Schița de curs

Introducere în Edge AI și NVIDIA Jetson

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

Configurarea Mediusului de Dezvoltare

  • Instalarea SDK JetPack și configurarea tablei Jetson
  • Comprehensia TensorRT și optimizării modelului
  • Configurarea mediului de rulare

Optimizarea Modelelor AI pentru Deploy la Edge

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

Deploy Modelelor AI pe Dispozitivele Jetson

  • Rularea inferenței cu TensorRT
  • Integrarea modelului AI cu aplicații în timp real
  • Optimizarea performanțelor și reducerea întârzierii

Viziunea Artificială și Deep Learning pe Jetson

  • Deploy modelelor de clasificare a imaginilor și detectia obiectelor
  • Utilizarea AI pentru analiza video în timp real
  • Implementarea aplicațiilor robotice cu AI

Securitatea AI la Edge și Optimizări Performanțe

  • Protejarea modelelor AI pe dispozitivele de edge
  • Eficiența energetică și managementul termic
  • Scalare a aplicațiilor AI pe platformele Jetson

Implementarea Proiectelor și Uzuri Practice

  • Construirea unei soluții IoT cu AI
  • Deploy-ul AI în sisteme autonome
  • Studii de caz ale AI pe dispozitivele de edge

Rezumat și Pasul Următor

Cerințe

  • Experiență cu antrenarea și inferența modelelor de Inteligență Artificială
  • Cunoștințe de bază despre sisteme emblocate
  • Familiaritate cu programarea în Python

Publicul țintă

  • Dezvoltatori de IA
  • Ingineri emblocăți
  • Ingineri de robotici
 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite