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課程簡介

邊緣 AI 與 NVIDIA Jetson 介紹

  • 邊緣 AI 應用概覽
  • NVIDIA Jetson 硬體介紹
  • JetPack SDK 元件與開發環境

開發環境設定

  • 安裝 JetPack SDK 並設置 Jetson 主機板
  • 理解 TensorRT 及模型優化方法
  • 配置執行環境

為邊緣部署優化 AI 模型

  • 模型量化與剪枝技術
  • 使用 TensorRT 加速模型
  • 將模型轉換為 ONNX 格式

在 Jetson 設備上部署 AI 模型

  • 使用 TensorRT 執行推論
  • 將 AI 模型整合至即時應用系統
  • 優化效能並降低延遲

Jetson 上的電腦視覺與深度學習

  • 部署影像分類與物件偵測模型
  • 利用 AI 進行即時影片分析
  • 實現 AI 驅動的機器人應用

邊緣 AI 安全與效能優化

  • 保障邊緣設備上的 AI 模型安全
  • 電力效率與散熱管理
  • 在 Jetson 平台上擴展 AI 應用

專案實施與真實世界案例

  • 建構 AI 驅動的 IoT 解決方案
  • 在自動系統中部署 AI
  • 邊緣設備上 AI 應用的案例研究

總結與下一步行動

最低要求

  • 具備 AI 模型訓練與推論的經驗
  • 對嵌入式系統有基本認識
  • 熟悉 Python 程式設計

對象

  • AI 開發人員
  • 嵌入式工程師
  • 機器人工程師
 21 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (1)

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