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課程簡介
Edge AI與NVIDIA Jetson簡介
- 邊緣AI應用概述
- NVIDIA Jetson硬件簡介
- JetPack SDK組件與開發環境
開發環境設置
- 安裝JetPack SDK並設置Jetson板
- 理解TensorRT與模型優化
- 配置運行時環境
爲邊緣部署優化AI模型
- 模型量化與剪枝技術
- 使用TensorRT加速模型
- 將模型轉換爲ONNX格式
在Jetson設備上部署AI模型
- 使用TensorRT進行推理
- 將AI模型與即時應用集成
- 優化性能並減少延遲
Jetson上的計算機視覺與深度學習
- 部署圖像分類與目標檢測模型
- 使用AI進行即時視頻分析
- 實現AI驅動的機器人應用
邊緣AI安全與性能優化
- 保護邊緣設備上的AI模型
- 能效與熱管理
- 在Jetson平臺上擴展AI應用
項目實現與真實案例
- 構建AI驅動的物聯網解決方案
- 在自主系統中部署AI
- 邊緣設備上的AI案例研究
總結與下一步
最低要求
- 具備AI模型訓練和推理經驗
- 具備嵌入式系統的基礎知識
- 熟悉Python編程
受衆
- AI開發者
- 嵌入式工程師
- 機器人工程師
21 時間: