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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
客戶評論 (1)
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Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
課程 - Advanced Edge AI Techniques
機器翻譯