受講登録開始時期は別途ご案内いたします。

担当教員

東京大学大学院工学系研究科　教授　松尾豊　

東京大学大学院工学系研究科　講師　小菅 敦丈

目標

• 最先端AIモデルと半導体技術の両方を基礎から体系的に学ぶ
• GPUやFPGAなどを実際に活用したハードウェア設計・開発を体験する
• クラウド上でFPGA設計演習やコンテストに挑戦し、AI時代の半導体開発スキルを身につける

キーワード

半導体、CPU、GPU、CUDA、FPGA、回路設計

講義計画

開講日　2025/8/1(金)
〇毎週金曜日　時間: 17:00~19:00
〇本講義は完全オンライン（Zoom）で開催いたします。

　※スケジュール・テーマ等予告なく変更する可能性があります。
　※アーカイブ動画を視聴しての受講も可能です。

第1回　(8/1(金))	講座概要、LLMなどの先端AIモデル
第2回　(8/8(金))	画像認識
第3回　(8/22(金))	半導体エコシステムの外観
第4回　(8/29(金))	CUDA／GPUライブラリ
第5回　(9/5(金))	CPUとコンピュータの構成
第6回　(9/12(金))	GPUのアーキテクチャについて
第7回　(9/19(金))	組み合わせ回路、順序回路、HW設計論やFPGAとは？
第8回　(9/26(金))	【演習】FPGA設計演習のチュートリアル （FPGAの基礎、設計方法、AWSクラウドを使ったFPGA設計体験、 AIプロセッサ開発・コンテスト）
第9回　(10/3(金))	【演習】FPGA設計演習の実施 （ハンズオン・クラウド演習）

受講者前提条件：
・自律的に学習し、最後まで受講継続する意志があり、毎週最低3時間程度の自習時間を確保できること
・AI・深層学習の基礎知識を有すること（関連講義修了・プロジェクト経験など）
・ハードウェア設計やFPGA、クラウド利用に興味・意欲があること
・Zoom、Googleサービス（Google Drive、Google Form、Google Colab等）、Webブラウザ、Slackを利用できる個人PCが用意できること

<演習（第8‧9回）参加者向け使用予定スキル>
本演習では、以下のプログラミングスキルを活用予定です。本講義受講等を通して、該当スキルに慣れておくことを推奨します。
‧Pythonによるプログラミング‧Pythonによるプログラミング
‧PyTorchを用いた深層学習モデルの構築および学習
‧CまたはC++によるソフトウェア開発
‧Linux上での基本的なCLI操作ができること

※演習実習第8.9回につきましては、環境の都合上、参加者を限定して実施する可能性がございます。
　また、講義開講期間中に演習実習希望者の募集を行います。