NVIDIA DLI 如何助人才打造 AI 職涯進階即戰力？緯育 TibaMe、麗臺科技與翰尼斯聯手解密
面對全球自動化趨勢，如何透過 AI 實作能力提升職涯價值，已成為工作者的首要課題。在近期舉辦的「AI 人才年會暨 AI 職涯博覽會」， NVIDIA 和 NVIDIA 深度學習學院（DLI）教育合作夥伴麗臺科技、緯育 TibaMe、翰尼斯，從「數位孿生、資料工程、後端開發到模型實作」四大領域分享 NVIDIA DLI 系列體驗課程精華，其中更深入探討 NVIDIA Isaac ROS 的硬體加速技術以及 Agentic AI 的前沿應用，協助人才精準掌握 AI 落地的實戰路徑。
零技術背景也能掌握 AI 邏輯
對於開發者、學生甚至新創團隊而言，建立正確的 AI 基礎觀念是否比寫下第一行程式碼更為關鍵？
緯育 TibaMe、中原大學資工系余執彰教授透過 NVIDIA 深度學習學院（DLI）所提供的《Building a Brain in 10 Minutes》課程，分享如何不談程式碼與龐大的數學邏輯，從生物學與數學原理的角度，探究人類大腦神經元的工作機制轉化為清晰的數位模型邏輯。
從理解 AI 的核心思維出發，循序漸進實踐第一步的數據輸入、建構基礎的神經網路、觀察模型如何在訓練過程中透過數據進行自我學習，最終透過效能評估驗證準確度，這種從原理到實作的學習路徑，讓現場即便不具備 AI 開發背景的參與者，也能在短時間內掌握 AI 的運作脈絡，為未來銜接更複雜的 AI 技術應用奠定紮實的根基。
引領開發者解決機器人運算效率瓶頸
藉由 NVIDIA Isaac 系列的軟體環境可以減少機器人開發的成本，讓使用者在高擬真的虛擬環境中可以思考和建構自己專注的主題。
麗臺科技資深工程師薛宏宇針對 NVIDIA 深度學習學院（DLI）的機器人開發系列課程進行了 Isaac 系列各項軟體的特性介紹，讓產品設計者、機器人行為開發者和機器人應用者可以在這個平台中快速和直覺地看到開發過程的變化。
針對專業開發者設計的進階課程《 AI 機器人開發：NVIDIA Isaac、Isaac ROS 與 NITROS 架構》，儘管對 Python 實作基礎與深度學習基礎有一定要求，但其真正的價值在於背後的系統建構邏輯，能協助開發者在實作中掌握「物理 AI」的運作精髓。
關於 Isaac ROS 課程中也提供開發者一系列針對特定問題領域的軟體模組，透過 GPU 加速計算，透過 NITROS 的技術縮短各模組間的任務訊息傳遞，大幅降低過往資料處理上耗費的時間和大量影像資訊傳遞的等待時間，並且藉由 ROS 架構減少大量人為撰寫程式操作機器人的繁瑣過程，降低人為控制機器人行為判斷，達到接近機器人有自主行為動作，加速工作效率。
從指令到目標 深入 Agentic AI 應用面
Agentic AI（AI 代理）是否真的能超越螢幕限制，成為具備實體且能理解物理法則的自主力量？
NVIDIA DLI 白金級認證講師、台灣科技大學兼任助理教授曾吉弘從 NVIDIA 執行長黃仁勳提出的「三台電腦」（訓練、模擬、執行）架構出發，深入解析 Agentic AI 的核心思維和說明相關課程。
未來的 AI 代理不僅止於如 Chatbot 般的資訊處理，更需具備感知環境與理解物理法則的能力，運作模式從過往的「給予指令」被動模式轉向「給予目標」並由其自主規劃執行，這樣的轉變也意味著 AI 運作邏輯已從簡單的輸入輸出，進化為包含思考、行動、觀察與修正的閉環系統。
其中，「生成式 AI」扮演提供知識與創作內容的創作者角色，而「代理式 AI」負責決策與執行具體步驟的指揮官，要實現從單純對話到自動化勞動力的跨越，並非僅靠單一演算法，關鍵在於嚴謹的系統工程，透過結構化的工作流程設計，確保任務不偏離軌道，實現讓 AI 如同團隊分工般協作架構。
曾吉弘進一步分享，目前已有電信業者以及企業數據飛輪運用 AI Agent 的真實案例，展現 AI Agent 如何與企業流程深度結合，並藉由在虛擬環境中的「無限自我學習」訓練自主代理能力，為開發者與技術經理人揭示 AI 真正落地的關鍵路徑。
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