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NVIDIA 强化 AI 技术教育与应用,深度学习实作坊首度
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NVIDIA 强化 AI 技术教育与应用,深度学习实作坊首度

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时间:2020-05-21 23:41:24

NVIDIA 为了强化其基于 GPU 与 CUDA 的各类 AI 技术与应用,除了持续推出大量产品外,也向下扎根到学习与教育市场,而今年 GTC 大会更藉由仅 99 美金的 Jetson Nano 嵌入式 AI 开发平台,为学生与 AI 开发者提供便宜但性能强大、且具备与 NVIDIA 平台开发一致性的基础 AI 装置,而此次 NVIDIA 也首度将 Jetson Nano 加入深度学习坊的教程,提供 Jetson DLI 课程,为这项广受学生与开发者欢迎的平价平台提供基础技术教育。
 

▲线上课程提供 2 小时基础课程、 8 小时进阶课程,另针对多人团队与企业提供预约制的工作坊训练课程与企业教程

深度学习实作坊提供三种教育课程模式,针对 20 人内的小型团队, NVIDIA 提供线上自学课程内容,让有志学习 AI 技术的人员可藉线上课程内容学习技术,而针对 20 人以上团队则可与 NVIDIA 洽询,由 NVIDIA 方协助安排整天的教育与深度学习实作坊认证课程,此外针对大型企业还有从基本介绍、混合线下与线上的教育训练服务。

▲ NVIDIA 此次提供 Jetson Nano DLI 的课程服务

而此次 NVIDIA 针对 Jetson Nano 提供基本教程,以共 8 小时的教程,让参与课程的人员能搭配 jupyter 就够机器视觉的深度学习分类专案,从基础到实作学习如何应用 Jetson Nano ,进而开发自己的应用;当前 Jetson Nano 的教程仅先提供英文,未来预计陆续提供多国语言版本,包括繁体中文、韩文、日文、简体中文等,虽然是初阶课程, NVIDIA 推荐使用者具备 Python 使用经验会较容易上手。

八小时的课程包括以下: 1 、设定 Jetson Nano 与摄影机。 2 、收集用于分类模型的影像资料。 3 、对影像资料加上注解,以便用于迴归模型。 4 、使用这些资料来训练一套神经网路,建立自己的模型。 5 、使用建立的模型,在 Jetson Nano 上进行推。 6 、断完成时就能使用 Jetson Nano 建立自己的深度学习分类和迴归模型。

除了 Jetson Nano DLI 外,针对首度接触的初学者到进阶使用者, NVIDIA 还有许多与 Jetson Nano 相关的课程与应用,诸如初步的 Hello AI World ,就可在数小时内搭配 JetPack SDK 、 NVIDIA TensorRT 开发利用预训练模型进行影像分类、物体侦测的深度学习推论展示内容。或是透过 JetBot 开源机器人,学习如何利用搭配配件与 AI ,做出可追蹤物体与避免碰撞的机器人,对自动驾驶有兴趣的开发者,亦可藉由 JetRacer  AI 赛车套件,以包括 Jetson Nano 不到 400 美金的价格,打造一台可进行 AI 道路追蹤的赛车,并只需使用浏览器就可完成互动程式码编写。

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