FPGA在现代电子系统设计中扮演越来越重要的角色，特别是近几年飞速发展的人工智能、机器学习、硬件加速等领域。与GPU实现方式相比，FPGA具有较好的能效比，可以实现低功耗和低延时，具有广阔的应用前景。OpenCL作为一种业界异构计算标准，对FPGA的应用起到了重要的推动作用，是未来大型FPGA系统设计的重要方法。为了便于开展面向FPGA平台的OpenCL教学，本教材结合人工智能领域中的神经网络为实现目标，通过学习TensorFlow框架下的神经网络训练、神经网络算法的OpenCL描述、神经网络的FPGA实现等内容，掌握FPGA实现神经网络算法推理的整个流程，为今后从事人工智能、算法加速、FPGA开发等相关领域工作奠定基础。