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課程簡介

邊緣 AI 與 NVIDIA Jetson 簡介

  • 邊緣 AI 應用概述
  • NVIDIA Jetson 硬體介紹
  • JetPack SDK 元件與開發環境

設定開發環境

  • 安裝 JetPack SDK 並設定 Jetson 主機板
  • 理解 TensorRT 與模型優化技術
  • 配置執行環境

為邊緣部署優化 AI 模型

  • 模型量化與剪枝技術
  • 使用 TensorRT 進行模型加速
  • 將模型轉換為 ONNX 格式

在 Jetson 裝置上部署 AI 模型

  • 運用 TensorRT 執行推論
  • 將 AI 模型整合至即時應用程式
  • 優化效能並降低延遲

Jetson 上的電腦視覺與深度學習

  • 部署影像分類與物件偵測模型
  • 運用 AI 進行即時視訊分析
  • 實作 AI 驅動的機器人應用

邊緣 AI 的安全性與效能優化

  • 確保邊緣裝置上 AI 模型的安全
  • 電力效率與熱管理
  • 在 Jetson 平台上擴展 AI 應用

專案實作與真實世界案例研究

  • 建構 AI 驅動的物聯網解決方案
  • 在自主系統中部署 AI
  • 邊緣裝置上的 AI 案例研究

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備 AI 模型訓練與推論經驗
  • 擁有嵌入式系統的基本知識
  • 熟悉 Python 程式設計

受眾對象

  • AI 開發人員
  • 嵌入式工程師
  • 機器人工程師
 21 小時

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