Gäller från och med: Spring 2020
Beslutad av: Professor Thomas Johansson
Datum för fastställande: 2020-10-01
Avdelning: Electrical and Information Technology
Kurstyp: Gemensam kurs, avancerad nivå och forskarnivå
Kursen ges även på avancerad nivå med kurskod: EITP25
Undervisningsspråk: English
The purpose of this course is to give an in depth understanding for the physics of common memory device technologies with focus on non-volatile memories. Furthermore, the course covers how these memory devices can be integrated to create neuromorphic hardware for applications in machine learning and artificial intelligence. Finally, the course gives an introduction to the architectures and algorithms that are used in machine learning, to give a basic understanding for the needs that memory devices and their connections need to fulfil.
Kunskap och förståelse
För godkänd kurs skall doktoranden
Färdighet och förmåga
För godkänd kurs skall doktoranden
Värderingsförmåga och förhållningssätt
För godkänd kurs skall doktoranden
Memory devices of the computer: SRAM, DRAM, NAND Non-volatile memory devices: The memristor. Resistive memories (RRAM), phase change memories (PCM), ferroelectric memories (FeRAM), magnetic memories (MRAM). Integration of memory devices: 3D stacking for scalability, crossbar architecture Neural network architectures: Feed forward neural networks, recursive networks. spiking neural networks. Machine learning algorithms: Backpropagation, gradient descent, Hebbian and non-Hebbian learning, unsupervised learning through STDP.
Chen, A., Hutchby, J., Zhirnov, V. & Bourianoff, G.: Emerging Nanoelectronic Devices. John Wiley & Sons, 2015. ISBN 9781118447741.
Undervisningsformer: Föreläsningar, seminarier, laborationer, projekt
Examinationsformer: Skriftlig tentamen, skriftlig rapport
Betygsskala: Underkänd, godkänd
Examinator:
Förutsatta förkunskaper: Basic knowledge of device physics
Course Coordinator: Mattias Borg, mattias.borg@eit.lth.se
Kursansvariga: