Programa del Curso

Introducción a la IA en el borde y NVIDIA Jetson

  • Visión general de aplicaciones de IA en el borde
  • Introducción al hardware 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 Implementación en el Borde

  • Técnicas de cuantificación y poda de modelos
  • Uso de TensorRT para acelerar la inferencia de aprendizaje profundo
  • 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 latencia

Visión por Computadora y Aprendizaje Profundo en Jetson

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

Seguridad y Optimización del Rendimiento de la IA en el Borde

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

Implementación de Proyectos y Casos de Uso del Mundo Real

  • Crear una solución IoT impulsada por IA
  • Implementación de IA en sistemas autónomos
  • Estudios de caso de IA en dispositivos del borde

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Experiencia en el entrenamiento y la inferencia de modelos AI
  • Conocimientos básicos sobre sistemas embebidos
  • Familiaridad con la programación en Python

Audience

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

Número de participantes


Precio por Participante​

Próximos cursos

Categorías Relacionadas