Đề cương khóa học

Giới thiệu về Edge AI và NVIDIA Jetson

  • Tổng quan về các ứng dụng AI biên
  • Giới thiệu về phần cứng NVIDIA Jetson
  • Các thành phần của JetPack SDK và môi trường phát triển

Thiết lập Môi trường Phát triển

  • Cài đặt JetPack SDK và thiết lập bảng Jetson
  • Hiểu về TensorRT và tối ưu hóa mô hình
  • Cấu hình môi trường runtime

Tối ưu hóa Mô hình AI cho Triển khai Biên

  • Kỹ thuật lượng tử hóa và cắt tỉa mô hình
  • Sử dụng TensorRT để tăng tốc mô hình
  • Chuyển đổi mô hình sang định dạng ONNX

Triển khai Mô hình AI trên Thiết bị Jetson

  • Chạy suy luận với TensorRT
  • Tích hợp mô hình AI với các ứng dụng thời gian thực
  • Tối ưu hóa hiệu suất và giảm độ trễ

Computer Vision và Deep Learning trên Jetson

  • Triển khai mô hình phân loại hình ảnh và phát hiện đối tượng
  • Sử dụng AI cho phân tích video thời gian thực
  • Triển khai các ứng dụng robot hỗ trợ AI

Edge AI Bảo mật và Tối ưu hóa Hiệu suất

  • Bảo mật mô hình AI trên các thiết bị biên
  • Hiệu quả năng lượng và quản lý nhiệt
  • Mở rộng các ứng dụng AI trên nền tảng Jetson

Triển khai Dự án và Các Use Case Thực tế

  • Xây dựng giải pháp IoT hỗ trợ AI
  • Triển khai AI trong các hệ thống tự động
  • Các nghiên cứu điển hình về AI trên các thiết bị biên

Tóm tắt và Các Bước Tiếp Theo

Requirements

  • Kinh nghiệm huấn luyện và suy luận mô hình AI
  • Kiến thức cơ bản về hệ thống nhúng
  • Làm quen với lập trình Python

Đối tượng

  • Nhà phát triển AI
  • Kỹ sư nhúng
  • Kỹ sư Robotics
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories