人工知能チップ回路入門

目次

1．人工知能処理とLSI
1.1　AIチップが切り拓く未来
1.2　情報処理用集積回路とAIチップ
1.3　人工知能（AI）処理と集積回路
1.4　エッジAI処理
1.5　本書で述べる内容と構成
1.6　まとめ
2．人工知能LSIの構成要素と基本電子回路
2.1　脳の情報処理およびニューラルネットワークとAIチップ
2.2　人工知能LSI（AIチップ）の構成要素
　2.2.1　人工ニューロン
　2.2.2　人工ニューロンでの処理と人工ニューラルネットワーク
　2.2.3　積和演算
　2.2.4　非線形変換演算
　2.2.5　アナログ回路とデジタル回路
2.3　基本的な電子回路ブロック
　2.3.1　CMOSデジタル回路
　2.3.2　デジタル回路ブロック
　2.3.3　アナログ回路ブロック
2.4　まとめ
3．人工知能集積回路の基本構成とさまざまなニューラルネットワーク
3.1　ニューラルネットワーク推論機能LSI化の構成
　3.1.1　ニューラルネットワークの表現力
　3.1.2　推論機能の基本的なLSI回路化
3.2　ニューラルネットワーク学習機能LSI化の構成
　3.2.1　ニューラルネットワークの学習
　3.2.2　誤差逆伝搬法概説
3.3　ニューラルネットワークの構造
　3.3.1　フィードフォワードネットワーク
　3.3.2　畳み込みニューラルネットワーク
　3.3.3　リカレントニューラルネットワーク
　3.3.4　ホップフィールドネットワーク
　3.3.5　ボルツマンマシン
3.4　より進んだニューラルネットワークの構造とLSI化
3.5　まとめ
4．人工知能LSIの低電力化・高性能化
4.1　エッジAIにおける集積回路
4.2　スパースニューラルネットワーク
4.3　低ビット精度ニューラルネットワーク
　4.3.1　低精度への変換方法
　4.3.2　二値化，XNOR-ネット，三値化
　4.3.3　学習時の課題
4.4　ハードウェア最適化とFPGA
　4.4.1　ハードウェア最適化
　　ほか

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