「透過 Jetson Nano 開發人工智慧應用」(Getting Started with AI on Jetson Nano)為 NVIDIA 深度學習機構(DLI)推出的實務認證課程。本課程旨在培養學員利用 Jetson Nano 開發板建置深度學習模型之專業技能,涵蓋影像分類、迴歸分析及電腦視覺應用等實作。通過考核者代表具備自收集資料、訓練神經網路至將 AI 模型部署於邊緣裝置的實務能力。

透過 Jetson Nano 開發人工智慧應用 | Getting Started with AI on Jetson Nano

「透過 Jetson Nano 開發人工智慧應用」(Getting Started with AI on Jetson Nano)為 NVIDIA 深度學習機構(DLI)推出的實務認證課程。本課程旨在培養學員利用 Jetson Nano 開發板建置深度學習模型之專業技能,涵蓋影像分類、迴歸分析及電腦視覺應用等實作。通過考核者代表具備自收集資料、訓練神經網路至將 AI 模型部署於邊緣裝置的實務能力。 更多
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證照資訊

報考資格

無特殊限制(具備Python程式設計基礎與極性概念者佳)

報名方式

線上報名:https://learn.nvidia.com/courses 或 NVIDIA DLI 官方網站(若參加實體授課整合課程,亦可透過工研院產業學習網報名)

考試費用

免費(課程與線上證書免費,硬體設備與週邊需自行購買)

考試內容

1. 考試題型:線上實作評量與專案實作(透過 Jupyter Notebook 進行資料收集、模型訓練與部署驗證)。_x000D_
2. 及格分數線:完成所有課程實作章節與專案評量,分數達 100% 即可獲得 NVIDIA DLI 官方認證證書。_x000D_
3. 課程大綱: - 設定 Jetson Nano:硬體與軟體環境建置、攝影機連接、Headless 模式與 Docker 容器設定_x000D_
- 影像分類(Image Classification):AI 與深度學習簡介、卷積神經網絡(CNN)、ResNet-18 架構與模型訓練實作_x000D_
- 影像回歸(Image Regression):分類與回歸模型轉換、實時特徵追蹤(Face XY 專案)與 live 攝影機應用_x000D_
- 模型部署與驗證:於 Jetson Nano 邊緣裝置進行模型推論與實務驗證

考試地點

請洽發證單位官網
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