NVIDIA DLI 深度學習學院 Omniverse & 工業數位孿生兩日課程
課程介紹
數位孿生（Digital Twin）是指利用數位模型來模擬、監測、分析真實世界物理系統。這些模型包括工廠流程、機器人、建築與都市基礎設施。此觀念可進一步結合物理 AI（Physical AI），使系統能在物理世界中感知、推理與行動。例如：透過模擬訓練機器人、產生虛擬訓練資料、測試自動駕駛等。
本課程將運用最新技術（如 OpenUSD, Omniverse, 合成資料模擬）來構建與部署數位孿生系統，協助學員培養從數位孿生到智慧系統建構的完整技能，並成功通過 NVIDIA DLI 原廠課程認證。
⚠️ 注意：本課程使用 NVIDIA DLI OpenUSD / Robotics 等原廠自主學習課程。目前 NVIDIA DLI 尚未提供正體中文版本，相關資訊皆以原廠英文內容為準。
課程定位
- ? 程度：技術 - 中級
- ? 主題：Omniverse / 數位孿生 / OpenUSD
- ? 完課證明：無
- ? 課程先修：熟悉 Python 語法，對數位孿生概念有興趣者
- ? 所需軟體：Isaac Sim
- ? 所需硬體：建議顯卡 RTX 3070 (8GB VRAM) 以上，記憶體 32GB，空間 500GB。
- ? 相關路徑：參考 NVIDIA DLI OpenUSD、Industry Digital Twins 與 Robotics 分類。
課程特色
- 完整學習路徑：從 OpenUSD 基礎概念到建置數位孿生環境的完整流程。
- 動手實作為核心：於 Omniverse 與 Isaac Sim 環境中實際建立、匯入與測試資產。
- 學習功能整合：結合 OpenUSD 資產管理與自定義 Omniverse Kit 介面開發。
- 取得原廠認證：對應 NVIDIA DLI 正式課程，完成評量後獲得數位學習證明。
- 前瞻應用導向：為智慧城市、智慧製造與研究應用奠定 AI 機器人模擬基礎。
培訓藍圖與路徑
OpenUSD
- 了解 Stage、Prim 和屬性
- 設定基本動畫
- 資產結構原理與內容聚合
- 開發資料交換管道
Digital Twins for Physical AI
- Omniverse 開發入門
- 使用 Python 建立擴充套件
- 建構數位孿生應用程序
第一天課程表：OpenUSD 基礎操作與架構實務
| 時間 | 內容摘要 |
|---|---|
| 10:00 – 10:30 | DLI 簡介與工具註冊 簡介 NVIDIA DLI 機構與工具、註冊開發者帳號 |
| 10:30 – 12:00 | OpenUSD 基本觀念與實作 － 建立 USD 檔案 － 定義型別 － 場景階層與屬性管理 |
| 12:00 – 13:00 | 午餐時間 |
| 13:00 – 14:50 | 資產結構原理與內容工具 － 層結構組織方式 － OpenUSD 層堆疊與工作流程實作 |
| 15:00 – 16:50 | 開發資料交換管線 － 幾何與材質擷取 － 資產驗證技術 － 建置資料交換流程 |
第二天課程表：Industrial Digital Twins 與應用開發
| 時間 | 內容摘要 |
|---|---|
| 10:00 – 12:00 | Developing With NVIDIA Omniverse － Omniverse Kit SDK 應用開發 － 專案架構與擴充套件整合 |
| 12:00 – 13:00 | 午餐時間 |
| 13:00 – 14:30 | Omniverse Extension With Python － 自定義 UI 介面（按鈕、選單） － 擷取應用程式命令與腳本自動化 |
| 14:40 – 16:50 | Building Digital Twins Applications － 場景資產管理 － 物理性質與互動介面整合 － Physical AI 應用實例 |
| 16:50 – 17:00 | 結語與後續資源 － 填寫問卷 － 延伸學習資源與課程複習 |
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