个人简介

曹健，理学博士，北京大学副教授。致力于人工智能终端应用研究。 研究领域包括：人工智能芯片软硬件协同应用开发、高效具身智能系统软硬件协同设计。主持参与多项科技部、国家自然基金、国际合作和企业合作项目。发表SCI、EI索引期刊和会议论文60余篇，申请专利20余项。

求学工作履历

  • 1999.09-2003.07 在北京理工大学电子工程系 获通信工程工学学士学位
  • 2004.09-2007.01 在北京大学软件与微电子学院 获软件工程硕士学位
  • 2012.09-2017.01 在北京大学信息科学技术学院 获微电子学与固体电子学理学博士学位
  • 2007.01- 至今 在北京大学软件与微电子学院 担任讲师、副教授

培养方向

方向1：高效具身智能系统软硬件协同设计
针对智能感知场景，从模型设计与神经网络架构优化方面构建完整高效的具身智能系统。
招生导师：曹健副教授
培养方式：研一完成课程学分参与组内项目； 研二组内实习并完成毕业论文初稿； 研三自选校外企业实习

方向2：人工智能芯片软硬件协同应用开发
针对北京大学自主流片脉冲神经网络、存算一体等人工智能芯片进行板级软硬件协同设计。
招生导师：王源教授、崔小欣研究员、贾嵩研究员、曹健副教授
培养方式：遵照高端芯片培养计划执行

方向3：国产车规级芯片设计开发（产教融合班）
依托北大产教融合平台，与业界资深IC设计工程师共同研发国产车规级芯片。
招生导师：张兴教授、王新安教授、刘力锋教授、曹喜信教授、林金龙教授、冯建华研究员、曹健副教授
培养方式：研一完成课程学分参与组内项目； 研二、研三根据学生本人和项目组实际需求在每学期初自由选择产教融合平台实习或校外企业实习

讲授课程

1.《人工智能实践》（研究生秋季课）【国家级精品课】
课程主要讲授Tensorflow2.0框架、全连接网络、CNN、RNN的设计实现方法，分析人工智能分类与预测的经典案例，实现图像识别和数据预测，帮助学生入门人工智能领域。
中国大学MOOC课程链接 哔哩哔哩课程链接

2.《FPGA设计》（研究生春季课）
首先，串讲Verilog语法和FPGA用法。随后，带领学生使用Verilog语言设计一款基于RISC-V指令集的5级流水CPU并部署到FPGA中。指导学生编写软件代码控制CPU实现算数逻辑运算和外设操作。最后，带领学生基于ZYNQ实现YOLOv3目标检测硬件加速模块。

 3.《软硬件协同设计方法》（研究生春季课）
首先，讲解脉冲神经网络模型及类脑计算的基本理论。随后，介绍北大自主研发的脉冲神经网络芯片PAICORE及其配套工具链PAIFLOW。最后，带领学生使用PAICORE2.0神经网络芯片，实现图像识别、目标检测、路径规划、运动预测、手势识别等应用。

 4.《数字集成电路设计实践》（研究生秋季课）
设计实现了一款SPI通信协议IP核：使用Verilog语言编写代码，完成前仿后仿，GDS检查，使用xx工艺完成流片，设计测试基板，实现了SPI数据通路。

 5.《模拟集成电路设计实践》（研究生秋季课）
设计实现了一款运算放大器IP核：包括工艺库介绍，电路搭建，仿真工具使用，直流交流参数等关键特征指标优化，版图绘制，参数提取，GDS数据导出检查。使用xx工艺完成流片，设计测试基板，实现了运算放大器IP核物理验证。

关于招生：
方向1：接收24级统考生、25级推免生（24年夏令营）
具身智能与智能感知（嵌入式、端侧）
描述：
基于嵌入式终端实现人工智能算法轻量化优化与部署
要实现：
具身智能与智能感知功能，目标检测，基于大模型的机械臂智能控制，多模态集群终端控制
需求：
具身智能智能感知感兴趣、团队协作能力、熟悉Python、C/C++、具备开源项目、嵌入式终端开发、驱动编写

方向2：接收24级统考生、25级推免生（24年夏令营）
类脑芯片的工具链开发
描述：
基于类脑芯片，开发工具链，实现脉冲神经网络的映射与部署
要实现：
算子的定制化开发与优化、模型量化与转换工具、硬件平台配置与调试工具
需求：
对芯片的硬件架构感兴趣、团队协作能力、熟悉Python、git、具备开源项目、嵌入式开发或AI框架、编译器相关经验

方向3：接收24级统考生
车规级模拟集成电路设计(信号链/电源)
描述：
进行车规级模拟集成电路（运放、比较器、ADC、DAC、基准源、LDO、DC/DC等）架构研究和仿真设计，协助完成芯片版图设计、流片测试和可靠性认证，实现芯片稳定量产。
要实现：
模拟电路的定制化开发与优化、硬件测试平台配置与调试、车规级可靠性认证
需求：
对信号链或电源类模拟芯片感兴趣。具有模拟电路设计经验或相关硬件电路设计与调试经验，熟悉cadence等工具的使用，具备专业理论基础。乐于刻苦钻研，具有责任心、团队协作能力和沟通能力。

本课题组偏向工程开发，以实际可落地工程级项目的立项、执行、结题为主线，解决产业界关键技术问题。【就业创业导向，非学术论文导向】
确保高质量就业的同时，引导组内同学协同合作创新创业，孵化新质生产力。
欢迎有竞赛经验、代码能力强的集成电路与智能系统和高端芯片方向工程硕士、工程博士加入。
有24级统考和25级推免名额，简历接收邮件：caojian@ss.pku.edu.cn

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