课程大纲

Edge 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

开发环境设置

  • 安装JetPack SDK并设置Jetson板
  • 理解TensorRT与模型优化
  • 配置运行时环境

为边缘部署优化AI模型

  • 模型量化与剪枝技术
  • 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

  • 部署图像分类与目标检测模型
  • 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
  • 能效与热管理
  • 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
  • 具备嵌入式系统的基础知识
  • 熟悉Python编程

受众

  • AI开发者
  • 嵌入式工程师
  • 机器人工程师
 21 小时

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