Schița de curs

Introducere la Edge AI și NVIDIA Jetson

  • Prezentare generală a aplicațiilor edge AI
  • Introducere în hardware-ul NVIDIA Jetson
  • Componentele JetPack SDK și mediul de dezvoltare

Configurarea mediului de dezvoltare

  • Instalarea JetPack SDK și configurarea plăcii Jetson
  • Înțelegerea TensorRT și optimizarea modelului
  • Configurarea mediului de timp de execuție

Optimizarea modelelor AI pentru implementarea pe margine

  • Tehnici de cuantificare și tăiere a modelelor
  • Utilizarea TensorRT pentru accelerarea modelelor
  • Conversia modelelor în format ONNX

Implementarea modelelor AI pe dispozitive Jetson

  • Rularea inferenței cu TensorRT
  • Integrarea modelelor AI cu aplicații în timp real
  • Optimizarea performanței și reducerea latenței

Computer Vision și Deep Learning pe Jetson

  • Implementarea modelelor de clasificare a imaginilor și de detectare a obiectelor
  • Utilizarea AI pentru analiza video în timp real
  • Implementarea aplicațiilor robotice bazate pe AI

Edge AI Securitatea și optimizarea performanței

  • Securizarea modelelor AI pe dispozitive periferice
  • Eficiența energetică și gestionarea termică
  • Scalarea aplicațiilor AI pe platformele Jetson

Implementarea proiectelor și Use Cases din lumea reală

  • Construirea unei soluții IoT bazate pe IA
  • Implementarea AI în sistemele autonome
  • Studii de caz privind inteligența artificială pe dispozitive periferice

Rezumat și pași următori

Cerințe

  • Experiență în formarea și inferența modelelor AI
  • Cunoștințe de bază despre sistemele integrate
  • Familiaritate cu programarea Python.

Audiență

  • Dezvoltatori AI
  • Ingineri integrați
  • Robotics ingineri
 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite