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2022 iThome 鐵人賽

DAY 1
4

八月最後三天,忽然收到好友的邀(ㄊㄨㄟ)請(ㄎㄥ),詢問要不要一起組隊參加鐵人賽!看著自己的肚子想了三秒:這輩子要拚鐵人三項好像可能沒什麼機會,力求完賽的話iThome鐵人賽可能性還比較高。於是硬著頭皮來參賽看看,順便也將過往的知識與經驗整理記錄一下,應該可以幫助到新手小白們不要誤闖叢林(欸。

一言不合就開賽(source: Unsplash)
一言不合就開賽(source: Unsplash)

主題目標

這幾年邊緣運算與AI的話題性相當高,藉由這次鐵人賽給想要在這領域學習或是玩樂的人一些基礎的知識指引。從入門基礎開始,最終的目標是可以訓練一個客製化的 YOLO 物件偵測模型放到 Jetson Nano 上運行。所以如果你是:

  • 軟體工程師,想要接觸一些邊緣裝置應用
  • 韌體工程師,想要把 AI 影像應用放到裝置上
  • 資通院學生,想要累績更多實戰經驗

應該都還蠻合適一起來玩的,Edge AI 這領域算是比較偏整合,有沾上邊的、有興趣的都可以找到利基切入!

涵蓋內容

接下來30天主要內容會涵蓋以下幾個部分,會視狀況酌情調整。

  • 邊緣裝置的生態系
  • 什麼是 Jetson Nano
  • Jetson Nano 入門操作
  • 使用 Jetson Nano 執行 AI 影像推論
  • Jetson Nano 的社群專案
  • 實作 YOLO 客製化物件偵測模型 on Jetson Nano

↓↓↓↓↓ update 連結 ↓↓↓↓↓

Section 1 - Edge AI 生態系

Section 2 - NVIDIA Jetson Edge AI 開發環境

Section 3 - Getting Started with AI on Jetson Nano (DLI)

Section 4 - Hello AI World

Section 5 - YOLOv5

Section 6 - Projects

尾聲

基礎知識

雖然不會講到太深入的東西,但還是建議有以下相關的基礎知識,在後續閱讀會比較順利,當然也可以碰壁了再去查資料(google萬能)

  • Linux or UNIX-like 的操作經驗
  • 電學的基礎理解(電子零件燒壞就不好玩了)
  • 寫程式經驗(任意語言都可)
  • 愉快地心情(有心最重要!)

準備好就可以跟我們一起開始啦!!

GO!!!!!!!


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系列文
就用 Jetson Nano 來實作 Edge AI 吧!30
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