Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Úvod do Edge AI a NVIDIA Jetson
- Přehled aplikací pro Edge AI
- Úvod do hardwaru NVIDIA Jetson
- Komponenty SDK JetPack a vývojového prostředí
Nastavení Vývojového Prostředí
- Instalace SDK JetPack a nastavení desky Jetson
- Pochopení TensorRT a optimalizace modelů
- Konfigurace prováděcího prostředí
Optimalizace AI Modelů pro Nasazení na Edge
- Techniky kvantifikace a odstřižení modelu
- Použití TensorRT pro zrychlení modelu hlubokého učení
- Převod modelů do formátu ONNX
Nasazování AI Modelů na Zařízeních Jetson
- Spouštění odvozových závěrů pomocí TensorRT
- Integrace AI modelů s aplikacemi v reálném čase
- Optimalizace výkonu a snižování latence
Počítačové Vize a Profilace Hlubokého Učení na Jetson
- Nasazování modelů klasifikace obrázků a detekce objektů
- Použití AI pro analýzu videa v reálném čase
- Implementace robotických aplikací podporovaných umělou inteligencí
Bezpečnost a Optimalizace Výkonu Edge AI
- Zabezpečení AI modelů na zařízeních na okraji
- Efektivita energie a správa teploty
- škálování aplikací s umělou inteligencí na platformách Jetson
Implementace Projektu a Skutečné Případové Studie
- Vytváření řešení IoT s podporou umělé inteligence
- Nasazování AI v autonomních systémech
- Případové studie AI na zařízeních na okraji
Shrnutí a Další Kroky
Požadavky
- Zkušenosti s trénováním a inferencí AI modelů
- Základní znalost vložených systémů
- Příznaky s programováním v Pythonu
Cílová skupina
- Vývojáři AI
- Inženýři vložených systémů
- Inženýři robotiky
21 Hodiny
Reference (1)
Že můžeme probrat pokročilá témata a pracovat s reálnými příklady
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Kurz - Advanced Edge AI Techniques
Přeloženo strojem