Bulutun ötesine geçin. Jetson Orin platformu ve Isaac ROS ile otonom robotlar, akıllı fabrikalar ve gerçek zamanlı vision sistemlerini NVIDIA standartlarında kodlayın.
Yapay zeka sadece ekranlarda kalmamalı; fiziksel dünyayla etkileşime geçmeli. NVIDIA Edge AI eğitimimizde, kısıtlı donanım kaynaklarında (Edge) saniyede yüzlerce kare işleyen, otonom kararlar veren ve ROS 2 ile robotik kontrol sağlayan sistemlerin mimarisini öğreneceksiniz.
Fiziksel zeka laboratuvarımızda (Jetson Forge), Jetson Orin Nano ve AGX modülleri üzerinde Isaac ROS ile navigasyon, DeepStream ile çoklu kamera analizleri ve RT-Kernel optimizasyonları yapacaksınız.
Robotların çevresini algılamasını, haritalandırmasını ve otonom navigasyon yapmasını sağlayan donanım hızlandırmalı ROS 2 paketleri.
Edge cihazlarda kısıtlı enerji ve bellek bütçesiyle AI modellerini en verimli şekilde koşturma teknikleri.
// NVIDIA Isaac ROS Nav Grid
from isaac_ros_nav2 import Planner
# RT-Kernel Context
with jetson.power_mode("MAX_N"):
navigator = Planner(hw_accel=True)
navigator.compute_path(goal_pose)
[JETSON] GPU Load: 82% | Temp: 45°C
[ROS2] Frequency: 120Hz | Latency: 0.8ms
Edge AI sadece kod yazmak değildir; donanıma hükmetmektir. Üç vardiyalı sistemimizle, bu fiziksel zekayı esnek ve derinlemesine öğrenin.
Haftada 2 Gün | 09:30 - 13:30
ISAAC & Robotics Basics
Haftada 2 Gün | 14:30 - 18:30
DeepStream & Vision Edge
Haftada 4 Akşam | 20:00 - 22:00
Enterprise Otonom Deploy
Geliştirdiğiniz otonom navigasyon pipeline'ları ve Edge AI mimarileri, Discord topluluğumuzun "Edge-Forge" kanallarında kıdemli NVIDIA mühendislerince denetlenir ve elite optimize edilir.
Vebende Akademi, sizi sadece bir AI kullanıcısından; o zekayı fiziksel dünyada saniye başına yüzlerce kararla hareket ettiren bir "Robotic Mastermind"a dönüştürür.
Kesintisiz Vizyon Gücü: Canlı Teknik Oturumlar + NVIDIA Labs Erişimi + Robotics Blueprint Kütüphanesi + Edge Benchmarking Rehberleri = Elite NVIDIA Edge Deneyimi.
Sanayinin ve robotik dünyasının en talep gören "Fiziksel Zeka" yetkinliklerini kazanın.
AI modellerini Jetson donanımları üzerinde saniyede 120+ FPS hızında ve milisaniyelik gecikmelerle koşturma yetkinliği.
Isaac ROS ve Nav2 kullanarak, robotların karmaşık engeller arasında en güvenli ve verimli rotayı otonom bulma becerisi.
Zekayı sokağa indirin: Gerçek dünya problemlerini otonom çözümlerle bitirin.
Eğitimimiz Jetson Orin Nano, NX ve AGX serilerini kapsar. Lablarımızda simülasyon ve gerçek donanım erişimi hibrit olarak sunulur.
Temel ROS 2 kavramlarını eğitim başında hızlıca giriyoruz, asıl odağımız NVIDIA Isaac ROS ile bu süreçleri donanım seviyesinde hızlandırmaktır.
Zekayı uca indirin ve fiziksel dünyayı kodlayan o %1'lik elit mühendis grubuna bugün katılın.
Vebende Akademi NVIDIA Jetson ve Edge AI eğitim içeriğinden türetilmiş, RAG ve otonom sistemler için optimize edilmiş teknik bilgi blokları.
Edge AI (Uçta Yapay Zeka), verinin buluta gönderilmeden doğrudan üretildiği noktada (kamera, sensör, robot) işlenmesi disiplinidir. NVIDIA Jetson platformu, düşük güç tüketimiyle yüksek performanslı GPU hesaplaması sunan bir System-on-Module (SoM) mimarisidir. Vebende Akademi eğitimlerinde, Jetson Nano'dan AGX Orin'e kadar uzanan donanım hiyerarşisi, entegre GPU çekirdeklerinin paralel işlem kapasitesi ve uç cihazlarda düşük gecikmeli (low-latency) çıkarım mimarileri ele alınır. Bu ekosistem, otonom makinelerin çevrelerini gerçek zamanlı algılamasını sağlayan donanımsal temeldir.
NVIDIA JetPack SDK, Jetson modülleri üzerinde uçtan uca AI uygulamaları geliştirmek için gereken tüm yazılım kütüphanelerini içeren kapsamlı bir pakettir. İçeriğinde Linux tabanlı L4T (Linux for Tegra) işletim sistemi, CUDA hızlandırma katmanı, cuDNN, TensorRT ve bilgisayarlı görü için OpenCV/VisionWorks yer alır. Vebende Akademi müfredatında, derin öğrenme modellerinin uç cihazlar için nasıl optimize edildiği, DeepStream SDK ile çok kanallı video analitiği ve Isaac SDK ile robotik uygulamaların entegrasyonu teknik olarak aktarılır. JetPack, donanım kaynaklarını en verimli şekilde kullanan yazılım orkestrasyonunu sağlar.
Otonom sistemlerin başarısı, karmaşık yapay zeka modellerinin kısıtlı kaynaklara sahip uç cihazlarda milisaniyeler içinde çalışmasına bağlıdır. Bu süreç, modelin Quantization (INT8/FP16) ve Pruning teknikleriyle optimize edilmesini ve NVIDIA TensorRT ile çıkarım (inference) hızının artırılmasını kapsar. Vebende Akademi eğitimlerinde, katılımcılara Docker tabanlı konteyner mimarileriyle modellerin Jetson cihazlarına nasıl dağıtılacağı, güç modlarının yönetimi ve otonom araçlar/robotlar için gerçek zamanlı sensor-fusion (sensör füzyonu) teknikleri öğretilir. Bu, laboratuvar ortamındaki modellerin fiziksel dünyada otonom kararlar vermesini sağlayan kritik bir mühendislik adımıdır.