Stage-implémentation un réseau de neurones cnn sur cible fpga h/f

Le réseau de neurones à convolution (CNN en anglais) est une technique utilisée pour réaliser de l'apprentissage approfondi (Deep Learning).
On va chercher par exemple à déterminer si l'objet sur une image est une voiture ou un avion.
Des solutions existantes tournent déjà sur FPGA.
Cependant, des améliorations importantes permettraient d'avoir des résultats encore meilleurs en termes de ressources utilisées ou d'énergie consommée.
Pour un projet de R&D interne, nous souhaitons étudier plusieurs solutions pour intégrer un CNN sur une cible FPGA.
Les différentes activités concerneront :
de l'algorithmie,
du développement en python pour la partie scripting,
du code RTL sur des CNNs de petites tailles
de la transformation de code via haut niveau en RTL synthetisable via des outils internes (Vitis AI)
du codage en C pour la partie softcore (ARM / MicroBlaze)
du test et du debug sur carte.

Vous êtes en 3ème année de cycle ingénieur en option Micro-Electronique.
Vous avez déjà des connaissances acquises en cours ou en TP sur les langages VHDL, C/C++.
Votre implication sur des projets extrascolaires de Deep Learning ou Machine Learning est un plus qui sera apprécié.
Dynamique, passionné(e) et motivé(e), vous êtes en quête de défis techniques.