曹健，理学博士，北京大学副教授。近年来，致力于人工智能与机器人方向的研究，研究领域包括：神经网络模型压缩与终端部署、人工智能算法优化及其软硬件实现、计算机视觉、边缘计算、智能硬件与系统设计。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索引的期刊和会议论文50余篇，申请专利20余项。
个人简历
- 1999.09-2003.07 在北京理工大学电子工程系 获工学学士学位
- 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
主讲课程
1.《人工智能实践》（研究生秋季课）
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。
2.《FPGA设计》（研究生春季课）
首先，串讲Verilog语法和FPGA用法。带领学生使用Verilog语言设计一款7指令集CPU并部署到FPGA中。随后，指导学生编写汇编程序控制CPU实现数学逻辑运算和外设操作。通过课程学习，学生可以掌握FPGA开发流程和设计方法。
3.《软硬件协同设计方法》（研究生春季课）
带领学生使用软硬件协同设计方法实现一款具备图像识别功能的智能系统。课程串讲基于人工神经网络的图像分类算法，对功能模块进行软硬件划分，在ARM处理器中实现视觉数据输入与显示器输出，在逻辑单元中实现神经网络前向推理加速。