Uzman Seviye

FPGA ile
Gömülü Sistem Tasarımına Giriş

Yüksek performanslı donanım çözümleri geliştirerek yapay zeka ve sinyal işleme uygulamalarını hızlandırmayı öğrenin. Verilog HDL ile kombinasyonel ve ardışıl devre tasarımı yaparak, FSM (Finite State Machine) ve datapath mimarilerini implement edeceksiniz. Xilinx Vivado Design Suite kullanarak Artix-7, Kintex UltraScale ve Zynq SoC platformlarında RTL tasarımdan bitstream üretimine kadar tüm akışı yöneteceksiniz.

40+8
Saat Eğitim

10+2 hafta boyunca

20~40
Katılımcı

Kişisel ilgi garantisi

10+2
Modül

Kapsamlı müfredat

1
Sertifika

Tamamlama belgesi

Kimler İçin Uygun?

Mühendisler ve Geliştiriciler

• Elektronik, elektrik veya bilgisayar mühendisleri
• Embedded sistem geliştiricileri
• Hardware accelerator tasarımına ilgi duyan yazılım mühendisleri
• Digital devre tasarımı konusunda uzmanlaşmak isteyenler

Araştırmacılar ve Akademisyenler

• Yüksek performanslı hesaplama üzerinde çalışan araştırmacılar
• Sinyal işleme ve görüntü işleme alanındaki akademisyenler
• Edge AI ve gerçek zamanlı sistemler üzerine tez yapan lisansüstü öğrenciler
• Hardware-software co-design projelerinde yer alanlar

AI ve IoT Uzmanları

• CNN accelerator ve AI inference engine geliştirmek isteyenler
• 5G ve telekomünikasyon sistemleri üzerinde çalışanlar
• Enerji verimli AI çözümleri arayan sistem mimarları
• Gerçek zamanlı veri işleme uygulamaları geliştirenler

Eğitim Müfredatı

Hafta Modül Adı İçerik Detayları Süre Zorluk
1

FPGA Temelleri ve Dijital Tasarım

Hafta 1 konuları

  • • FPGA mimarisi: CLB, LUT, Flip-Flop, DSP Slice, Block RAM
  • • Xilinx FPGA aileleri: Artix-7, Kintex UltraScale, Zynq SoC özellikleri
  • • Kombinasyonel ve ardışıl devre temelleri
  • • FPGA tasarım akışı: RTL'den bitstream'e
4 saat İleri
2

Verilog HDL Programlama Temelleri

Hafta 2 konuları

  • • Verilog syntax ve veri tipleri (wire, reg, parameter)
  • • Modül yapısı, port tanımlamaları ve hiyerarşik tasarım
  • • Blocking ve non-blocking atamalar
  • • Testbench yazımı ve simülasyon teknikleri
4 saat İleri
3

Kombinasyonel Devre Tasarımı

Hafta 3 konuları

  • • Multiplexer, decoder, encoder implementasyonu
  • • Aritmetik birimler: Adder, subtractor, multiplier
  • • Barrel shifter ve ALU tasarımı
  • • Timing analizi ve kritik path optimizasyonu
4 saat Uzman
4

Ardışıl Devre ve FSM Tasarımı

Hafta 4 konuları

  • • D, T, JK Flip-Flop implementasyonları
  • • Counter ve shift register tasarımları
  • • Moore ve Mealy FSM modelleri
  • • State encoding teknikleri (one-hot, binary, gray)
4 saat Uzman
5

Xilinx Vivado Design Suite

Hafta 5 konuları

  • • Vivado proje oluşturma ve IP Integrator
  • • Synthesis, implementation ve bitstream generation
  • • Timing constraint tanımlama (XDC dosyaları)
  • • ILA (Integrated Logic Analyzer) ile debug
4 saat Uzman
6

Bellek ve Veri Yolu Tasarımı

Hafta 6 konuları

  • • Block RAM ve Distributed RAM kullanımı
  • • FIFO ve dual-port RAM implementasyonu
  • • AXI4, AXI4-Lite, AXI4-Stream protokolleri
  • • DMA controller tasarımı
4 saat Uzman
7

DSP ve Aritmetik İşlemler

Hafta 7 konuları

  • • DSP48 slice kullanımı ve optimizasyon
  • • Sabit ve kayan nokta aritmetiği
  • • FIR/IIR filtre implementasyonu
  • • FFT ve matris çarpımı motorları
4 saat Uzman
8

High-Level Synthesis (HLS)

Hafta 8 konuları

  • • Vivado HLS ile C/C++'dan Verilog dönüşümü
  • • Pragma direktifleri ve optimizasyon teknikleri
  • • Pipeline, unroll ve dataflow optimizasyonları
  • • HLS IP'lerin Vivado'ya entegrasyonu
4 saat Uzman
9

CNN Accelerator Tasarımı

Hafta 9 konuları

  • • Convolution layer hardware implementasyonu
  • • Pooling ve activation function tasarımı
  • • Weight buffer ve feature map yönetimi
  • • Systolic array mimarisi
4 saat Uzman
10

System-on-Chip (SoC) Entegrasyonu

Hafta 10 konuları

  • • Zynq PS-PL interface ve AXI interconnect
  • • Linux device driver geliştirme
  • • Partial reconfiguration teknikleri
  • • Power optimization ve thermal management
4 saat Uzman
U1

Uygulama Modülü 1
Edge AI Görüntü İşleme Sistemi

Hafta 11 konuları

  • • HDMI input/output interface tasarımı
  • • Real-time image filtering ve edge detection
  • • CNN inference engine entegrasyonu
  • • Performance profiling ve optimizasyon
4 saat Uzman
U2

Uygulama Modülü 2
5G Sinyal İşleme Accelerator

Hafta 12 konuları

  • • OFDM modulator/demodulator implementasyonu
  • • Channel coding ve decoding (Turbo/LDPC)
  • • Beamforming algoritması hardware tasarımı
  • • Throughput ve latency optimizasyonu
4 saat Uzman

Öğrenme Hedefleri

Bu eğitimi tamamladığınızda kazanacağınız temel beceriler

Temel FPGA Tasarım Becerileri

  • Verilog HDL ile RTL seviyesinde dijital devre tasarlayabilme
  • Xilinx Vivado Design Suite'i profesyonel düzeyde kullanabilme
  • Kombinasyonel ve ardışıl devre tasarımı yapabilme
  • FSM (Finite State Machine) ve datapath mimarileri geliştirebilme
  • Timing constraint tanımlama ve kritik path analizi yapabilme

İleri Düzey Hardware Geliştirme

  • AXI protokolü ile sistem entegrasyonu gerçekleştirebilme
  • DSP slice ve Block RAM kaynaklarını optimize edebilme
  • High-Level Synthesis (HLS) ile C'den Verilog dönüşümü yapabilme
  • CNN accelerator ve matris işlem motorları tasarlayabilme
  • Partial reconfiguration ile dinamik sistem güncellemesi yapabilme

Endüstriyel Proje Yetkinlikleri

  • Edge AI uygulamaları için hardware accelerator geliştirebilme
  • Gerçek zamanlı görüntü ve sinyal işleme sistemleri kurabilme
  • Power optimization ve thermal management stratejileri uygulayabilme
  • FPGA tabanlı sistemlerin performans analizini ve debug işlemlerini yapabilme
  • 5G ve telekomünikasyon uygulamaları için özel donanım tasarlayabilme

Kullanılacak Araçlar ve Gereksinimler

FPGA eğitimine katılmak için gerekli teknik altyapı ve geliştirme ortamı

Yazılım Araçları

Xilinx Vivado Design Suite 2023.2

ML Edition önerilen (synthesis ve implementation için)

Vivado HLS

High-Level Synthesis araçları

ModelSim / Vivado Simulator

Simülasyon ve testbench çalıştırma için gerekli lisans

Visual Studio Code

Verilog syntax highlighting ve kod editörü

Xilinx Vitis IDE

Zynq SoC uygulamaları için geliştirme ortamı

Git & PuTTY/Tera Term

Versiyon kontrol ve UART haberleşme araçları

Donanım Gereksinimleri

İşlemci

Intel i7 / AMD Ryzen 7 - Minimum (3.0 GHz)

8 çekirdek işlemci önerilen

RAM

16 GB - Minimum | 32-64 GB - Önerilen

Depolama

250 GB boş SSD alan (Vivado kurulumu için)

Ekran Kartı

NVIDIA/AMD - En az 4 GB VRAM

Bağlantı Portları

USB 3.0, Ethernet (debug için)

İşletim Sistemi

Windows 10/11 Pro, Ubuntu 20.04/22.04 LTS

FPGA Kartları & Diğer

FPGA Geliştirme Kartları

Xilinx Artix-7 (Basys 3, Arty A7)

veya Zynq-7000 (PYNQ-Z2) kartı

Programlama Kabloları

JTAG programlayıcı kablosu (USB micro/type-C)

Prototipleme Malzemeleri

Breadboard ve jumper kablo seti

Debug Araçları

Logic analyzer (opsiyonel ama önerilen)

Xilinx Hesabı

Geçerli Vivado lisansı ve IP core erişimi

İnternet Bağlantısı

Stabil bağlantı (IP core indirmeleri için)

Eğitim Formatı

Çeşitli öğrenme yöntemleri ile desteklenen kapsamlı eğitim deneyimi

Format Seçenekleri

Esnek Eğitim Seçenekleri

  • Grupların ihtiyaç ve tercihlerine göre yüz yüze veya online format
  • Her iki formatta da aynı kalitede içerik ve destek
  • Hibrit katılım imkanı (bazı katılımcılar yüz yüze, bazıları online)
  • Kaçırılan derslerin kayıttan izlenebilmesi
  • Esnek haftalık program seçenekleri

Yüz Yüze Eğitim Formatı

  • Haftada bir gün 4 saatlik oturumlar veya haftada iki gün 2 saatlik oturumlar
  • Bilgisayar laboratuvarında uygulamalı çalışma imkanı
  • AI araçlarının projeksiyon ile canlı gösterimi
  • Grup içi tartışma ve beyin fırtınası seansları
  • Kahve molaları ile networking fırsatları
  • Anında soru-cevap ve birebir destek

Online (Canlı) Eğitim Formatı

  • Zoom, Teams veya Google Meet üzerinden canlı bağlantı
  • Haftada bir gün 4 saat veya haftada iki gün 2'şer saat seçenekleri
  • Ekran paylaşımı ile AI araçlarının canlı demonstrasyonu
  • Breakout room'larda küçük grup çalışmaları
  • Chat üzerinden anlık soru-cevap imkanı
  • Tüm derslerin kaydedilmesi ve 3 ay erişim

Her İki Formatta Ortak Özellikler

Öğrenme Metodolojisi

  • Teorik bilgi + Pratik uygulama dengesi
  • Her modülde gerçek dünya örnekleri ve vaka analizleri
  • AI araçlarıyla hands-on deneyim
  • Katılımcıların kendi projelerini geliştirme fırsatı
  • Peer learning ile karşılıklı öğrenme
  • Soru-cevap ve tartışma odaklı interaktif yaklaşım

Eğitim Materyalleri ve Kaynaklar

  • Detaylı PDF ders notları ve sunumlar
  • AI araçları kullanım rehberleri ve cheat sheet'ler
  • Video ders kayıtları ve ek eğitim videoları
  • Örnek prompt şablonları ve use case'ler
  • Güncel makale ve araştırma önerileri
  • Sektörel vaka analizleri ve başarı hikayeleri

Uygulama ve Projeler

  • Her modül sonunda mini uygulamalar
  • AI araçlarıyla pratik ödevler
  • İki büyük capstone proje
  • Kendi sektörünüzden gerçek problem çözümü
  • Grup projeleri ve sunumları
  • En iyi proje ödüllendirmesi

Değerlendirme ve Sertifikasyon

  • Modül sonları kısa quiz'ler (not için değil, öğrenme kontrolü için)
  • Pratik ödevlerin tamamlanma durumu takibi
  • Final projesi sunumu ve değerlendirmesi
  • Katılım sertifikası (minimum %80 devam)
  • Başarı sertifikası (tüm modülleri ve projeleri tamamlayanlara)
  • LinkedIn'de paylaşılabilir dijital rozet

Eğitim Hakkında Sorularınız mı Var?

Eğitim içeriği, kayıt süreci veya teknik gereksinimler hakkında detaylı bilgi almak için bizimle iletişime geçin. Size en uygun eğitim planını birlikte belirleyelim.