更新时间：2021-02-26 15:42:44
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内容简介
前言
第一部分 FPGA技术基础篇
第1章 FPGA的特点及其历史
1.1 无处不在的FPGA
1.2 创造性地解释FPGA
1.3 FPGA的可定制性
1.4 早期的逻辑功能实现
1.5 可简单编程逻辑器件（PAL）
1.6 可编程逻辑器件（PLD）
1.7 复杂可编程逻辑器件（CPLD）
1.8 现场可编程逻辑门阵列（FPGA）
第2章 FPGA架构
2.1 FPGA全芯片架构
2.2 FPGA逻辑阵列模块
2.3 FPGA嵌入式存储
2.4 时钟网络
2.5 DSP模块
2.6 FPGA布线
2.7 FPGA编程资源
2.8 FPGA I/O元件
2.9 英特尔SoC FPGA
第3章 Verilog HDL
3.1 Verilog HDL概述
3.2 Verilog HDL基础知识
3.3 Verilog HDL的基本语法
3.4 Verilog HDL高级知识点
3.5 Verilog HDL开发实例篇
第4章 Quartus Prime基本开发流程
4.1 Quartus Prime软件介绍
4.2 Quartus Prime开发流程
4.3 实验指导
第二部分 FPGA开发方法篇
第5章 FPGA设计工具
5.1 编译报告
5.2 网表查看工具
5.3 物理约束
5.4 时序分析工具
5.5 功耗分析工具
5.6 片上调试工具
第6章 基于英特尔FPGA的SOPC开发
6.1 SOPC技术简介
6.2 IP核与Nios处理器
6.3 构建SOPC系统
6.4 SOPC开发实战
第7章 基于英特尔FPGA的HLS开发
7.1 HLS的基本概念
7.2 HLS的基本开发流程
7.3 HLS的多种接口及其使用场景
7.4 HLS简单的优化技巧
第8章 基于英特尔FPGA的OpenCL异构技术
8.1 OpenCL基本概念
8.2 基于英特尔FPGA的OpenCL开发环境
8.3 主机端Host程序设计
8.4 设备端Kernel程序设计流程
第三部分 人工智能应用篇
第9章 人工智能简介
9.1 FPGA在人工智能领域的独特优势
9.2 人工智能的概念
9.3 人工智能的发展史
9.4 人工智能的应用
9.5 人工智能的限制
9.6 人工智能的分类
9.7 人工智能的发展及其基础
第10章 深度学习
10.1 深度学习的优势
10.2 深度学习的概念
10.3 神经网络的基本构成
10.4 常见的深度学习数据集
10.5 深度学习的应用挑战
第11章 基于英特尔FPGA进行深度学习推理
11.1 视频监控
11.2 视觉系统架构
11.3 计算机视觉的常见任务
11.4 计算机视觉的基础
11.5 使用OpenVINO工具在英特尔FPGA上部署深度学习推理应用
后记
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