Programa do Curso
Introdução ao Edge AI e NVIDIA Jetson
- Visão geral de aplicações de edge AI
- Introdução à hardware NVIDIA Jetson
- Componentes do SDK JetPack e ambiente de desenvolvimento
Configurando o Ambiente de Desenvolvimento
- Instalando o SDK JetPack e configurando a placa Jetson
- Entendendo TensorRT e otimização do modelo
- Configurando o ambiente de tempo de execução
Otimizando Modelos AI para Implantação no Edge
- Técnicas de quantização e poda do modelo
- Usando TensorRT para aceleração do modelo
- Convertendo modelos para o formato ONNX
Implantação de Modelos AI em Dispositivos Jetson
- Executando inferência com TensorRT
- Integrando modelos AI com aplicações em tempo real
- Otimizando desempenho e reduzindo latência
Visão Computacional e Aprendizado Profundo no Jetson
- Implantação de modelos de classificação de imagem e detecção de objetos
- Usando AI para análise de vídeo em tempo real
- Implementação de aplicações robóticas alimentadas por IA
Segurança Edge AI e Otimização do Desempenho
- Protegendo modelos AI em dispositivos no edge
- Eficiência energética e gerenciamento térmico
- Escalando aplicações de IA nos plataformas Jetson
Implementação do Projeto e Casos Reais de Uso
- Construindo uma solução IoT alimentada por AI
- Implantação de AI em sistemas autônomos
- Estudos de caso de IA em dispositivos no edge
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Experiência com treinamento e inferência de modelos de IA
- Conhecimento básico de sistemas embarcados
- Familiaridade com programação em Python
Público-alvo
- Desenvolvedores de IA
- Engenheiros de sistemas embarcados
- Engenheiros robóticos
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- Horário Flexível: Datas e horários adaptados à agenda da sua equipe.
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Testemunhos de Clientes (1)
Que possamos abordar tópicos avançados e trabalhar com exemplos do mundo real
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Curso - Advanced Edge AI Techniques
Máquina Traduzida