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コース概要
エッジ AI と NVIDIA Jetson の概要
- エッジ AI アプリケーションの概要
- NVIDIA Jetson ハードウェアの紹介
- JetPack SDK のコンポーネントと開発環境
開発環境の設定
- JetPack SDK のインストールと Jetson ボードのセットアップ
- TensorRT とモデル最適化の理解
- 実行環境の設定
エッジ展開向け AI モデルの最適化
- モデル量子化とプルーニング技術
- TensorRT を使用したモデル加速
- ONNX 形式へのモデル変換
Jetson デバイスへの AI モデルの展開
- TensorRT を使用した推論の実行
- 実時間アプリケーションとの AI モデルの統合
- 性能の最適化と遅延の低減
Jetson 上でのコンピュータビジョンとディープラーニング
- 画像分類と物体検出モデルの展開
- 実時間ビデオ解析に AI を使用する方法
- AI 搭載ロボティクスアプリケーションの実装
エッジ AI のセキュリティと性能最適化
- エッジデバイス上の AI モデルの保護
- 電力効率と熱管理
- Jetson プラットフォーム上の AI アプリケーションのスケーリング
プロジェクト実装と実際のユースケース
- AI 搭載 IoT ソリューションの構築
- 自律システムへの AI の展開
- エッジデバイス上の AI に関する事例研究
まとめと次のステップ
要求
- AI モデルの学習と推論に関する経験
- 組み込みシステムの基本的な知識
- Python プログラミングの知識
対象者
- AI 開発者
- 組み込みエンジニア
- ロボティクスエンジニア
21 時間
お客様の声 (1)
高度なトピックをカバーし、実際の例を使って実践的に学べること
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
コース - Advanced Edge AI Techniques
機械翻訳