Cursusaanbod

Introductie tot Edge AI en NVIDIA Jetson

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

De ontwikkelomgeving instellen

  • JetPack SDK installeren en het Jetson-bord instellen
  • TensorRT begrijpen en modellen optimaliseren
  • De runtime-omgeving configureren

AI-modellen optimaliseren voor Edge Deployment

  • Modelquantisatie en prune-technieken
  • TensorRT gebruiken voor modelacceleratie
  • Modellen converteren naar ONNX-formaat

AI-modellen implementeren op Jetson-apparaten

  • Inferentie uitvoeren met TensorRT
  • AI-modellen integreren met realtime toepassingen
  • De prestaties optimaliseren en de latentie verminderen

Computer Vision en Deep Learning op Jetson

  • Modellen voor het classificeren van afbeeldingen en objectdetectie implementeren
  • AI gebruiken voor realtime video-analyse
  • AI-gestuurde robottoepassingen 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 praktijkervaring Use Case

  • Een AI-gestuurde IoT-oplossing bouwen
  • AI implementeren in autonome systemen
  • Case studies van AI op edge-apparaten

Samenvatting en vervolgstappen

Vereisten

  • Ervaring met AI-modeltraining en inferentie
  • Basiskennis van embedded systems
  • Bekendheid met Python programmeren

Publiek

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

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën