Zybo Z7所集成的视频处理功能集，包括一个兼容MIPI CSI-2的Pcam（摄像头模块）接口，HDMI输入，HDMI输出和高带宽DDR3L，使之成为时下“嵌入式视觉”这一Xilinx FPGA最为热门的应用领域的一大高性价比解决方案。除此之外，Zybo Z7丰富的Pmod接口让用户能够十分轻松地进一步实现硬件功能的外设扩展，可搭配70多种Digilent专利的Pmod积木式传感模块使用。
Pynq-Z2是一款功能强大丰富，开箱即用型的Xilinx Zynq-7000 软硬协同嵌入式开发板。Zynq系列芯片基于Xilinx全可编程片上系统架构（AP SoC），将双核Cortex-A9 ARM处理器与Xilinx 7系列FPGA紧密集成在同一芯片上。板上搭载有丰富的多媒体接口和连接外设，在其本身就是一台功能强劲的单板计算机的基础上，进一步添加了FPGA功能，令其拥有无可比拟的开发灵活性与强大性能。此外，还支持Xilinx推出的开源框架PYNQ，支持使用Python进行应用层的开发与调用底层FPGA硬件加速，旨在使基于Zynq架构上的嵌入式开发更加简单易上手。使用Python编程语言以及丰富的第三方扩展包，开发者可以充分利用Zynq架构中的可编程逻辑器件和微处理器的优势，创造出更多好玩有意思的嵌入式系统项目。
