基於機器學習之邏輯優化流程

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最後更新日期 2026-03-24

模組教材目標l
- 本模組「基於機器學習之邏輯優化流程」以問題導向（PBL）的方式設計課程，引導學生在解決實際問題的過程中能進行自主學習。課程著重於新興邏輯合成技術，以及探索機器學習技術在邏輯優化流程中的應用，幫助學生掌握最新的邏輯優化演算法，並深入理解如何將這些技術高效整合以實現更優化設計的方案。此外，通過實驗的設計，學生將獲得實作的演練機會，加強對理論知識的應用能力，進一步培養分析問題、設計解決方案和驗證效果的綜合技能，成為符合業界需求的高階研發人才。
授課對象
- 大學部高年級(大三、大四)學生、研究生。
可應用課程
- 電子系、資工系及電機系之VLSI Design, Electronic Design Automation, Logic Synthesis, Physical Design Automation等相關課程。
教材模組時數
- 12小時。
投影片教材
- Unit 1: Advanced Logic Synthesis
- Unit 2: Machine Learning Methods and Their Applications
- Unit 3: Supervised Learning-assisted Logic Synthesis
- Unit 4: Reinforcement Learning-guided Logic Synthesis
實作項目：
- Exp1: Logic Synthesis with Yosys + ABC
- Exp2: Supervised Learning for EDA Logic Gate Representation Learning through GNN
- Exp3: Reinforcement Learning for Logic Synthesis Library Tuning for Technology Mapping