Plan du cours

Introduction à l'IA au niveau des points de bouture et NVIDIA Jetson

  • Aperçu des applications d'IA au niveau des points de bouture
  • Introduction aux matériels NVIDIA Jetson
  • Composants du SDK JetPack et environnement de développement

Configuration de l'environnement de développement

  • Installation du SDK JetPack et configuration de la carte Jetson
  • Compréhension de TensorRT et d'optimisation des modèles
  • Configuration de l'environnement d'exécution

Optimisation des modèles IA pour le déploiement au niveau des points de bouture

  • Techniques de quantification et de taille des modèles
  • Utilisation de TensorRT pour accélérer l'inférence du deep learning
  • Conversion des modèles en format ONNX

Déploiement des modèles IA sur les appareils Jetson

  • Exécution de l'inférence avec TensorRT
  • Intégration des modèles IA dans les applications en temps réel
  • Optimisation des performances et réduction du délai d'exécution

Vision par ordinateur et apprentissage profond sur Jetson

  • Déploiement de modèles de classification d'images et de détection d'objets
  • Utilisation de l'IA pour l'analyse vidéo en temps réel
  • Mise en œuvre des applications robotiques pilotées par IA

Sécurité de l'IA et optimisation des performances au niveau des points de bouture

  • Sécurisation des modèles d'IA sur les appareils au niveau des points de bouture
  • Efficacité énergétique et gestion thermique
  • Échellement des applications IA sur les plateformes Jetson

Mise en œuvre de projets et cas d'utilisation réels

  • Création d'une solution IoT pilotée par l'IA
  • Déploiement de l'IA dans les systèmes autonomes
  • Études de cas des IA sur les appareils au niveau des points de bouture

Récapitulation et étapes suivantes

Pré requis

  • Expérience en formation et inférence de modèles IA
  • Connaissance de base des systèmes embarqués
  • Familiarité avec la programmation Python

Public cible

  • Développeurs IA
  • Ingénieurs embarqués
  • Ingénieurs en robotique
 21 Heures

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