NVIDIA 強化 AI 技術教育與應用,深度學習實作坊首度為 Jetson Nano 提供 DLI 課程服務

2019.07.09 12:20PM
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NVIDIA 為了強化其基於 GPU 與 CUDA 的各類 AI 技術與應用,除了持續推出大量產品外,也向下紮根到學習與教育市場,而今年 GTC 大會更藉由僅 99 美金的 Jetson Nano 嵌入式 AI 開發平台,為學生與 AI 開發者提供便宜但性能強大、且具備與 NVIDIA 平台開發一致性的基礎 AI 裝置,而此次 NVIDIA 也首度將 Jetson Nano 加入深度學習坊的教程,提供 Jetson DLI 課程,為這項廣受學生與開發者歡迎的平價平台提供基礎技術教育。
 

▲線上課程提供 2 小時基礎課程、 8 小時進階課程,另針對多人團隊與企業提供預約制的工作坊訓練課程與企業教程

深度學習實作坊提供三種教育課程模式,針對 20 人內的小型團隊, NVIDIA 提供線上自學課程內容,讓有志學習 AI 技術的人員可藉線上課程內容學習技術,而針對 20 人以上團隊則可與 NVIDIA 洽詢,由 NVIDIA 方協助安排整天的教育與深度學習實作坊認證課程,此外針對大型企業還有從基本介紹、混合線下與線上的教育訓練服務。

▲ NVIDIA 此次提供 Jetson Nano DLI 的課程服務

而此次 NVIDIA 針對 Jetson Nano 提供基本教程,以共 8 小時的教程,讓參與課程的人員能搭配 jupyter 就夠機器視覺的深度學習分類專案,從基礎到實作學習如何應用 Jetson Nano ,進而開發自己的應用;當前 Jetson Nano 的教程僅先提供英文,未來預計陸續提供多國語言版本,包括繁體中文、韓文、日文、簡體中文等,雖然是初階課程, NVIDIA 推薦使用者具備 Python 使用經驗會較容易上手。

八小時的課程包括以下: 1 、設定 Jetson Nano 與攝影機。 2 、收集用於分類模型的影像資料。 3 、對影像資料加上註解,以便用於迴歸模型。 4 、使用這些資料來訓練一套神經網路,建立自己的模型。 5 、使用建立的模型,在 Jetson Nano 上進行推。 6 、斷完成時就能使用 Jetson Nano 建立自己的深度學習分類和迴歸模型。

除了 Jetson Nano DLI 外,針對首度接觸的初學者到進階使用者, NVIDIA 還有許多與 Jetson Nano 相關的課程與應用,諸如初步的 Hello AI World ,就可在數小時內搭配 JetPack SDK 、 NVIDIA TensorRT 開發利用預訓練模型進行影像分類、物體偵測的深度學習推論展示內容。或是透過 JetBot 開源機器人,學習如何利用搭配配件與 AI ,做出可追蹤物體與避免碰撞的機器人,對自動駕駛有興趣的開發者,亦可藉由 JetRacer  AI 賽車套件,以包括 Jetson Nano 不到 400 美金的價格,打造一台可進行 AI 道路追蹤的賽車,並只需使用瀏覽器就可完成互動程式碼編寫。

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