Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Въведение в периферния AI и NVIDIA Jetson

  • Преглед на приложенията на периферния AI
  • Въведение в хардуера на NVIDIA Jetson
  • Компоненти на JetPack SDK и среда за разработка

Настройка на средата за разработка

  • Инсталиране на JetPack SDK и настройка на платката Jetson
  • Разбиране на TensorRT и оптимизацията на модели
  • Конфигуриране на средата за изпълнение

Оптимизиране на AI модели за периферно внедряване

  • Техники за квантуване и редуциране на модели
  • Използване на TensorRT за ускоряване на модели
  • Конвертиране на модели в ONNX формат

Внедряване на AI модели на устройства Jetson

  • Изпълнение на изводи с TensorRT
  • Интегриране на AI модели с приложения в реално време
  • Оптимизиране на производителността и намаляване на латентността

Компютърно зрение и дълбоко обучение на Jetson

  • Внедряване на модели за класификация на изображения и откриване на обекти
  • Използване на AI за видеоанализи в реално време
  • Реализиране на приложения за роботика, задвижвани от AI

Сигурност на периферния AI и оптимизация на производителността

  • Осигуряване на защита на AI модели на периферни устройства
  • Енергийна ефективност и управление на топлината
  • Мащабиране на AI приложения на платформи Jetson

Реализация на проект и казуси от реалния свят

  • Изграждане на IoT решение, задвижвано от AI
  • Внедряване на AI в автономни системи
  • Казуси за AI на периферни устройства

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Опит с обучението на AI модели и изводи
  • Основни познания за вградени системи
  • Запознатост с програмирането на Python

Аудитория

  • AI разработчици
  • Инженери по вградени системи
  • Инженери по роботика
 21 Часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от участници (1)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории