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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
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