課程代號:2325080025  

NVIDIA Jetson Nano AI入門與應用:深度學習與影像分析實作(台北班)

本課程以實務教學與演練方式來加深學習記憶,旨在提升學員於深度學習與人工智慧(AI)技術的核心知識與應用,課堂中更帶領學員完成DLI線上課程,通過者將取得NVIDIA DLI原廠證書。

課程型態/
實體課程
上課地址/
台北登峰大廈(台北市復興南路一段342號15樓)
時  數/
6 小時
起迄日期/
2025/11/06 ~ 2025/11/06
聯絡資訊/
謝小姐   03-5913417
報名截止日期:2025/11/05
課程介紹

想開發各種深度學習的終端應用嗎?

想輕鬆打造AI影像應用的邊緣運算產品嗎?

那麼,你絕對不能錯過NVIDIA推出的Jetson Nano開發板材!

()打造邊緣AI的全新視野:NVIDIA Jetson Nano模組是小型的人工智慧電腦,具備高效能和低電量需求,能執行現代人工智慧的演算法,不僅能同時執行多個神經網路,還能同步處理數個高解析度感應器。藉由課程,學員能在Jetson Nano開發板材上學會開發各種深度學習的應用,包含影像分類、人臉辨識、物件偵測等,有助開啟邊緣AI與嵌入式物聯網應用的新世界。

()以實務學習為導向NVIDIA Jetson Nano開發板是學習AI應用的最佳工具,不僅提供熟悉的 Linux 環境、完整的教學資源與生態系,還支援可立即建置的開放原始碼專案,讓學員輕鬆將理論與實務結合,也比單純的模擬學習更具學習成效。 ※本課程租用板材套件材料包供每位學員使用(含Jetson Nano 2GB開發板材、攝影機、線材、microSD快閃記憶卡等)

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

 

課程目標

  • 能學會蒐集影像資料來建立分類模型
  • 能利用標記影像資料建立回歸模型
  • 能運用自己擁有的資料訓練神經網路、建立專屬模型
  • 能使用自己建立的模型,在Jetson Nano上進行推論

 

課程對象

1.建議大專以上、理工相關科系畢業。 

2.對Python和PyTorch具備基礎的認知與瞭解。

3.對邊緣AI監控裝置、倉儲機器人、智慧交通系統、AI應用開發有興趣者。

4.目前從事AI邊緣應用、AIOT應用/AI應用開發等研發工程師或新產品開發人員。

 

課程大綱

課程單元

授課大綱

時數

單元一

建立基礎

1.簡介NVIDIA DLI課程及認證考試

-認識官方學習資源與專業認證價值。

2.深度學習核心概念:卷積神經網路(CNN)

-理解CNN架構與影像辨識應用基礎。

0.5H

單元二

影像分類模型

3.資料收集與前處理

-如何蒐集、標註並整理影像資料集

4.監督式學習之影像分類應用

-建立影像分類的基礎模型

5.分類模型延伸應用--實作演練

2H

單元三

回歸模型應用

6.回歸模型與影像資料解析

-認識影像資料中的連續數值預測

7.神經網路模型訓練與建立

-使用資料訓練神經網路,完成自製模型。

8.回歸模型延伸應用-實作演練

3H

單元四

完成DLI認證

9.完成NVIDIA線上課程

-課程學習並獲取官方證書,作為專業能力認證。

0.5H

【提醒】本課程有實作,請學員務必備好筆電來上課!!

 

講師簡介

徐講師

【現職】CAVEDU教育團隊 資深專案工程師

【專長】AI應用、物聯網、單晶片嵌入式系統、樹莓派Linux系統等

【經歷】2025年取得NVIDIA DLI AI 課程認證 講師、經濟部產業發展署AI課程 講師、 IPAS AI應用規劃師課程 講師

 

課程費用(實體課程)

課程原價:7,500元/人。

早鳥優惠價:6,800元/人。

工研人優惠價:6,800元/人。

團報優惠價:6,400元/人。

 

課程資訊

上課時間:114/11/6,週四上課,09:30-16:30,共6小時。

上課地點:台北登峰大廈1502教室/台北市大安區復興南路一段342號

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

 

課程注意事項與提醒

  • 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。我們會在開課前幾天發送上課通知,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,用將依其申請退還所繳上課費90%;若上課當天臨時取消則不退費。在培訓期間因個人因素無法繼續參與課程,若上課未逾總時數1/3,將退還所繳交上課費用之50%,上課已逾總時數1/3,則不予退費。
  • 為保障講師智慧財產權,學員上課期間不得進行錄音、錄影及拍照。
  • 如遇天災或不可抗力特殊原因導致無法開課時,主辦單位有權決定取消、 終止、修改或延後。

 

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