邊緣AI－使用NVIDIA Jetson Orin Nano開發具備深度學習、電腦視覺與生成式AI功能的ROS2機器人
★ NVIDIA DLI 深度學習機構白金級認證講師專業講解★ 完整解析 NVIDIA Jetson 邊緣運算電腦，最新的 Jetson Orin Nano Super 算力飆升1.7倍！
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內容簡介
★ NVIDIA DLI 深度學習機構白金級認證講師專業講解 ★
★ 完整解析 NVIDIA Jetson 邊緣運算電腦，最新的 Jetson Orin Nano Super 算力飆升1.7倍！
【Jetson Orin Nano Super】
NVIDIA 執行長黃仁勳盛讚的1.7倍AI算力提升在這裡！
【加速運算】
NVIDIA Jetson 系列邊緣運算電腦，搭載 CUDA 與 TensorRT 加速技術，實現掌上高速運算的承諾。
【立體機器視覺】
整合 Intel RealSense 與 StereoLab ZED 景深攝影機，讓機器人擁有清晰的空間感知能力。
【ROS2 作業系統】
機器人智慧全面升級，輕鬆實現各種自動化任務。
【生成式 AI 應用】
在裝置端執行各種大語言、圖像、語音與 Cosmos 等多模態生成模型，讓無限創意在邊緣運算中展翅高飛！
作者介紹
曾吉弘
．CAVEDU教育團隊 創辦人
．美國麻省理工學院電腦科學與人工智慧實驗室，訪問學者
．NVIDIA Jetson AI 大使 ( 白金級 )
郭俊廷
．CAVEDU教育團隊 專業講師
．NVIDIA Jetson AI 專家
楊子賢
．CAVEDU教育團隊 專業講師
．NVIDIA Jetson AI 專家
目錄
第 1 章 單板電腦與邊緣運算
1.1 邊緣運算裝置
1.2 單板電腦
1.3 NVIDIA 線上資源
1.4 NVIDIA Jetson 家族
1.5 Jetson Orin Nano 開發套件開箱
1.6 總結
第 2 章 Jetson Orin Nano 初體驗
2.1 Jetson Orin Nano 開機！
2.2 基礎系統操作
2.3 Jetson Orin Nano Super
2.4 總結
第 3 章 深度學習結合視覺辨識應用
3.1 OpenCV 電腦視覺函式庫
3.2 NVIDIA 深度學習視覺套件包
3.3 總結
第 4 章 整合深度視覺
4.1 Intel RealSense 景深攝影機
4.2 ZED 景深攝影機
4.3 總結
第 5 章 ROS2 機器人作業系統
5.1 ROS / ROS2
5.2 NVIDIA Issac ROS
5.3 安裝 ROS2
5.4 RK ROS2 移動平台
5.5 ROS2 基本節點
5.6 AI 節點
5.7 進階應用
5.8 總結
第 6 章 生成式 AI 結合邊緣運算裝置
6.1 淺談生成式 AI
6.2 NVIDIA Jetson Generative AI lab
6.3 總結
Content
1-1封面頁
1-2書名頁
1-3序
1-4前言
1-5本書作者群
1-6目錄
1-7Ch01 單板電腦與邊緣運算
1-81.1 邊緣運算裝置
1-91.2 單板電腦
1-101.3 NVIDIA 線上資源
1-111.3.1 NVIDIA 深度學習機構
1-121.3.2 Jetson 人工智慧認證
1-131.4 NVIDIA Jetson 家族
1-141.4.1 Jetson TX
1-151.4.2 Jetson AGX Xavier
1-161.4.3 Jetson Nano 4GB / 2GB
1-171.4.4 Jetson NX
1-181.4.5 Jetson Orin 系列
1-191.5 Jetson Orin Nano 開發套件開箱
1-201.6 總結
1-21Ch02 Jetson Orin Nano 初體驗
1-222.1 Jetson Orin Nano 開機！
1-232.1.1 下載映像檔
1-242.1.2 燒錄映像檔到micro SD 記憶卡
1-252.1.3 使用SSD 安裝開機系統
1-262.1.4 硬體架設與開機設定
1-272.2 基礎系統操作
1-282.2.1 Wi-Fi 連線
1-292.2.2 SSH 遠端連線
1-302.2.3 USB 對接電腦與Jetson Orin Nano
1-312.2.4 jtop 系統管理員
1-322.2.5 攝影機設定與測試
1-332.3 Jetson Orin Nano Super
1-342.4 總結
1-35Ch03 深度學習結合視覺辨識應用
1-363.1 OpenCV 電腦視覺函式庫
1-373.1.1 OpenCV 介紹
1-383.1.2 Jetson Orin Nano 上的OpenCV
1-393.1.3 拍攝單張照片
1-403.1.4 讀取、編輯、展示圖像
1-413.1.5 提取顏色
1-423.1.6 RGB、BGR、HSV 等常見顏色格式
1-433.1.7 圖片疊合與抽色圖像
1-443.1.8 加入文字
1-453.2 NVIDIA 深度學習視覺套件包
1-463.2.1 安裝jetson-inference 函式庫
1-473.2.2 圖像辨識
1-483.2.3 物件偵測
1-493.2.4 圖像分割
1-503.2.5 姿態估計
1-513.2.6 動作辨識
1-523.2.7 背景移除
1-533.2.8 距離估計
1-543.3 總結
1-55Ch04 整合深度視覺
1-564.1 Intel RealSense 景深攝影機
1-574.1.1 在Jetson Orin Nano 上安裝RealSense 套件
1-584.1.2 在RealSense Viewer 中檢視深度影像
1-594.1.3 RealSense 的Python 範例
1-604.1.4 使用RealSense D435 辨識人臉與距離
1-614.2 ZED 景深攝影機
1-624.2.1 硬體介紹
1-634.2.2 環境設定
1-644.2.3 範例
1-654.3 總結
1-66Ch05 ROS2 機器人作業系統
1-675.1 ROS / ROS2
1-685.1.1 ROS
1-695.1.2 ROS2
1-705.2 NVIDIA Issac ROS
1-715.3 安裝ROS2
1-725.4 RK ROS2 移動平台
1-735.4.1 機器人系統架構
1-745.5 ROS2 基本節點
1-755.5.1 導航
1-765.5.2 地圖
1-775.5.3 分段路徑規劃與影像串流
1-785.5.4 光達節點
1-795.6 AI 節點
1-805.6.1 影像分類imagenet
1-815.6.2 物件偵測detectnet
1-825.6.3 影像分割segnet
1-835.7 進階應用
1-845.7.1 距離偵測搭配ZED2
1-855.7.2 ArUco 標記辨識與跟隨
1-865.7.3 攝影機標定校正
1-875.8 總結
1-88Ch06 生成式AI 結合邊緣運算裝置
1-896.1 淺談生成式AI
1-906.2 NVIDIA Jetson Generative AI lab
1-916.2.1 文字生成
1-926.2.2 文字與影像生成
1-936.2.3 Vision Transformers
1-946.2.4 機器人與具身
1-956.2.5 圖片生成
1-966.2.6 RAG & 向量資料庫 - Jetson Copilot
1-976.2.7 聲音
1-986.2.8 Agent Studio
1-996.3 總結
1-100版權頁
1-101封底頁
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