1.學會設定NVIDIA Jetson Nano開發板 2.能蒐集影像資料來建立神經網路模型 3.能理解常見的電腦視覺應用,包含影像分類、物件偵測以及語意分割等 4.能運用自己擁有的資料訓練神經網路、建立專屬模型,並在Jetson Nano進行推論 5.能使用NVIDIA DeepStream SDK進行影像分析
生成式AI, NVIDIA 邊緣運算, 深度學習, 人工智慧, 影像辨識, AI實作, NVIDIA Jetson Nano, NVIDIA DLI
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生成式AI走向邊緣運算-以NVIDIA Jetson平台來深度實作 - 課程總覽 - 產業學習網

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課程型態/ 實體
上課地址/ 工研院中興院區21館(實際教室以上課通知為主)
時數/ 12小時
起迄日期/ 2024/05/24~2024/05/31
聯絡資訊/ 謝小姐 03-5913417
報名截止日/ 2024/05/23
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課程簡介

()打造邊緣AI的全新視野:NVIDIA®Jetson Nano™為全球最小的 Jetson 裝置,屬於可量產的模組系統(SOM) ,也是專為增強入門級邊緣人工智慧應用而設計的終端裝置。藉由本課程,學員能在Jetson Nano單板電腦上學會開發各種深度學習的視覺應用,包含影像分類、物件偵測以及語意分割等,並理解如何透過Jetson Nano GPIO腳位來控制硬體。

()強大的運算能力:Jetson Nano具備 472 GFLOP 的運算能力,可快速執行人工智慧演算法,並能同時執行多個神經網路且同步處理多個高解析度感應器,適合於影像分類、物件偵測、分割和語音處理等應用上,加上擁有低功耗、軟體整合系統與周邊擴充平台等優勢,是學習高效運算與AI Edge應用入門的開發板材首選。※本課程借用材料包(Jetson Nano開發板)供學員於課程中使用學習。

()認證加值-課後取得NVIDIA深度學習機構(DLI)證書:本課程以實務教學與演練方式來加深學習效果,課堂中更將帶領學員完成 [Getting Started with AI on Jetson Nano]線上課程,通過者將可取得NVIDIA DLI原廠證書。

()生成式AI結合邊緣裝置:帶領學員在邊緣裝置端執行生成式AI,學習各種應用與挑戰。

 

 

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課程目標

1.學員能瞭解AI發展與基礎:學習AI的歷史發展、基本概念,並深入認識機器學習、深度學習及其在電腦視覺中的應用。

2.學員能熟悉邊緣裝置操作:熟悉邊緣運算裝置的建置開機、系統設定、遠端登入方式以及基本Ubuntu Linux系統操作。

3.學員能進行機器視覺實作透過實作,學習如何進行影像分類和物件偵測,從收集影像資料、重新訓練神經網路到建立自己的模型,掌握監督式學習的基礎應用。

4.學員能清楚進階實務應用:無論是探討語意分割、神經網路訓練的常見問題、參數調整,還是在Jetson Nano上使用自建模型進行推論,都有助於解決實際問題。

5.學員能學會邊緣裝置結合生成式AI的應用:了解生成式AI在邊緣裝置上的應用潛力,包括文字生成、影像生成、Vision TransformerWhisper等技術。

 

 

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課程對象

  • 建議大專以上、理工相關科系畢業。
  • 具備Python程式語言之基礎能力為佳。
  • 對於邊緣AI、微型機器學習有興趣者。
  • 目前公司有計畫導入AI邊緣應用等從業人員。

 

 

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課程大綱

 

課程日期

課程大綱

第一天課程

(5/24)

1.人工智慧發展概論

2.認識機器學習與深度學習、卷積神經網路如何用於電腦視覺

3.了解邊緣運算裝置–NVIDIA Jetson Nano建置開機用SD記憶卡

4.設定Jetson Nano遠端登入方式,並熟練基本Ubuntu Linux系統操作

5.影像分類(實作)

-監督式學習之基礎應用

-收集影像資料重新訓練神經網路,建立自己的模型

6.物件偵測(實作)–辨識物體與位置

第二天課程

(5/31)

1.語意分割(實作)-前景後景分離

2.神經網路訓練常見問題與參數調整-Jetson Nano上用自己建立的模型進行推論

3.完成NVIDIA DLI線上課程

4.邊緣裝置結合生成式AI - NVIDIA Jetson Generative AI Lab

5.文字生成、影像生成、Vision TransformerWhisper

6.問題探討

備註:本次上課設備效能無法有效滿足生成式AI效果,講師會同步攜帶高規格Jetson平台來展示(例如 Jetson AGX Orin 32GB)

 

 

 

 

 

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講師介紹

工研院特聘專業講師

【現任】CAVEDU教育團隊技術總監

【專長】邊緣運算裝置、機器人控制、深度學習神經網路、生成對抗網路、視覺辨識應用

【經歷】

  • MIT電腦科學與人工智慧實驗室訪問學者
  • 國立台灣科技大學資訊工程學系(兼任)助理教授
  •  NVIDIA Jetson AI 白金級大使

 

 

 

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課程費用

【實體課程】

課程原價:10,800/人。

早鳥優惠價:9,720/人。

團報優惠價:9,180/人。

 

 

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課程資訊

上課時間:113/5/24(五)、5/31(五)09:30-16:30,共212小時。

上課地點:工研院中興院區21館/新竹縣竹東鎮中興路四段195號(實際以上課通知為主)

報名方式:

◎線上報名:請學員前往工研院「產業學習網」報名課程

◎信箱報名:將報名資訊填完並寄至VHsieh@itri.org.tw 謝小姐

◎課程諮詢:有任何課程或報名上的問題,請洽服務專線03-5913417 謝小姐

 

 

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上課實況

 

 

 

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注意事項與提醒

  • 為確保上課權益,報名後或開課前未收到任何通知信件,請學員務必來電詢問是否完成報名。我們通常於開課前發送上課通知,敬請學員留意信件。
  • 因課前教材、講義製作及餐點等事項皆需提前準備,若您不克前來,請於開課前三日告知,以利行政作業進行並共同愛護資源。
  • 若原報名者因故不克參加,但欲更換他人參加,敬請於開課前二日通知。
  • 學員於開訓前退訓者,將依其申請退還所繳上課費用90%,另於培訓期間若因個人因素無法繼續參與課程,將依上課未逾總時數1/3,退還所繳上課費用之50%,上課逾總時數1/3,則不退費。

 

 

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