Gure hurrengo ikastaroa aurkezten dizuet: "Object Detection Jetson Nano-rekin". Ikastaro hau puntako hardwarean adimen artifizialaren aplikazio praktikoak aztertu nahi dituzten irakasleetzat zuzenduta dago.
| FASEA/K | ORDUA/K | DATA | Ordutegia | MOTA |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 6.00 | 18-06-2024 | 09:00 – 15:00 | Presentziala |
| Ordu ez Presentzialak: 0.00 |
Konpetentziak
Adimen artifizialaren oinarriak:
Ulermen teorikoa: parte-hartzaileek AIaren oinarrizko printzipioak ikasiko dituzte, ikaskuntza automatikoko algoritmoak eta neurona-sareak barne.
Aplikazio praktikoa: AI aplikatzen den benetako erabilera kasuak aurkeztuko dira, kontzeptu horiek mundu errealean nola ezartzen diren ulertzeko.
Hardwarearen kudeaketa espezifikoa (Jetson Nano):
Konfigurazioa eta mantentze-lanak: ikasleek Jetson Nano hardwarea nola konfiguratu eta mantentzen ikasiko dute, ertzean AI informatikarako diseinatutako plataforma txiki baina indartsua.
Baliabideen optimizazioa: AI lan intentsiboetan hardwarearen errendimendua maximizatzeko teknikak irakatsiko dira.
Softwarearen instalazioa eta kudeaketa:
Sistema eragileen gaitasunak: Jetson Nanorekin bateragarriak diren sistema eragileen instalazioa eta konfigurazioa.
Biltegiaren kudeaketa: Git bezalako tresnen erabilera eraginkorra kode bertsioak kudeatzeko eta software proiektuetan elkarlanean aritzeko.
Programazioa eta Software Garapena:
Kodearen garapena AIrako: objektuak detektatzeko aplikazioetarako kodea idaztea eta aztertzea, kodearen argitasunari, eraginkortasunari eta mantengarritasunari arreta jarriz.
Arazoak konpontzea: softwarean arazoak identifikatzea eta konpontzea, AI aplikazioak garatzeko gaitasun erabakigarria.
Sistemen Integrazioa eta Automatizazioa:
Hardware-Software elkarrekintza: Jetson Nano eta beste gailu edo sentsore batzuen arteko interfazeen konfigurazioa, objektuak hautematen oinarritutako ekintzak aktibatzeko.
Zereginen automatizazioa: sistemaren erantzun automatikoak ezartzea prozesatutako sarrera bisualetan oinarrituta, funtsezko gaitasun bat IoT eta domotika aplikazioetarako.
Edukiak
– Sarrera: adimen artifiziala
– Jetson nano: zer den eta bere ezaugarriak
– Software instalatu: sistema eragilea, GitHub…
– Objektuak detektatzeko erabiltzen den programa-kodearen azalpena.
– Irteerak aktibatu detektatutako objektuaren arabera.
Metodologia
- Modalitate presentziala.
- Metodologia aktibo-kolaboratiboa.
Ebaluazioa
- Formakuntza orduen %90arekin bete behar da.
- Ikastaroan ezarritako konpetentzia garatzea.
- Ikastaroan modu aktiboan parte hartzea.
Baldintzak
- EAEko Lanbide Heziketako ikastetxeko irakaslea izatea.
- Komeni litzateke programazio pixkat jakitea, python, sistema eragileak eta abar.
Hautaketa irizpideak
Izen-emate kopuruak eskainitako plaza kopurua gainditzen badu, ondoko irizpideak jarraituz aukeraketa egingo da:
- Ikaskuntza Koordinatzaile programan parte hartzen duten zentroei lehentasuna emango zaie.
- Izen-emate ordena kontuan hartuko da.
Izen-emate datak eta informazioa
Izen emateko epea ekainak 13an, osteguna, amaitzen da.
Prestakuntza-ekintza hau Europako Gizarte Funtsak kofinantzatu dezake, Lanbide Heziketako eta Prestakuntzako irakasleak prestatzera bideratutako ekintzen esparruan.
