Programa do Curso

Introdução ao Edge AI e ao NVIDIA Jetson

  • Visão geral das aplicações de IA de ponta
  • Introdução ao hardware NVIDIA Jetson
  • Componentes do SDK do JetPack e ambiente de desenvolvimento

Configurando o ambiente de desenvolvimento

  • Instalando o JetPack SDK e configurando a placa Jetson
  • Entendendo o TensorRT e a otimização de modelos
  • Configurando o ambiente de tempo de execução

Otimizando modelos de IA para implantação no Edge

  • Quantização de modelos e técnicas de poda
  • Usando o TensorRT para aceleração de modelo
  • Conversão de modelos para o formato ONNX

Implantação de modelos de IA em dispositivos Jetson

  • Executar inferência com o TensorRT
  • Integração de modelos de IA com aplicações em tempo real
  • Otimizando o desempenho e reduzindo a latência

Computer Vision e Deep Learning no Jetson

  • Implementação de modelos de classificação de imagens e deteção de objectos
  • Utilizar a IA para análise de vídeo em tempo real
  • Implementação de aplicações de robótica com IA

Edge AI Segurança e otimização do desempenho

  • Proteger modelos de IA em dispositivos periféricos
  • Eficiência energética e gestão térmica
  • Dimensionamento de aplicações de IA em plataformas Jetson

Implementação de projectos e Use Cases do mundo real

  • Construir uma solução IoT alimentada por IA
  • Implementar a IA em sistemas autónomos
  • Estudos de caso de IA em dispositivos periféricos

Resumo e próximos passos

Requisitos

  • Experiência com formação e inferência de modelos de IA
  • Conhecimentos básicos de sistemas incorporados
  • Familiaridade com a programação Python

Público-alvo

  • Programadores de IA
  • Engenheiros incorporados
  • Engenheiros Robotics
 21 Horas

Número de participantes


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