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Temario del curso
Introducción a la IA Edge y NVIDIA Jetson
- Resumen de aplicaciones de IA edge
- 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 Despliegue Edge
- Técnicas de cuantización y poda de modelos
- Uso de TensorRT para la aceleración de modelos
- Conversión de modelos al formato ONNX
Implementación de Modelos de IA en Dispositivos Jetson
- Ejecución de inferencia 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
- Implementación de modelos de clasificación de imágenes y detección de objetos
- Uso de IA para análisis de video en tiempo real
- Implementación de aplicaciones robóticas potenciadas por IA
Seguridad y Optimización del Rendimiento en la IA Edge
- Seguridad de modelos de IA en dispositivos edge
- Eficiencia energética y gestión térmica
- Escalado de aplicaciones de IA en plataformas Jetson
Implementación de Proyectos y Casos de Uso del Mundo Real
- Creación de una solución de IoT potenciada por IA
- Implementación de IA en sistemas autónomos
- Estudios de caso sobre IA en dispositivos edge
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Experiencia en entrenamiento e inferencia de modelos de IA
- Conocimientos básicos de sistemas embebidos
- Familiaridad con la programación en Python
Audiencia Objetivo
- Desarrolladores de IA
- Ingenieros embebidos
- Ingenieros de robótica
21 Horas
Reseñas (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