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课程大纲
边缘AI与NVIDIA Jetson简介
- 边缘AI应用概述
- NVIDIA Jetson硬件简介
- JetPack SDK组件与开发环境
设置开发环境
- 安装JetPack SDK并设置Jetson板
- 理解TensorRT与模型优化
- 配置运行时环境
优化AI模型以便边缘部署
- 模型量化和剪枝技术
- 使用TensorRT加速模型
- 将模型转换为ONNX格式
在Jetson设备上部署AI模型
- 使用TensorRT进行推理
- 将AI模型与实时应用集成
- 优化性能并减少延迟
Jetson上的计算机视觉与深度学习
- 部署图像分类和对象检测模型
- 使用AI进行实时视频分析
- 实现AI驱动的机器人应用
边缘AI安全与性能优化
- 保护边缘设备上的AI模型
- 电源效率与热管理
- 在Jetson平台上扩展AI应用
项目实现与真实案例
- 构建AI驱动的物联网解决方案
- 在自主系统中部署AI
- 边缘设备上的AI案例研究
总结与下一步
要求
- 具备AI模型训练和推理经验
- 具备嵌入式系统基础知识
- 熟悉Python编程
受众
- AI开发人员
- 嵌入式工程师
- 机器人工程师
21 小时