Prenez contact avec nous

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

Nombre de participants


Prix par participant

Nos clients témoignent (1)

Cours à venir

Catégories Similaires