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Temario del curso

Introducción a la IA en el borde y NVIDIA Jetson

  • Panorama general de las aplicaciones de IA en el borde
  • Introducción al hardware de NVIDIA Jetson
  • Componentes del SDK JetPack y entorno de desarrollo

Configuración del entorno de desarrollo

  • Instalación del SDK JetPack y configuración de la placa Jetson
  • Comprensión de TensorRT y optimización de modelos
  • Configuración del entorno de ejecución

Optimización de modelos de IA para el despliegue en el borde

  • Técnicas de cuantificación y poda de modelos
  • Uso de TensorRT para la aceleración de modelos
  • Conversión de modelos al formato ONNX

Despliegue de modelos de IA en dispositivos Jetson

  • Ejecución de inferencias con TensorRT
  • Integración de modelos de IA con aplicaciones en tiempo real
  • Optimización del rendimiento y reducción de la latencia

Visión por computadora y aprendizaje profundo en Jetson

  • Despliegue de modelos de clasificación de imágenes y detección de objetos
  • Uso de la IA para el análisis de video en tiempo real
  • Implementación de aplicaciones robóticas potenciadas por IA

Seguridad y optimización del rendimiento de la IA en el borde

  • Protección de modelos de IA en dispositivos de borde
  • Eficiencia energética y gestión térmica
  • Escalado de aplicaciones de IA en plataformas Jetson

Implementación del proyecto y casos de uso reales

  • Construcción de una solución IoT potenciada por IA
  • Despliegue de la IA en sistemas autónomos
  • Estudios de caso sobre IA en dispositivos de borde

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Experiencia con el entrenamiento e inferencia de modelos de IA
  • Conocimientos básicos de sistemas embebidos
  • Familiaridad con la programación en Python

Público objetivo

  • Desarrolladores de IA
  • Ingenieros embebidos
  • Ingenieros de robótica
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

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