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Schulungsübersicht
Einführung in Edge-KI und NVIDIA Jetson
- Überblick über Anwendungen im Bereich Edge-KI
- Einführung in die Hardware von NVIDIA Jetson
- Komponenten des JetPack SDK sowie die Entwicklungsumgebung
Einrichtung der Entwicklungsumgebung
- Installation des JetPack SDK und Konfiguration der Jetson-Platine
- Erläuterungen zu TensorRT sowie zur Modelloptimierung
- Einrichtung der Laufzeitumgebung
Optimierung von KI-Modellen für die Bereitstellung auf Edge-Geräten
- Methoden zur Quantisierung und Reduzierung der Modellgröße
- Einsatz von TensorRT zur Beschleunigung von Modellen
- Umwandlung von Modellen in das ONNX-Format
Bereitstellung von KI-Modellen auf Jetson-Geräten
- Durchführung von Inferenzen mithilfe von TensorRT
- Integration der KI-Modelle in Echtzeit-Anwendungen
- Optimierung der Leistung sowie Reduzierung der Verzögerung
Computervision und Deep Learning auf Jetson
- Einsatz von Modellen zur Bildklassifizierung und Objekterkennung
- Nutzung der KI für die Echtzeit-Analyse von Videodaten
- Entwicklung robotergestützter Anwendungen mit künstlicher Intelligenz
Sicherheit und Leistungsoptimierung bei Edge-KI
- Schutz von KI-Modellen auf Edge-Geräten
- Energieeffizienz und thermische Steuerung
- Skalierung von KI-Anwendungen auf Jetson-Plattformen
Projektumsetzung sowie Praxisbeispiele aus der Realität
- Entwicklung einer KI-basierten IoT-Lösung
- Einsatz von KI in autonomen Systemen
- Fallstudien zur Bereitstellung von KI auf Edge-Geräten
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung mit dem Trainieren und Inferenzieren von KI-Modellen
- Grundkenntnisse in Embedded-Systemen
- Vertrautheit mit der Programmiersprache Python
Zielgruppe
- KI-Entwickler
- Embedded-Ingenieure
- Robotik-Ingenieure
21 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Dass wir uns mit fortgeschrittenen Themen befassen und an realen Beispielen arbeiten können
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Kurs - Advanced Edge AI Techniques
Maschinelle Übersetzung