문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
코스 개요
엣지 AI와 NVIDIA Jetson 소개
- 엣지 AI 응용 프로그램 개요
- NVIDIA Jetson 하드웨어 소개
- JetPack SDK 구성 요소 및 개발 환경
개발 환경 설정
- JetPack SDK 설치 및 Jetson 보드 설정
- TensorRT 이해 및 모델 최적화
- 런타임 환경 구성
엣지 배포를 위한 AI 모델 최적화
- 모델 양자화 및 프루닝 기술
- TensorRT를 사용하여 모델 가속화
- 모델을 ONNX 형식으로 변환
Jetson 디바이스에 AI 모델 배포
- TensorRT로 추론 실행
- AI 모델을 실시간 애플리케이션에 통합
- 성능 최적화 및 지연 시간 줄이기
Jetson에서의 컴퓨터 비전 및 딥러닝
- 이미지 분류 및 객체 검출 모델 배포
- AI를 사용하여 실시간 비디오 분석
- AI 기반 로봇 공학 애플리케이션 구현
엣지 AI 보안 및 성능 최적화
- 엣지 디바이스에 AI 모델 보안
- 전력 효율성과 열 관리
- Jetson 플랫폼에서 AI 애플리케이션 확장
프로젝트 구현 및 실세계 사용 사례
- AI 기반 IoT 솔루션 구축
- 자율 시스템에 AI 배포
- 엣지 디바이스에서 AI의 사례 연구
요약 및 다음 단계
요건
- AI 모델 학습 및 추론 경험
- 임베디드 시스템에 대한 기본 지식
- Python 프로그래밍에 대한 익숙함
대상
- AI 개발자
- 임베디드 엔지니어
- 로봇공학 엔지니어
21 시간
회원 평가 (1)
고급 주제를 다루고 실제 사례를 통해 실습할 수 있습니다.
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
코스 - Advanced Edge AI Techniques
기계 번역됨