論文の概要: Towards Systems Education for Artificial Intelligence: A Course Practice
in Intelligent Computing Architectures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12229v1
- Date: Wed, 22 Jun 2022 11:48:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-08 09:29:25.835805
- Title: Towards Systems Education for Artificial Intelligence: A Course Practice
in Intelligent Computing Architectures
- Title（参考訳）: 人工知能のためのシステム教育に向けて--インテリジェントコンピューティングアーキテクチャの授業実践
- Authors: Jianlei Yang, Xiaopeng Gao, Weisheng Zhao
- Abstract要約: このコースは、FPGAプラットフォーム上でAIアクセラレータを設計する学生に教えることを目的としている。
講座内容は講義ノート及び関連技術資料を含む。
いくつかの教育経験と効果が議論され、将来の可能性も議論されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.440694188229122
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the rapid development of artificial intelligence (AI) community,
education in AI is receiving more and more attentions. There have been many AI
related courses in the respects of algorithms and applications, while not many
courses in system level are seriously taken into considerations. In order to
bridge the gap between AI and computing systems, we are trying to explore how
to conduct AI education from the perspective of computing systems. In this
paper, a course practice in intelligent computing architectures are provided to
demonstrate the system education in AI era. The motivation for this course
practice is first introduced as well as the learning orientations. The main
goal of this course aims to teach students for designing AI accelerators on
FPGA platforms. The elaborated course contents include lecture notes and
related technical materials. Especially several practical labs and projects are
detailed illustrated. Finally, some teaching experiences and effects are
discussed as well as some potential improvements in the future.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)コミュニティの急速な発展に伴い、AIの教育はますます注目を集めている。
アルゴリズムやアプリケーションに関しては、AI関連のコースが数多くあるが、システムレベルのコースが真剣に検討されているわけではない。
AIとコンピューティングシステムのギャップを埋めるために、私たちは、コンピュータシステムの観点からAI教育を行う方法を模索しています。
本稿では,AI時代のシステム教育を実証するために,インテリジェントコンピューティングアーキテクチャの授業実践について述べる。
このコースの実践のモチベーションは、まず学習の方向性とともに導入される。
このコースの主な目標は、FPGAプラットフォーム上でAIアクセラレータを設計する学生に教えることである。
講座内容は講義ノート及び関連技術資料を含む。
特にいくつかの実践的な研究所やプロジェクトの詳細が示されている。
最後に、いくつかの教育経験と効果、そして将来への潜在的な改善について論じる。
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