План на курса

Въведение в Edge AI и NVIDIA Jetson

  • Обзор на приложенията на Edge AI
  • Въведение в хардуера на NVIDIA Jetson
  • Компоненти на JetPack SDK и средата за разработка

Настройка на средата за разработка

  • Инсталиране на JetPack SDK и настройка на дъската Jetson
  • Разбиране на TensorRT и оптимизация на модели
  • Настройка на средата за изпълнение

Оптимизация на AI модели за Edge развертане

  • Техники за количестване и подрязване на модели
  • Използване на TensorRT за ускорение на модели
  • Преобразуване на модели към формат ONNX

Развертане на AI модели на устройства с Jetson

  • Изпълнение на изводи с TensorRT
  • Интеграция на AI модели с приложения в реално време
  • Оптимизация на производителността и намаляване на закъснението

Компютърно зрение и дълбоко обучение на Jetson

  • Развертане на модели за класификация на изображения и обнаруване на обекти
  • Използване на AI за анализ на видео в реално време
  • Реализация на роботни приложения с AI

Безопасност на Edge AI и оптимизация на производителността

  • Защита на AI модели на устройства на периферията
  • Ефективност на енергията и управление на топлината
  • Разширяване на AI приложения на платформи с Jetson

Реализация на проекти и реални приложения

  • Създаване на AI-основано IoT решение
  • Развертане на AI в автономни системи
  • Примери за използване на AI на устройства на периферията

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Опит в обучение и извличане на предсказания от модели на изкуствен интелигент
  • Основни знания за вградени системи
  • Знания за програмиране с Python

Целева аудитория

  • Разработчици на изкуствен интелигент
  • Инженери на вградени системи
  • Роботични инженери
 21 часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории