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自从物联网和人工智能数据分析领域出现深度学习爆炸式增长以来，内存墙问题对现有计算架构的压力越来越大。研究人员正在寻找冯·纽曼架构之外的一些以内存为中心的计算范例。神经形态计算是解决人工智能硬件问题的新范例之一。本课程重点介绍神经形态计算，并通过案例研究展示其在物联网和人工智能应用中的强大功能。本课程将深入探讨神经形态计算的不同方面，以解锁无限可能并塑造人工智能和数据分析兼具效率的未来。加入这趟旅程吧，因为在当今世界，计算采用神经形态不仅仅是一种选择；而是一种必需品。 模仿生物神经网络、神经元结构、人工神经元建模、神经元和突触电路拓扑 神经形态硬件架构、基于忆阻器的神经网络架构、交叉架构和神经形态核心、使用忆阻器和 FeFET 的内存中心计算 与其他新兴存储设备和功能的神经形态计算 神经形态算法（STDP、LSM 等） 神经形态计算的应用 神经形态计算中的学习范式
印度理工学院（BHU）瓦拉纳西
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