NVIDIA DLI 講師實作坊 [透過 Jetson Nano 開發人工智慧應用](2026.7.7申請截止)
課程介紹
借助 NVIDIA Jetson 開發者套件，自造者與開發者都能輕鬆駕馭 AI 的力量。這款強大的嵌入式電腦可平行運行多個輕量化神經網路模型，應用於影像分類、物件偵測、分割和語音處理。本課程將在 Jetson 裝置上使用 Jupyter iPython 筆記本，建立一個包含電腦視覺模型的深度學習分類與迴歸專案。
本課程基於 NVIDIA 深度學習學院（DLI）的資源與方法論，目標是幫助學員掌握深度學習的核心知識。透過結合技術實作與 AI 工具原理，全面提升在邊緣運算領域的專業能力。
✅ 認證資訊：完成本課程評量之後，即可取得 NVIDIA 原廠完課證明。
? 版本說明：本課程原文名稱為 [Getting Started With AI on NVIDIA Jetson Nano]，已有提供正體中文版本，相關資訊皆以原廠為準。
完課證明樣張[/caption]
課程定位
- ? 程度：技術 - 初學者（無需進階基礎）
- ? 主題：深度學習 / 邊緣運算
- ? 完課證明：有
- ? 考試方式：線上評量（選擇題 / 簡答題）
- ? 課程先修：對 Python 有基本了解（有幫助，但非必要）
- ? 所需軟體：PyTorch
- ? 適用硬體：Jetson Nano / Orin Nano / AGX Orin 系列開發套件
- ? 相關路徑：參考 Jetson AI Lab 與 DLI 機器人學習路徑
課程學習路徑定位[/caption]
學習目標
- ? 理解 Linux OS 單板電腦的設定、開機與遠端連線方式。
- ? 實作影像資料蒐集，建立專屬的深度學習分類模型。
- ? 學習影像標記技術，進階建立迴歸模型。
- ? 運用自有資料訓練神經網路，實現客製化模型。
- ? 在 Jetson 邊緣裝置上執行即時推論。
課程器材
本課程適用於 NVIDIA® Jetson 多款開發者套件，包含 Nano、Nano 2GB、Orin Nano Super、AGX Orin 等。這是在 Linux 環境下學習 AI 與機器人的最佳工具。
-
- ? 羅技 C170/C270 攝影機 X1
- ? Micro SD 快閃記憶卡（建議 128GB） X1
- ? Micro USB 線（150CM）或 RJ45 網路線
- ? 具備網路功能之電腦（若無 RJ45 接口需自備轉接頭）
- ❗ 租用Jetson Nano 2GB開發者套件：每套租金為1000元（未稅），課程中使用的128GB microSD快閃記憶卡，於課程結束後，交由主辦單位運用。
NVIDIA Jetson 系列開發套件，左：Jetson Nano，右：Jetson Orin Nano[/caption]
實作課程表（全日 6 小時）
| 時間 | 內容摘要 |
|---|---|
| 10:00 – 11:00 | 帳號註冊與核心觀念 － 註冊 NVIDIA 開發者帳號 － 簡介 DLI 深度學習學院各類課程 |
| 11:00 – 12:00 | Jetson Nano 基礎操作 － 遠端登入系統 － 基本 Linux 命令列操作 影像資料蒐集 － 認識深度學習中的卷積神經網路 － 影像分類專案：監督式學習的離散應用 － 分類模型所需的資料格式 |
| 12:00 – 13:00 | 午餐時間 |
| 13:00 – 14:00 | 影像分類模型實作 － 分類模型之延伸應用與情境開發 |
| 14:00 – 14:15 | 休息與交流時間 |
| 14:15 – 16:00 | 影像迴歸模型實作 － 影像迴歸專案：監督式學習的連續應用 － 迴歸模型所需的資料格式 － 訓練模型並建立專屬互動式推論介面 － 迴歸模型之延伸應用與情境開發 |
| 16:00 – 16:40 | 課程評量 － 完成實作評量並取得 NVIDIA 原廠完課證明 |
| 16:40 – 17:00 | 講師解題與問卷 － 講師實作解題分享、完成工作坊問卷調查 |
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