Cursusaanbod

Inleiding tot Edge AI en NVIDIA Jetson

  • Overzicht van edge AI-toepassingen
  • Inleiding tot NVIDIA Jetson-hardware
  • JetPack SDK-componenten en ontwikkelomgeving

Het instellen van de ontwikkelomgeving

  • Installeren van JetPack SDK en instellen van de Jetson-board
  • Begrijpen van TensorRT en modeloptimalisatie
  • Configureren van de runtime-omgeving

AI-modellen optimaliseren voor edge-deployments

  • Technieken voor modelkwantisering en snoeien
  • Het gebruiken van TensorRT voor modelversnelling
  • Modellen omzetten naar ONNX-formaat

AI-modellen implementeren op Jetson-apparaten

  • Inferentie uitvoeren met TensorRT
  • AI-modellen integreren met real-time-applicaties
  • Prestatie optimaliseren en latentie verminderen

Computervisie en diep leeren op Jetson

  • Implementeren van beeldclassificatie- en objectdetectiemodellen
  • Het gebruiken van AI voor real-time video-analyse
  • AI-aangedreven robotica-applicaties implementeren

Edge AI-beveiliging en prestatieoptimalisatie

  • AI-modellen beveiligen op edge-apparaten
  • Energie-efficiëntie en thermisch beheer
  • AI-toepassingen schalen op Jetson-platforms

Projectimplementatie en real-world toepassingen

  • Een AI-aangedreven IoT-oplossing bouwen
  • AI implementeren in autonome systemen
  • Casestudies van AI op edge-apparaten

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Ervaring met AI-model training en inference
  • Basis kennis van embedded systems
  • Kennis van Python-programmeren

Doelgroep

  • AI-ontwikkelaars
  • Embedded engineers
  • Robotica-ingenieurs
 21 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën