Основы искусственного интеллекта с NVIDIA Jetson Nano

Курс «Основы искусственного интеллекта с NVIDIA Jetson Nano» разработан на основе курса Getting Started with AI on Jetson Nano, размещенного на платформе Института глубокого обучения NVIDIA (Deep Learning Institute, DLI).

Цель создания курса для русскоязычных обучающихся – адаптация методических материалов по использованию NVIDIA Jetson Nano в задачах компьютерного зрения и упрощение процесса обучения на курсе NVIDIA Getting Started with AI on Jetson Nano.


Содержание курса

1. Настройка набора разработчика Jetson Nano Developer Kit

Комплект оборудования, характеристики. Процедура настройки аппаратного и программного обеспечения: сборка комплекта, установка JetPack, настройка Ubuntu и сетевых подключений. Подключение USB- и CSI- камер к Jetson Nano Developer Kit.

Настройка удаленного доступа и запуска контейнера Docker с программным обеспечением курса. Работа с Jetson Nano в режиме headless mode.

Введение в интерфейс и блокноты JupyterLab.

Проект Hello Camera: захват потока с камеры в интерактивном блокноте Jupyter на Jetson Nano.

2. Искусственный интеллект, глубокое обучение, сверточные нейронные сети

Интеллектуальные системы. Нейронные сети и их обучение, основные понятия.

Сверточные нейронные сети. Архитектура сетей AlexNet.

Остаточные сети. Архитектура сетей ResNet-18. Перенос обучения.

Фреймворк PyTorch. Подход  к созданию и обучению нейронных сетей. Объекты и их методы.

3. Классификация изображений с видеокамеры

Проект Thumbs (распознавание жестов руки). Интерактивный блокнот Jupyter: пояснения к коду Python. Сбор данных. Обучение сети. Инференс в «реальном» времени. Повышение точности модели. Сравнение различных архитектур нейросетей.

Проект Emotions (распознавание выражения лица).

Проект Fingers (определение количества показываемых пальцев).

Тест по теме «Классификация».

4. Решение задач регрессии: определение координат объектов на изображении

Сравнение задач классификации и регрессии. Изменение архитектуры сверточной сети.

Проект Face XY (определение координат элементов лица). Задача слежения за объектом.

Тест по теме «Регрессия».