「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。

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

NVIDIA 深度學習機構(DLI)
終身有效
「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
收合

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