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Programa del Curso

Introducción a Edge AI y NVIDIA Jetson

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

Configuración del entorno de desarrollo

  • Instalación del SDK de JetPack y configuración de la placa Jetson
  • Comprender TensorRT y la optimización de modelos
  • Configurar el entorno de ejecución

Optimización de modelos de IA para implementación en el borde

  • Técnicas de cuantización y poda de modelos
  • Usando TensorRT para la aceleración de modelos
  • Convertir modelos al formato ONNX

Implementación de modelos de IA en dispositivos Jetson

  • Ejecutando inferencias con TensorRT
  • Integrando modelos de IA con aplicaciones en tiempo real
  • Optimizando el rendimiento y reduciendo la latencia

Computer Vision y Deep Learning en Jetson

  • Desplegar modelos de clasificación de imágenes y detección de objetos
  • Usar IA para análisis de video en tiempo real
  • Implementar aplicaciones de robótica impulsadas por IA

Optimización de seguridad y rendimiento de Edge AI

  • Asegurar modelos de IA en dispositivos perimetrales
  • Eficiencia energética y gestión térmica
  • Escalar aplicaciones de IA en plataformas Jetson

Implementación de proyectos y Use Case del mundo real

  • Construir una solución IoT impulsada por IA
  • Implementar IA en sistemas autónomos
  • Estudios de caso de IA en dispositivos perimetrales

Conclusiones y próximos pasos

Requerimientos

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

Público objetivo

  • Desarrolladores de IA
  • Ingenieros embebidos
  • Robotics ingenieros
 21 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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