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Temario del curso

Introducción a la IA edge y NVIDIA Jetson

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

Configuración del entorno de desarrollo

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

Optimización de modelos de IA para implementación edge

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

Implementación de modelos de IA en dispositivos Jetson

  • Ejecución de inferencia 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

  • Implementación 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
  • Escalado de aplicaciones de IA en plataformas Jetson

Implementación de proyectos y casos de uso reales

  • Creación de una solución IoT impulsada por IA
  • Despliegue de IA en sistemas autónomos
  • Estudios de casos de IA en dispositivos edge

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

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

Público objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

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