2026年，作为通信工程专业研二学生，导师项目是5G基带算法，但个人想找AI芯片硬件加速的工作，该如何在秋招前高效自学神经网络压缩、量化感知训练以及对应的FPGA/ASIC实现流程？
导师的课题主要围绕5G物理层算法仿真，我通过Matlab和Python对通信信号处理有一定理解。看到AI芯片（尤其是端侧和边缘侧）招聘很火，对将神经网络模型部署到FPGA或ASIC上做硬件加速很感兴趣。但我的知识缺口很大，不清楚从算法到硬件的完整流程，尤其是模型压缩、量化以及如何用HLS或RTL实现。想请教有经验的同行，如何在接下来几个月高效自学，并做出一个能写在简历上的、有说服力的项目（比如在FPGA上部署一个轻量化的MobileNet或TinyBERT）？我要回答answer.notCanPublish回答被采纳奖励100个积分
EE学生一枚
