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Temario del curso

Introducción a la IA en el edge y NVIDIA Jetson

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

Configuración del entorno de desarrollo

  • Instalación del JetPack SDK 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 edge

  • 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 IA para análisis de video en tiempo real.
  • Implementación de aplicaciones de robótica impulsadas por IA.

Seguridad de la IA en el edge y optimización del rendimiento

  • Protección 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 reales

  • Construcción de una solución de IoT impulsada por IA.
  • Despliegue 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.

Público objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

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