Formation à l'IA et à l'IoT avec le Jetson nano de Nvidia

Ça ressemble à un programme intensif et couverture sur l'utilisation du Jetson Nano pour des applications d'intelligence artificielle en temps réel, avec une forte composante pratique. Voici un résumé de ce que vous avez décrit :

1. Prise en main du Jetson Nano : Commencez par comprendre et configurer votre plateforme, y compris l'installation des drivers et les environnements de développement nécessaires (comme la suite L4T).

2. Interface Homme-Machine (IHM) avec Python/OpenCV : Apprenez à interagir avec le matériel périphérique, comme les capteurs et l'écran tactile, en utilisant des bibliothèques telles que OpenCV pour traiter les images et vidéos.

3. Modèle de réseau de convolution (ResNet) : Étudiez et implémentez le modèle de réseau de convolution profond ResNet pour la classification d'images, en exploitant les capacités du GPU du Jetson Nano.

4. Classification d'états émotionnels : Utilisez le même modèle (ResNet) pour reconnaître des expressions faciales et déterminer l'état émotionnel de la personne en question.

5. Suivi d'objets en temps réel : Intégrez une technique de suivi d'objects en temps réel, comme le tracking par corrélation optique (Optical Flow), et combinez-la avec ResNet pour améliorer la précision du suivi.

6. Optimisation des performances avec TensorRT : Apprenez à utiliser TensorRT pour optimiser les modèles de réseau de neurones en approfondissant leur débit et réduisant leur latence, ce qui est crucial pour les applications d'IA en temps réel.

7. Déploiement et intégration : Finalisez par l'intégration des composants développés dans un système complet qui fonctionne sur le Jetson Nano, et déployez votre application en une configuration matérielle ou un produit fini.

Ce programme couvre une large gamme de compétences, du développement logiciel à l'optimisation matérielle, et est centré autour de l'utilisation concrète de la plateforme Jetson Nano pour des applications d'intelligence artificielle. Cela nécessitera une bonne compréhension des réseaux de neurones, du traitement d'image/vidéo, ainsi que des connaissances en optimisation matérielle et potentiellement en IHM.

Si vous suivez ce programme, vous devriez être bien préparé pour travailler sur une variété de projets d'intelligence artificielle en temps réel, y compris mais pas selimitant à des applications telles que la surveillance, l'assistance personnelle, le contrôle de gestion, ou tout autre domaine où le traitement d'image et l'IA sont essentiels.