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Temario del curso

Introducción a la IA edge y NVIDIA Jetson

  • Visión general de las aplicaciones de IA edge
  • Introducción al hardware de NVIDIA Jetson
  • Componentes del SDK JetPack y entorno de desarrollo

Configuración del Entorno de Desarrollo

  • Instalación del SDK JetPack y configuración de la placa Jetson
  • Comprensión de TensorRT y optimización de modelos
  • Configuración del entorno de ejecución

Optimización de Modelos de IA para Despliegue Edge

  • Técnicas de cuantificación y poda de modelos
  • Uso de TensorRT para la aceleración de modelos
  • Conversión de modelos al formato ONNX

Despliegue de Modelos de IA en Dispositivos Jetson

  • Ejecución de inferencias con TensorRT
  • Integración de modelos de IA con aplicaciones en tiempo real
  • Optimización del rendimiento y reducción de la latencia

Visión por Computadora y Aprendizaje Profundo en Jetson

  • Despliegue de modelos de clasificación de imágenes y detección de objetos
  • Uso de IA para análisis de video en tiempo real
  • Implementación de aplicaciones robóticas impulsadas por IA

Seguridad y Optimización del Rendimiento de la IA Edge

  • Seguridad de modelos de IA en dispositivos edge
  • Eficiencia energética y gestión térmica
  • Escalamiento de aplicaciones de IA en plataformas Jetson

Implementación del Proyecto y Casos de Uso del Mundo Real

  • Desarrollo de una solución IoT impulsada por IA
  • Despliegue de IA en sistemas autónomos
  • Estudios de caso de IA en dispositivos edge

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Experiencia con el entrenamiento e inferencia de modelos de IA
  • Conocimientos básicos de sistemas embebidos
  • Familiaridad con la programación en Python

Público objetivo

  • Desarrolladores de IA
  • Ingenieros de sistemas embebidos
  • Ingenieros de robótica
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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