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Press – ISBN 9780521882675

Libro adottato a Padova, a.a. 2026/2027 · 3 canali

«Press – ISBN 9780521882675» è adottato per Digital Circuits For Neural Networks dal prof. Daniele Vogrig (Bioingegneria – sede di Padova, Computer Engineering – sede di Padova, Electronic Engineering – sede di Padova – Padova).

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Come lo indica il docente: From VLSI Architectures to CMOS Fabrication, 2008, Cambridge University Press, ISBN 9780521882675. Note: CONSIGLIATO

ISBN
9780521882675

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Digital Circuits For Neural Networks – Prof. Daniele Vogrig Canale unico

Corso di laurea: Bioingegneria – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-21) · esame facoltativo · Intelligenza Artificiale per la Salute e Ingegneria Clinica · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione - DEI · 6 CFU · apri nel catalogo · Bioingegneria – sede di Padova · 1º anno · 2º semestre ›

Dally – Digital Design Using VHDLCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Kaeslin, H., Digital Integrated Circuit Design

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Meyer-Baese – Digital Signal Processing with Field Programmable Gate…Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Rushton – VHDL for Logic SynthesisCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: 1. Hardware Platforms for Artificial Intelligence (4 ore) - Requisiti computazionali degli algoritmi di intelligenza artificiale. - Panoramica delle principali piattaforme hardware per l'elaborazione dell'AI: CPU, GPU, TPU, FPGA e acceleratori ASIC dedicati. - Principi architetturali alla base delle moderne piattaforme per l'inferenza neurale.

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Digital Circuits For Neural Networks – Prof. Daniele Vogrig Canale unico

Corso di laurea: Computer Engineering – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-32) · esame facoltativo · Artificial Intelligence · 9 CFU

Padova · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione - DEI · 9 CFU · apri nel catalogo · Computer Engineering – sede di Padova · 1º anno · 2º semestre ›

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Kaeslin, H., Digital Integrated Circuit Design

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Meyer-Baese – Digital Signal Processing with Field Programmable Gate…Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Rushton – VHDL for Logic SynthesisCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: 1. Hardware Platforms for Artificial Intelligence (4 ore) - Requisiti computazionali degli algoritmi di intelligenza artificiale. - Panoramica delle principali piattaforme hardware per l'elaborazione dell'AI: CPU, GPU, TPU, FPGA e acceleratori ASIC dedicati. - Principi architetturali alla base delle moderne piattaforme per l'inferenza neurale.

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Digital Circuits For Neural Networks – Prof. Daniele Vogrig Canale unico

Corso di laurea: Electronic Engineering – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-29) · esame facoltativo · 9 CFU

Padova · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione - DEI · 9 CFU · apri nel catalogo · Electronic Engineering – sede di Padova · 2º anno · 2º semestre ›

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Kaeslin, H., Digital Integrated Circuit Design

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Meyer-Baese – Digital Signal Processing with Field Programmable Gate…Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
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Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026
Digital Design Using VHDL - A Systems ApproachCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Design – From VLSI Architectures to CMOS FabricationCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Digital Signal Processing with Field Programmable Gate Arrays,Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Autori – WileyCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: 1. Hardware Platforms for Artificial Intelligence (4 ore) - Requisiti computazionali degli algoritmi di intelligenza artificiale. - Panoramica delle principali piattaforme hardware per l'elaborazione dell'AI: CPU, GPU, TPU, FPGA e acceleratori ASIC dedicati. - Principi architetturali alla base delle moderne piattaforme per l'inferenza neurale.

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