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使用 NVIDIA Jetson Nano 开发套件提高您的边缘 AI 和机器人技能

使用 NVIDIA Jetson Nano 开发套件提高您的边缘 AI 和机器人技能

2022-12-26 13:40

#人工智能 #深度学习


你有兴趣开始学习边缘人工智能机器人技术,但不知道从哪里开始?

看看合作伙伴重新推出的 NVIDIA Jetson Nano 开发者套件,该套件将于 2022 年 11 月 25 日开始在美国和 12 月在全球发售。

3 年前推出的 NVIDIA Jetson Nano 是一款面向嵌入式和边缘人工智能市场的低成本入门级人工智能计算机。凭借熟悉的Linux环境、易于遵循的教程,以及由活跃的开发者社区创建的开源项目,它是边干边学的完美工具。

这台小巧而强大的计算机可以让您并行运行多个神经网络,用于图像分类、对象检测、分割和语音处理等应用。所有这些都被打包到一个易于使用的平台中,该平台的功耗仅为 5 瓦。

Jetson Nano 在起作用

去年,明尼苏达大学的研究人员开发了一种 neuroprosthetic hand ,它使用基于递归神经网络( RNN )的 AI 模型来读取和解码截肢者从周围神经活动中移动手指的意图。AI 模型使用 NVIDIA Jetson Nano 作为便携式独立单元进行部署。

 

视频 1.研究人员训练了一个能够在 NVIDIA Jetson Nano 上运行的人工智能神经解码器,将 46 岁的肖恩·芬德利的想法转化为个人手指动作

开发者 Arthur Findelair 演示了如何增强无人机计算机视觉能力,并使用 Jetson Nano 的计算能力实现了无人机的手势控制。

 

视频 2.使用 Jetson Nano 的计算能力以人类手势控制无人机

通过 Jetson Nano 开发套件,每个人都可以使用人工智能。从预测公交车到达时间到实时国际象棋游戏分析,从基于 AI 的音乐合成器到实验室设备的自动视觉警报系统, Jetson 开发人员正在使用 Jetson Nano 开发套件发现 AI 的各种功能。

更多示例请参阅最新的 Jetson社区项目:https://developer.nvidia.com/embedded/community/jetson-projects

技术细节

Jetson Nano 功能

128 核 NVIDIA Maxwell GPU

四核 Arm A57 处理系统

视频编码器和解码器

4-GB LPDDR4 和 16-GB eMMC 内存

大量接口和 I / O :

用于 CSI 、 PCIe 、千兆以太网和 USB3 的高速 I / O

HDMI 和 DisplayPort 等视频接口

I 的标准 I / O2.C、我2.S 、 SPI 和 GPIO

有关详细信息,请参见产品规格

https://www.nvidia.cn/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-nano/education-projects/

同一软件堆栈支持所有 NVIDIA Jetson 模块,并提供 Jetson Linux 、开发工具、 CUDA-X 加速库和其他 NVIDIA 技术。

NVIDIA正在继续增强Jetson系列,在 2022 年秋季 GTC 上发布的 Jetson Orin Nano 系列为入门级 AI 设定了新标准。

Jetson Orin Nano 系列的 AI 性能是 Jetson Nano 的 80 倍。您现在就可以使用 Jetson AGX Orin 开发套件提供的完整软件仿真支持开始新一代应用程序。

了解有关使用模拟模式开发所有 Jetson 模块的更多信息:

https://developer.nvidia.com/blog/develop-for-all-six-nvidia-jetson-orin-modules-with-the-power-of-one-developer-kit/

开始您的 Jetson 之旅

NVIDIA 深度学习培训中心提供各种在线课程,帮助您开始 Jetson 之旅:

Getting Started with AI on Jetson Nano (免费)

Building Video AI Applications at the Edge on Jetson Nano (免费)

Jetson AI Fundamentals (认证计划)

DLI 还提供了一个完整的 teaching kit 供大学和大学课程使用。

 

视频 3. Jetson AI 大使张成秀( Sungsook Jang )分享了她在韩国使用 NVIDIA Jetson 向学生教授 AI 的工作

更多有关开发问题的提示、想法和答案,请访问 Jetson developer forums:

https://forums.developer.nvidia.com/c/agx-autonomous-machines/jetson-embedded-systems/70

 

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