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    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！

    收集中
    US$18.24

    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

    章节目录

    • 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
    • 1-7
      Ch01 單板電腦與邊緣運算
    • 1-8
      1.1 邊緣運算裝置
    • 1-9
      1.2 單板電腦
    • 1-10
      1.3 NVIDIA 線上資源
    • 1-11
      1.3.1 NVIDIA 深度學習機構
    • 1-12
      1.3.2 Jetson 人工智慧認證
    • 1-13
      1.4 NVIDIA Jetson 家族
    • 1-14
      1.4.1 Jetson TX
    • 1-15
      1.4.2 Jetson AGX Xavier
    • 1-16
      1.4.3 Jetson Nano 4GB / 2GB
    • 1-17
      1.4.4 Jetson NX
    • 1-18
      1.4.5 Jetson Orin 系列
    • 1-19
      1.5 Jetson Orin Nano 開發套件開箱
    • 1-20
      1.6 總結
    • 1-21
      Ch02 Jetson Orin Nano 初體驗
    • 1-22
      2.1 Jetson Orin Nano 開機！
    • 1-23
      2.1.1 下載映像檔
    • 1-24
      2.1.2 燒錄映像檔到micro SD 記憶卡
    • 1-25
      2.1.3 使用SSD 安裝開機系統
    • 1-26
      2.1.4 硬體架設與開機設定
    • 1-27
      2.2 基礎系統操作
    • 1-28
      2.2.1 Wi-Fi 連線
    • 1-29
      2.2.2 SSH 遠端連線
    • 1-30
      2.2.3 USB 對接電腦與Jetson Orin Nano
    • 1-31
      2.2.4 jtop 系統管理員
    • 1-32
      2.2.5 攝影機設定與測試
    • 1-33
      2.3 Jetson Orin Nano Super
    • 1-34
      2.4 總結
    • 1-35
      Ch03 深度學習結合視覺辨識應用
    • 1-36
      3.1 OpenCV 電腦視覺函式庫
    • 1-37
      3.1.1 OpenCV 介紹
    • 1-38
      3.1.2 Jetson Orin Nano 上的OpenCV
    • 1-39
      3.1.3 拍攝單張照片
    • 1-40
      3.1.4 讀取、編輯、展示圖像
    • 1-41
      3.1.5 提取顏色
    • 1-42
      3.1.6 RGB、BGR、HSV 等常見顏色格式
    • 1-43
      3.1.7 圖片疊合與抽色圖像
    • 1-44
      3.1.8 加入文字
    • 1-45
      3.2 NVIDIA 深度學習視覺套件包
    • 1-46
      3.2.1 安裝jetson-inference 函式庫
    • 1-47
      3.2.2 圖像辨識
    • 1-48
      3.2.3 物件偵測
    • 1-49
      3.2.4 圖像分割
    • 1-50
      3.2.5 姿態估計
    • 1-51
      3.2.6 動作辨識
    • 1-52
      3.2.7 背景移除
    • 1-53
      3.2.8 距離估計
    • 1-54
      3.3 總結
    • 1-55
      Ch04 整合深度視覺
    • 1-56
      4.1 Intel RealSense 景深攝影機
    • 1-57
      4.1.1 在Jetson Orin Nano 上安裝RealSense 套件
    • 1-58
      4.1.2 在RealSense Viewer 中檢視深度影像
    • 1-59
      4.1.3 RealSense 的Python 範例
    • 1-60
      4.1.4 使用RealSense D435 辨識人臉與距離
    • 1-61
      4.2 ZED 景深攝影機
    • 1-62
      4.2.1 硬體介紹
    • 1-63
      4.2.2 環境設定
    • 1-64
      4.2.3 範例
    • 1-65
      4.3 總結
    • 1-66
      Ch05 ROS2 機器人作業系統
    • 1-67
      5.1 ROS / ROS2
    • 1-68
      5.1.1 ROS
    • 1-69
      5.1.2 ROS2
    • 1-70
      5.2 NVIDIA Issac ROS
    • 1-71
      5.3 安裝ROS2
    • 1-72
      5.4 RK ROS2 移動平台
    • 1-73
      5.4.1 機器人系統架構
    • 1-74
      5.5 ROS2 基本節點
    • 1-75
      5.5.1 導航
    • 1-76
      5.5.2 地圖
    • 1-77
      5.5.3 分段路徑規劃與影像串流
    • 1-78
      5.5.4 光達節點
    • 1-79
      5.6 AI 節點
    • 1-80
      5.6.1 影像分類imagenet
    • 1-81
      5.6.2 物件偵測detectnet
    • 1-82
      5.6.3 影像分割segnet
    • 1-83
      5.7 進階應用
    • 1-84
      5.7.1 距離偵測搭配ZED2
    • 1-85
      5.7.2 ArUco 標記辨識與跟隨
    • 1-86
      5.7.3 攝影機標定校正
    • 1-87
      5.8 總結
    • 1-88
      Ch06 生成式AI 結合邊緣運算裝置
    • 1-89
      6.1 淺談生成式AI
    • 1-90
      6.2 NVIDIA Jetson Generative AI lab
    • 1-91
      6.2.1 文字生成
    • 1-92
      6.2.2 文字與影像生成
    • 1-93
      6.2.3 Vision Transformers
    • 1-94
      6.2.4 機器人與具身
    • 1-95
      6.2.5 圖片生成
    • 1-96
      6.2.6 RAG & 向量資料庫 - Jetson Copilot
    • 1-97
      6.2.7 聲音
    • 1-98
      6.2.8 Agent Studio
    • 1-99
      6.3 總結
    • 1-100
      版權頁
    • 1-101
      封底頁

    常见问答

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