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Struttura del corso
Introduzione all'Edge AI e a NVIDIA Jetson
- Panoramica sulle applicazioni di Edge AI
- Introduzione alla hardware NVIDIA Jetson
- Componenti del SDK JetPack e ambiente di sviluppo
Configurazione dell'Ambiente di Sviluppo
- Installazione del SDK JetPack e configurazione della scheda Jetson
- Comprendere TensorRT ed ottimizzazione dei modelli
- Configurazione dell'ambiente di esecuzione
Ottimizzazione dei Modelli AI per l'Impiego Edge
- Tecniche di quantizzazione e potatura dei modelli
- Utilizzo di TensorRT per l'accelerazione del modello
- Conversione dei modelli nel formato ONNX
Distribuzione dei Modelli AI sui Dispositivi Jetson
- Esecuzione dell'inferenza con TensorRT
- Integrazione dei modelli AI con applicazioni in tempo reale
- Ottimizzazione delle prestazioni e riduzione della latenza
Visione Artificiale e Apprendimento Profondo su Jetson
- Distribuzione di modelli per la classificazione d'immagine ed il rilevamento degli oggetti
- Utilizzo dell'AI per l'analisi del video in tempo reale
- Implementazione di applicazioni robotiche alimentate da AI
Sicurezza e Ottimizzazione delle Prestazioni dell'Edge AI
- Sicurezza dei modelli AI sui dispositivi Edge
- Efficienza energetica e gestione termica
- Scalabilità delle applicazioni AI sulle piattaforme Jetson
Implementazione del Progetto e Casistiche di Uso Reale
- Costruzione di una soluzione IoT alimentata da AI
- Distribuzione dell'AI nei sistemi autonomi
- Studi di caso sull'utilizzo dell'AI sui dispositivi Edge
Riepilogo e Prossimi Passaggi
Requisiti
- Esperienza nella formazione e nell'inferenza dei modelli AI
- Conoscenze di base sui sistemi embedded
- Familiarità con la programmazione in Python
Pubblico
- Sviluppatori AI
- Ingegneri embedded
- Ingegneri robotica
21 ore
Recensioni (1)
Coprindo argomenti avanzati e lavorando con esempi pratici
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Corso - Advanced Edge AI Techniques
Traduzione automatica