The book provides an overview of the current state of the art in hardware architectures for deep learning circuits and devices that are being developed by researchers and industry experts across the world. It also explores the challenges and opportunities in developing these technologies and their future directions. Book Hardware Architectures for Deep Learning Materials Circuits and Devices Introduction: In recent years, deep learning has revolutionized the field of artificial intelligence and has become the cornerstone of many applications such as image and speech processing, data analytics, robotics, healthcare monitoring, and IoT solutions. However, the rapid growth of deep learning-based applications has posed significant challenges in terms of efficient implementation, particularly for embedded and mobile computing platforms with limited computational resources and tight power budgets. This book provides an overview of the current state of the art in hardware architectures for deep learning circuits and devices, exploring the challenges and opportunities in developing these technologies and their future directions. Chapter 1: The Evolution of Technology and the Need for a Personal Paradigm The rapid evolution of technology has transformed the way we live, work, and communicate. However, this technological advancement has also created a sense of urgency and competition among nations, leading to a warring state where survival is based on the ability to adapt and evolve faster than others.

В книге представлен обзор современного состояния аппаратных архитектур для схем глубокого обучения и устройств, которые разрабатываются исследователями и отраслевыми экспертами по всему миру. Также рассматриваются проблемы и возможности в развитии этих технологий и их будущих направлений. Введение: В последние годы глубокое обучение произвело революцию в области искусственного интеллекта и стало краеугольным камнем многих приложений, таких как обработка изображений и речи, аналитика данных, робототехника, мониторинг здравоохранения и решения для Интернета вещей. Однако быстрый рост приложений, основанных на глубоком обучении, создал значительные проблемы с точки зрения эффективной реализации, особенно для встраиваемых и мобильных вычислительных платформ с ограниченными вычислительными ресурсами и ограниченным энергетическим бюджетом. В этой книге представлен обзор современного состояния аппаратных архитектур для схем и устройств глубокого обучения, рассматриваются проблемы и возможности в развитии этих технологий и их будущих направлений. Глава 1: Эволюция технологий и потребность в личной парадигме Быстрая эволюция технологий изменила то, как мы живем, работаем и общаемся. Однако этот технологический прогресс также создал чувство срочности и конкуренции между нациями, что привело к воюющему государству, где выживание основано на способности адаптироваться и развиваться быстрее, чем другие.

livre donne un aperçu de l'état actuel des architectures matérielles pour les schémas d'apprentissage profond et les dispositifs qui sont développés par des chercheurs et des experts de l'industrie dans le monde entier. s défis et les possibilités du développement de ces technologies et de leurs orientations futures sont également examinés. Introduction : Ces dernières années, le deep learning a révolutionné l'intelligence artificielle et est devenu la pierre angulaire de nombreuses applications telles que le traitement de l'image et de la parole, l'analyse des données, la robotique, le suivi des soins de santé et les solutions IoT. Cependant, la croissance rapide des applications basées sur l'apprentissage approfondi a posé des problèmes considérables en termes de mise en œuvre efficace, en particulier pour les plates-formes informatiques embarquées et mobiles avec des ressources informatiques limitées et un budget énergétique limité. Ce livre donne un aperçu de l'état actuel des architectures matérielles pour les circuits et les dispositifs d'apprentissage profond, examine les défis et les possibilités dans le développement de ces technologies et leurs orientations futures. Chapitre 1 : Évolution de la technologie et besoin d'un paradigme personnel L'évolution rapide de la technologie a changé notre façon de vivre, de travailler et de communiquer. Mais ce progrès technologique a également créé un sentiment d'urgence et de concurrence entre les nations, ce qui a conduit à un État en guerre où la survie repose sur la capacité de s'adapter et de se développer plus rapidement que les autres.

libro ofrece una visión general del estado actual de las arquitecturas de hardware para circuitos de aprendizaje profundo y dispositivos que están siendo desarrollados por investigadores y expertos de la industria en todo el mundo. También se abordan los retos y las oportunidades en el desarrollo de estas tecnologías y sus orientaciones futuras. Introducción: En los últimos , el aprendizaje profundo ha revolucionado la inteligencia artificial y se ha convertido en la piedra angular de muchas aplicaciones como el procesamiento de imágenes y voz, análisis de datos, robótica, monitoreo de salud y soluciones para el Internet de las cosas. n embargo, el rápido crecimiento de las aplicaciones basadas en el aprendizaje profundo ha creado desafíos significativos en términos de implementación efectiva, especialmente para plataformas de computación integradas y móviles con recursos informáticos limitados y un presupuesto de energía limitado. Este libro ofrece una visión general del estado actual de las arquitecturas de hardware para circuitos y dispositivos de aprendizaje profundo, y examina los desafíos y oportunidades en el desarrollo de estas tecnologías y sus direcciones futuras. Capítulo 1: La evolución de la tecnología y la necesidad de un paradigma personal La rápida evolución de la tecnología ha cambiado la forma en que vivimos, trabajamos y comunicamos. n embargo, este avance tecnológico también ha creado un sentido de urgencia y competencia entre las naciones, lo que ha llevado a un Estado en guerra, donde la supervivencia se basa en la capacidad de adaptarse y desarrollarse más rápido que otros.

O livro apresenta um panorama do estado atual das arquiteturas de hardware para os esquemas de aprendizagem profunda e dispositivos desenvolvidos por pesquisadores e especialistas da indústria em todo o mundo. Também são abordados desafios e oportunidades no desenvolvimento dessas tecnologias e seus rumos futuros. Introdução: Nos últimos anos, a aprendizagem profunda revolucionou a inteligência artificial e tornou-se a pedra fundamental de muitas aplicações, como o processamento de imagens e falas, análise de dados, robótica, monitoramento da saúde e soluções para a Internet das coisas. No entanto, o rápido crescimento de aplicações baseadas na aprendizagem profunda criou desafios significativos em termos de implementação eficiente, especialmente para plataformas de computação integradas e móveis com recursos de computação limitados e orçamento energético limitado. Este livro mostra o estado atual das arquiteturas de hardware para circuitos e dispositivos de aprendizagem profunda, abordando os desafios e oportunidades no desenvolvimento dessas tecnologias e seus rumos futuros. Capítulo 1: A evolução da tecnologia e a necessidade de um paradigma pessoal A rápida evolução da tecnologia mudou a forma como vivemos, trabalhamos e nos comunicamos. No entanto, esse progresso tecnológico também criou um sentimento de urgência e competição entre as nações, levando a um Estado em guerra, onde a sobrevivência é baseada na capacidade de se adaptar e se desenvolver mais rapidamente do que os outros.

Il libro fornisce una panoramica dello stato attuale delle architetture hardware per l'apprendimento approfondito e dei dispositivi sviluppati da ricercatori e esperti di settore in tutto il mondo. Vengono inoltre affrontate le sfide e le opportunità nello sviluppo di queste tecnologie e delle loro aree future. Introduzione: Negli ultimi anni, l'apprendimento profondo ha rivoluzionato l'intelligenza artificiale ed è diventato la pietra miliare di molte applicazioni, come l'elaborazione di immagini e vocali, l'analisi dei dati, la robotica, il monitoraggio sanitario e le soluzioni per Internet delle cose. Tuttavia, la rapida crescita delle applicazioni basate sull'apprendimento approfondito ha creato problemi significativi in termini di implementazione efficiente, soprattutto per le piattaforme di elaborazione integrate e mobili con risorse informatiche limitate e budget energetico limitato. Questo libro fornisce una panoramica dello stato avanzato delle architetture hardware per i circuiti e i dispositivi di apprendimento approfondito, descrive le sfide e le opportunità di sviluppo di queste tecnologie e le relative aree future. Capitolo 1: l'evoluzione della tecnologia e la necessità di un paradigma personale L'evoluzione rapida della tecnologia ha cambiato il modo in cui viviamo, lavoriamo e comunichiamo. Ma questo progresso tecnologico ha anche creato un senso di urgenza e competizione tra le nazioni, che ha portato a uno Stato in guerra, dove la sopravvivenza è basata sulla capacità di adattarsi e svilupparsi più velocemente degli altri.

Das Buch gibt einen Überblick über den aktuellen Stand der Hardware-Architekturen für Deep-arning-Schaltungen und -Geräte, die von Forschern und Branchenexperten weltweit entwickelt werden. Auch die Herausforderungen und Chancen bei der Entwicklung dieser Technologien und ihrer zukünftigen Richtungen werden untersucht. Einleitung: In den letzten Jahren hat Deep arning die künstliche Intelligenz revolutioniert und ist zu einem Eckpfeiler vieler Anwendungen geworden, wie Bild- und Sprachverarbeitung, Datenanalyse, Robotik, Gesundheitsüberwachung und IoT-Lösungen. Das rasante Wachstum von Deep-arning-Anwendungen hat jedoch zu erheblichen Herausforderungen in Bezug auf eine effiziente Implementierung geführt, insbesondere für eingebettete und mobile Computerplattformen mit begrenzten Computerressourcen und einem begrenzten Energiebudget. Dieses Buch gibt einen Überblick über den aktuellen Stand der Hardware-Architekturen für Deep-arning-Schaltungen und -Geräte und untersucht die Herausforderungen und Chancen bei der Entwicklung dieser Technologien und ihrer zukünftigen Richtungen. Kapitel 1: Die Entwicklung der Technologie und die Notwendigkeit eines persönlichen Paradigmas Die schnelle Entwicklung der Technologie hat die Art und Weise, wie wir leben, arbeiten und kommunizieren, verändert. Dieser technologische Fortschritt hat jedoch auch ein Gefühl der Dringlichkeit und des Wettbewerbs zwischen den Nationen geschaffen, was zu einem Kriegsstaat geführt hat, in dem das Überleben auf der Fähigkeit beruht, sich schneller anzupassen und zu entwickeln als andere.

Książka zawiera przegląd aktualnego stanu architektury sprzętu do głębokiego uczenia się obwodów i urządzeń opracowywanych przez naukowców i ekspertów branżowych na całym świecie. Rozważane są również problemy i możliwości rozwoju tych technologii oraz ich przyszłe kierunki. Wprowadzenie: W ostatnich latach głębokie uczenie się zrewolucjonizowało sztuczną inteligencję i stało się kamieniem węgielnym wielu zastosowań, takich jak przetwarzanie obrazu i mowy, analityka danych, robotyka, monitorowanie opieki zdrowotnej i rozwiązania IoT. Szybki rozwój zastosowań opartych na głębokim uczeniu się stworzył jednak znaczne wyzwania w zakresie skutecznego wdrażania, zwłaszcza w odniesieniu do wbudowanych i mobilnych platform obliczeniowych z ograniczonymi zasobami obliczeniowymi i ograniczonymi budżetami na energię. Książka ta zawiera przegląd aktualnego stanu architektury sprzętowej dla obwodów i urządzeń głębokiego uczenia się, wyzwań i możliwości w rozwoju tych technologii i ich przyszłych kierunków. Rozdział 1: Ewolucja technologii i potrzeba paradygmatu osobistego Szybka ewolucja technologii zmieniła sposób życia, pracy i komunikacji. Jednak ten postęp technologiczny stworzył również poczucie pilności i konkurencji między narodami, co doprowadziło do powstania wojującego państwa, w którym przetrwanie opiera się na zdolności do przystosowania się i ewoluowania szybciej niż inne.

הספר מספק סקירה של המצב הנוכחי של ארכיטקטורות חומרה למעגלי למידה עמוקים ומכשירים שפותחו על ידי חוקרים ומומחי תעשייה ברחבי העולם. כמו כן נשקלות בעיות והזדמנויות בפיתוח טכנולוגיות אלה וכיוונותיהן העתידיים. מבוא: בשנים האחרונות, למידה מעמיקה חוללה מהפכה בבינה מלאכותית והפכה לאבן היסוד של יישומים רבים כגון עיבוד תמונה ודיבור, ניתוח נתונים, רובוטיקה, ניטור בריאות ופתרונות IOTT. עם זאת, הצמיחה המהירה של יישומים מבוססי למידה עמוקה יצרה אתגרים משמעותיים במונחים של יישום יעיל, במיוחד עבור פלטפורמות מחשוב מוטבע ונייד עם משאבי מחשוב מוגבלים ותקציבי אנרגיה מוגבלים. ספר זה מספק סקירה של המצב הנוכחי של ארכיטקטורות חומרה למעגלי למידה ומכשירים עמוקים, אתגרים והזדמנויות בפיתוח טכנולוגיות אלה וכיוונים עתידיים. פרק 1: התפתחות הטכנולוגיה והצורך בפרדיגמה אישית האבולוציה המהירה של הטכנולוגיה שינתה את הדרך בה אנו חיים, עובדים ומתקשרים. עם זאת, התקדמות טכנולוגית זו גם יצרה תחושת דחיפות ותחרות בקרב מדינות, וכתוצאה מכך נוצר מצב לוחמני שבו ההישרדות מבוססת על היכולת להסתגל ולהתפתח מהר יותר מאחרות.''

Kitap, dünyanın dört bir yanındaki araştırmacılar ve endüstri uzmanları tarafından geliştirilmekte olan derin öğrenme devreleri ve cihazları için donanım mimarilerinin mevcut durumuna genel bir bakış sunmaktadır. Bu teknolojilerin geliştirilmesindeki sorunlar ve fırsatlar ve gelecekteki yönleri de dikkate alınmaktadır. Son yıllarda, derin öğrenme yapay zekada devrim yarattı ve görüntü ve konuşma işleme, veri analitiği, robotik, sağlık izleme ve IoT çözümleri gibi birçok uygulamanın temel taşı haline geldi. Bununla birlikte, derin öğrenme tabanlı uygulamaların hızla büyümesi, özellikle sınırlı bilgi işlem kaynaklarına ve sınırlı enerji bütçelerine sahip gömülü ve mobil bilgi işlem platformları için verimli uygulama açısından önemli zorluklar yaratmıştır. Bu kitap, derin öğrenme devreleri ve cihazları için donanım mimarilerinin mevcut durumuna, bu teknolojilerin geliştirilmesindeki zorluklara ve fırsatlara ve bunların gelecekteki yönlerine genel bir bakış sunmaktadır. Bölüm 1: Teknolojinin Evrimi ve Kişisel Paradigma İhtiyacı Teknolojinin hızlı evrimi, yaşama, çalışma ve iletişim kurma biçimimizi değiştirdi. Bununla birlikte, bu teknolojik ilerleme aynı zamanda uluslar arasında bir aciliyet ve rekabet duygusu yaratmış ve hayatta kalmanın diğerlerinden daha hızlı adapte olma ve gelişme yeteneğine dayandığı savaşan bir devlet ile sonuçlanmıştır.

يقدم الكتاب لمحة عامة عن الحالة الحالية لبنى الأجهزة لدارات وأجهزة التعلم العميق التي يطورها الباحثون وخبراء الصناعة في جميع أنحاء العالم. وينظر أيضا في المشاكل والفرص المتاحة لتطوير هذه التكنولوجيات واتجاهاتها في المستقبل. المقدمة: في السنوات الأخيرة، أحدث التعلم العميق ثورة في الذكاء الاصطناعي وأصبح حجر الزاوية في العديد من التطبيقات مثل معالجة الصور والكلام وتحليلات البيانات والروبوتات ومراقبة الرعاية الصحية وحلول إنترنت الأشياء. ومع ذلك، فإن النمو السريع للتطبيقات القائمة على التعلم العميق قد خلق تحديات كبيرة من حيث التنفيذ الفعال، لا سيما لمنصات الحوسبة المدمجة والمتنقلة ذات الموارد الحاسوبية المحدودة وميزانيات الطاقة المحدودة. يقدم هذا الكتاب لمحة عامة عن الحالة الحالية لبنى الأجهزة لدارات وأجهزة التعلم العميق والتحديات والفرص في تطوير هذه التقنيات واتجاهاتها المستقبلية. الفصل 1: تطور التكنولوجيا والحاجة إلى نموذج شخصي غيّر التطور السريع للتكنولوجيا طريقة عيشنا وعملنا وتواصلنا. ومع ذلك، فقد خلق هذا التقدم التكنولوجي أيضًا إحساسًا بالإلحاح والمنافسة بين الدول، مما أدى إلى حالة حرب حيث يعتمد البقاء على القدرة على التكيف والتطور بشكل أسرع من الآخرين.

이 책은 전 세계 연구원 및 업계 전문가가 개발하는 딥 러닝 회로 및 장치에 대한 현재 하드웨어 아키텍처 상태에 대한 개요를 제공합니다. 이러한 기술 개발의 문제와 기회와 미래 방향도 고려됩니다. 소개: 최근 딥 러닝은 인공 지능에 혁명을 일으켜 이미지 및 음성 처리, 데이터 분석, 로봇 공학, 의료 모니터링 및 IoT 솔루션과 같은 많은 응용 분야의 초석이되었습니다. 그러나 딥 러닝 기반 애플리케이션의 빠른 성장은 효율적인 구현 측면에서, 특히 제한된 컴퓨팅 리소스와 제한된 에너지 예산을 가진 임베디드 및 모바일 컴퓨팅 플랫폼에서 중요한 과제를 야기했습니다 이 책은 딥 러닝 회로 및 장치에 대한 현재 하드웨어 아키텍처 상태, 이러한 기술 개발의 과제와 기회 및 미래 방향에 대한 개요를 제공합니다. 1 장: 기술의 진화와 개인 패러다임의 필요성 기술의 급속한 발전으로 인해 우리가 살고 일하고 의사 소통하는 방식이 바뀌 었습니다. 그러나 이러한 기술 발전은 또한 국가 간의 긴급함과 경쟁 감을 불러 일으켜 생존이 다른 국가보다 더 빨리 적응하고 진화하는 능력에 기반한 전쟁 상태가되었습니다.

この本は、世界中の研究者や業界の専門家によって開発されているディープラーニング回路やデバイスのためのハードウェアアーキテクチャの現在の状態の概要を提供しています。これらの技術の開発における問題と機会、および将来の方向性も考慮されます。はじめに：近、ディープラーニングは人工知能に革命をもたらし、画像や音声処理、データ分析、ロボット工学、ヘルスケアモニタリング、IoTソリューションなど、多くのアプリケーションの礎となっています。しかし、ディープラーニングベースのアプリケーションの急速な成長は、特にコンピューティングリソースが限られ、エネルギー予算が限られている組込みおよびモバイルコンピューティングプラットフォームにとって、効率的な実装という点で大きな課題をもたらしました。本書では、ディープラーニング回路とデバイスのハードウェアアーキテクチャの現状、これらの技術の開発における課題と機会、および将来の方向性について概説する。第1章：テクノロジーの進化と個人的パラダイムの必要性テクノロジーの急速な進化は、私たちの生活、仕事、コミュニケーションの方法を変えました。しかし、この技術の進歩は、国家間の緊急性と競争の感覚を生み出し、他の国々よりも速く適応し進化する能力に基づいて生存する戦争状態をもたらしました。

本書概述了全球研究人員和行業專家開發的深度學習方案和設備的硬件體系結構的現狀。還審議了這些技術及其未來方向的挑戰和機遇。簡介：近來,深入學習徹底改變了人工智能領域,並已成為許多應用的基石,如圖像和語音處理、數據分析、機器人技術、醫療保健監控和物聯網解決方案。但是，基於深度學習的應用程序的快速增長在有效實現方面帶來了重大挑戰，特別是對於計算資源有限且能源預算有限的嵌入式和移動計算平臺。本書概述了深度學習電路和設備的硬件體系結構的當前狀態，並探討了這些技術的發展及其未來方向中的挑戰和機遇。第1章：技術的演變和對個人範式的需求技術的快速演變改變了我們的生活、工作和溝通方式。但是，這種技術進步也引起了國家之間的緊迫感和競爭，導致了一個交戰國家，其生存取決於比其他國家更快的適應和發展能力。