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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
Testimonios (1)
Podemos cubrir temas avanzados y trabajar con ejemplos de la vida real
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Curso - Advanced Edge AI Techniques
Traducción Automática