学习FPGA，我们假设朋友们对自己所在的专业领域的理论是熟悉的，并且对数字电路有着基础的认知。那么学习FPGA，个人总结主要分为如下几个步骤：
通用学习，不管什么专业，均需要学习的过程
第一、Verilog HDL/system Verilog的掌握
由于国内基本上使用Verilog HDL更多，所以我们推荐学习Verilog HDL，由于verilog和C语言有着70%的相似性，而大多数高校都有开设C语言课程，因此选择Verilog HDL是首选。
在确定好语言之后，需要不断的进行练习，常规的练习包括计数器，编码器，简单的逻辑电路，强化自己对数字电路与verilog HDL之间的关联。争取能做到看到数字电路，可以联想到Verilog，看到Verilog可以联想到数字电路等等。
在软件平台方面，目前应用最多的是Intel的Quartus和Xilinx的Vivado两个平台，另外对于一些老款型号的芯片，Xilinx的ISE也可以使用。一开始对于这些开发软件，不用完全掌握，只需要掌握这些软件中将Verilog综合编译得到RTL数字电路的功能以及简单的仿真功能。用来辅助自己的Verilog的学习。
刚开始当然会遇到很多语法问题，虽然Verilog有官方的IEEE标准手册，但是对于初学者来讲，完全看一遍也不太现实，我建议是遇到问题，直接百度下找下解决方案即可。
第一阶段的预期效果：可以通过Verilog HDL独立完成一些简单的数字电路的编程开发，并进行综合编译，实现电路的仿真。如计数器，电子钟，编码器等等。
第二、复杂数字电路的设计与verilog HDL的巩固
在有了步骤一的基础之后，可以购买一个开发板，一开始不用太贵，1000左右就可以了。一般情况下，购买的开发板会提供各种案例，如：
这个截图是我以前购买的开发板附带的案例，可以看到包括了按键控制，LED跑马灯，串口，网口，存储器，SUB,SD卡，VGA显示器以及摄像头等多个案例。这些案例基本都会有有详细的注释和解释说明，帮助你了解FPGA是具体怎么操作硬件的。结合仿真分析，把每个案例都自己尝试硬件上跑一边。基本会对FPGA有了更进一步的认识。
第二阶段的预期效果：这个阶段的预期效果，会开发一些简单的数字系统，并在自己的硬件板子上进行实际测试，同时会根据自己需求，使用FPGA上的多种不同类型的硬件资源。
第三、时序、电路优化、资源，功耗等学习
FPGA在设计过程中，除了实现逻辑功能之外，还涉及到很多问题，如FPGA时序问题，电路资源问题，功耗问题等等，一个好的电路，肯定具备较少的资源占用，较低的功耗以及时序。这个环节会时钟陪伴整个FPGA的学习生涯。刚开始不懂没关系，但是要有这个意识。
此外，FPGA的软件提供了大量的工具方便查看，如看时序可以通过modelsim仿真，通过片内ILA信号采集来查看时序，通过功耗分析看FPGA的实际可能功耗等等。
专项学习，根据自己的专业方向进行深入学习（结合MATLAB等仿真软件辅助FPGA设计）
FPGA目前应用及其广泛，如通信和信号处理，图像处理，接口开发，数据链，人工智能，CPU设计，控制系统等等。下面就其中几个方面的学习做简单的介绍。
第四、通信与信号处理，数据链
掌握通信原理，信号处理等通信类基础课程原理，了解一个完整的数据链所设计的所有模块的原理：包括调制解调，载波同步，符号同步，帧同步，位同步，MIMO，FFT，IFFT，信道估计，均衡等原理，滤波器等等。使用FPGA对这些模块进行基础的开发，并尝试自己搭建一个完整的通信系统。从而具备独立开发一个通信系统数字信号处理部分的能力。
第五、接口开发
串口，SPI，USB，PCI/PCIE，DDR234，TCP/IP/UDP，SATA，HDMI，VGA等常见接口协议的开发，并会自己根据实际情况，设计协议，开发接口协议。
第六、图像处理
掌握FPGA对二维矩阵数据开发的技巧，FPGA加速处理，常规的图像处理算法，中值滤波，小波变换，二维傅里叶，图像增强等基础算法的开发。同时对一些较为复杂的图像处理算法进行深入研究，如图像去雾处理，去抖动处理等等。
第七、人工智能
人工智能方面，大部分用在目标检测和识别，需要有一定的图像处理理论基础。了解FPGA开发AI系统的基本流程，如xilinx的Vitis的AI功能模块。并掌握MATLAB/PYTHON对深度学习训练的基本流程。目前FPGA做AI开发，大多数AI网络模块都有现成的库可以使用，因此要对已有的各种深度学习网络模块理论要有更为深入的认识，学习什么样的场景，选择什么样的网络模型进行AI开发。当然，对于一些要求更高的需求，可自己开发新的网络模型，并进行FPGA实现。
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