【11/26台北場】NVIDIA Jetson Nano AI入門應用|深度學習與影像分析-【工研院】 產業學院
開課日期：2025-11-26
上課方式：實體課程
上課地點：台北市大安區復興南路一段342號
上課費用：線上洽詢
課程介紹：
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
課程大綱：
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！
(一)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。
(二)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)
(三)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。
| 課程單元 | 授課大綱 | 時數 |
| 單元一 | 1.簡介NVIDIA DLI課程及認證考試 | 0.5H |
| 建立基礎 | -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。 | ||
| 單元二 | 3.資料收集與前處理 | 2H |
| 影像分類模型 | -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 | ||
| 單元三 | 6.回歸模型與影像資料解析 | 3H |
| 回歸模型應用 | -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 | ||
| 單元四 | 9.完成NVIDIA線上課程 | 0.5H |
| 完成DLI認證 | -課程學習並獲取官方證書，作為專業能力認證。 |
師資介紹：
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
備註：
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