輝達推免費線上課！AI、機器人模擬都能學：8門DLI課程介紹、報名連結一次看
輝達深度學習學院（NVIDIA Deep Learning Institute，DLI）主要提供人工智慧（AI）、加速運算和加速資料科學的訓練課程。
完成課程後，學員可取得 NVIDIA DLI 證書，證明自身具備該領域技術能力，並提升職場競爭力，部分課程更提供電子證書，可直接在 LinkedIn 平台上展示。
《數位時代》以下整理8門輝達DLI提供的免費課程，無論是對有興趣者，都能透過以下課程進行自我提升。
Getting Started with AI on Jetson Nano
- 時長：8小時
- 主題：深度學習
- 難度：初級
- 先修技能：基本 Python（非必要，但有助於上手課程）
- 課程介紹：這是一門為初學者設計的課程，目標是針對輕量邊緣運算平台 Jetson Nano，引導學生從零開始認識並動手實作AI專案。
學員可以透過 Jetson Nano 執行圖片分類專案，學會如何蒐集、標註資料、訓練簡單的神經網路模型，並將模型匯入裝置進行推論。
Building RAG Agents with LLMs
- 時長：8小時
- 主題：生成式人工智慧/大型語言模型
- 難度：中等
- 先修技能：深度學習入門知識，熟悉 PyTorch 和遷移學習者優先。
- 課程介紹：這門課程重點為如何利用大型語言模型（LLMs）和「檢索增強生成」（RAG, Retrieval-Augmented Generation）技術來開發智慧型 AI 代理系統，為想實戰應用 LLM、打造能持續與外部知識庫互動的智能代理（Agent）的開發者、資料科學家與 AI 學習者設計。
Develop, Customize, and Publish in Omniverse With Extensions
- 時長：8小時
- 主題：電腦科學、工程或 3D 軟體
- 先修技能：具備 Python 程式基礎；具備基本 3D 圖學概念（非必要，但有助於上手課程）
- 課程介紹：這門課程主要介紹如何利用 Python 程式語言，針對 NVIDIA Omniverse 這個平台，開發、修改和發佈自訂的擴充功能（Extensions）。適合的對象為想要優化 3D 工作流程、或希望讓 Omniverse 更符合自己需求的開發者、設計師。
Learn OpenUSD: Learning About Stages, Prims, and Attributes
- 時長：1小時30分鐘
- 主題：圖形與模擬
- 難度：初級
- 先修技能：需了解 Python 3 的基本概念
- 課程介紹： 這是輝達推出的 OpenUSD 基礎系列的第一門課，專為初學者與 3D 創作者設計，聚焦於 OpenUSD（Universal Scene Description，通用場景描述）這項 3D 製作業界的新標準工具。課程主軸在於讓學員深度理解並實作 OpenUSD 相關的三大核心概念：「Stage（舞台）」、「Prim（基元）」與「Attribute（屬性）」。
Learn OpenUSD: Setting Up Basic Animations
- 時長：約 3 小時
- 主題：圖形與模擬
- 難度：初級
- 先修技能：需了解 Python 3 的基本概念
- 課程介紹：這門課屬於「Learn OpenUSD」系列中的一個單元，專門介紹如何在 OpenUSD生態系中設定並開始製作基本動畫。學員可以透過 Python 程式，建立簡單動作（如將物體移動、改變屬性等），學習如何在場景中設定並調整動畫關鍵幀。
Getting Started: Simulating Your First Robot in Isaac Sim
- 時長：1小時30分鐘
- 主題：圖形與模擬
- 難度：初級
- 先修技能：基礎 Python 能力、了解基本機器人概念，並且有符合 Isaac Sim 系統需求的 Linux 電腦的學員
- 課程介紹：這門課主要帶領學員在 Isaac Sim 平台上建構並模擬屬於自己的第一台機器人。Isaac Sim 是業界常用的高擬真機器人仿真軟體，廣泛應用於機器人研發、AI 訓練、工程自動化等領域，因此課程適合工程師、開發者或想要進入機器人及自動化產業的學習者。
Transferring Robot Learning Policies From Simulation to Reality
- 時長：1小時
- 主題：圖形與模擬
- 難度：初級
- 課程介紹：這門課主要講解如何將在模擬環境中訓練出來的機器人學習策略（policies），順利轉移並應用到真實世界的實體機器人上。該課程適合剛踏入機器人學習、強化學習或對「模擬轉現實（sim-to-real）」主題感興趣的開發者、學生與工程師。
Synthetic Data Generation for Perception Model Training in Isaac Sim
- 時長：2小時
- 主題：圖形與模擬
- 難度：初級
- 先修技能：這是「Getting Started With Isaac Sim」系列中的第三門課。修習前需先完成「Ingesting Robot Assets」和「Simulating Your Robot in Isaac Sim」這兩門課程。學員需要具備基本的 Python 知識、對機器人學的基本概念有一定了解，以及一台符合 Isaac Sim 系統需求的 Linux 電腦
- 課程介紹：這門課主要介紹如何利用 NVIDIA 的 Isaac Sim 平台，生成合成數據（Synthetic Data），並應用於機器人感知模型的訓練。課程結合了實作操作與理論，讓學員學習以模擬環境快速產生高質量、含標註的訓練資料，加速 AI 感知模型的開發與部署。
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輝達 DLI 課程報名與證書取得方式
（一）前往 DLI 官方平台
在DLI官方網站，找到「培訓課程」頁面，依據主題（例如 AI、機器人、資料科學等）挑選有興趣的課程。
（二）註冊或登入帳戶
註冊或登入帳戶，以便後續課程管理與證書領取。
（三）選擇課程類型
- 自學型課程（Self-Paced）：部分課程免費開放，通常為線上平台內即時註冊、隨時開始。
- 講師帶領課程（Instructor-Led）：需依官網公告的時程報名，部分為企業或學校專班。
（四）參與課程學習
進入培訓系統後，按單元完成所有練習、影片與單元測驗。
（五）完成課程並取得證書
在「My Learning」學習區域下載數位證書檔案，或直接連結至 LinkedIn「Licenses and Certifications」展示技能證明。
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參考資料：輝達DLI官網
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