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Plan du cours
Introduction à l'IA edge et à NVIDIA Jetson
- Aperçu des applications d'IA edge
- Introduction au matériel NVIDIA Jetson
- Composants du SDK JetPack et environnement de développement
Configuration de l'environnement de développement
- Installation du SDK JetPack et configuration de la carte Jetson
- Compréhension de TensorRT et de l'optimisation des modèles
- Configuration de l'environnement d'exécution
Optimisation des modèles d'IA pour le déploiement edge
- Techniques de quantification et d'élagage des modèles
- Utilisation de TensorRT pour l'accélération des modèles
- Conversion des modèles au format ONNX
Déploiement de modèles d'IA sur les appareils Jetson
- Exécution de l'inférence avec TensorRT
- Intégration des modèles d'IA avec des applications temps réel
- Optimisation des performances et réduction de la latence
Vision par ordinateur et apprentissage profond sur Jetson
- Déploiement de modèles de classification d'images et de détection d'objets
- Utilisation de l'IA pour l'analyse vidéo en temps réel
- Mise en œuvre d'applications robotiques alimentées par l'IA
Sécurité de l'IA edge et optimisation des performances
- Sécurisation des modèles d'IA sur les appareils edge
- Efficacité énergétique et gestion thermique
- Mise à l'échelle des applications d'IA sur les plateformes Jetson
Mise en œuvre de projets et cas d'utilisation réels
- Création d'une solution IoT alimentée par l'IA
- Déploiement de l'IA dans les systèmes autonomes
- Études de cas d'IA sur les appareils edge
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Expérience avec l'entraînement et l'inférence de modèles d'IA
- Connaissances de base des systèmes embarqués
- Maîtrise de la programmation Python
Public cible
- Développeurs d'IA
- Ingénieurs embarqués
- Ingénieurs en robotique
21 Heures
Nos clients témoignent (1)
Nous pouvons aborder des sujets avancés et travailler avec des exemples concrets.
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Formation - Advanced Edge AI Techniques
Traduction automatique