Contattataci

Struttura del corso

Introducere în AI la marginea rețelei și platforma NVIDIA Jetson

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

Configurarea mediului de dezvoltare

  • Instalarea SDK-ului JetPack și configurarea plăcii Jetson
  • Prezentarea lui TensorRT și optimizarea modelelor AI
  • Configurarea mediului de execuție

Optimizarea modelelor AI pentru implementare pe dispozitive periferice

  • Tehnici precum cuantificarea și eliminarea redundanțelor din modele
  • Utilizarea lui TensorRT pentru accelerarea modelului AI
  • Conversia modelelor în format ONNX

Implementarea modelelor AI pe dispozitive Jetson

  • Executarea inferenței cu TensorRT
  • Integrarea modelelor AI în aplicații în timp real
  • Optimizarea performanțelor și reducerea latenței

Viziune computațională și învățare profundă pe platformele Jetson

  • Implementarea modelelor pentru clasificarea imaginilor și detectarea obiectelor
  • Folosirea AI pentru analiza videoclipurilor în timp real
  • Realizarea unor aplicații robotice bazate pe inteligență artificială

Securitatea și optimizarea performanțelor în AI la marginea rețelei

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

Implementare de proiecte practice și studii de caz din lumea reală

  • Construirea unei soluții IoT alimentate cu AI
  • Implementarea AI în sisteme autonome
  • Analiza unor studii de caz legate de AI pe dispozitive periferice

Recapitulare și pași următori

Requisiti

  • Experiență în antrenarea modelelor AI și inferență
  • Cunoștințe de bază despre sisteme embedded
  • Domeniul familiar al programării în Python

Public țintă

  • Dezvoltatori AI
  • Ingeneri în sisteme embedded
  • Ingeneri robotici
 21 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

Recensioni (1)

Corsi in Arrivo

Categorie relative