Jetson AI Specialist

AI の學習を始めるのにお勧めです。この認定資格はすべての人を対象としており、実踐で作成したプロジェクトベースの評価により Jetson と AI に関する能力を認定します。上級者にとっては、既にお持ちの AI 知識をさらに深めるのに最適なコースです。また、初心者の方でも、詳細なビデオ チュートリアルに沿って、スピーディに學習を進められます。

特典

• NVIDIA DLI が発行する証明書と、オープンソース プロジェクトを通じた AI スキルの証明

推奨される前提條件

• PythonとLinuxの基本的な知識

Jetson AI Ambassador

この認定資格は教育者を対象としており、実踐したプロジェクトベースの評価と NVIDIA チームとの面接により、Jetson を使用した AI 教育の指導力を認定します。これは、教育者やインストラクターが學生に AI を教えるための準備に最適です。

認定資格に加えて、獨自の AI カリキュラム作成に利用できるカリキュラムとオープ ンソースプラットフォーム を無料で提供しています。

特典

• 教育機関の學生や職員を対象にした無料イベントを開催する場合、イベント (要承認) 1 回につき 500 ドルまでの経費を補助 (ケータリング、旅費など、対象となるワークショップの開催費用)
• Jetson Nano 2GB 開発者キット助成プログラムにより、開発者キットを最大
• DLI認定インストラクタープログラムへの正式な參加
• その他のメリットはここに記載されています。

推奨される前提條件

• PythonとLinuxの基本的な知識
• 學術機関や公式のトレーニング プログラムでの指導やトレーニングの経験

教材の理解度に基づき、オープンソース プロジェクトを構築し、デモを実行した動畫と共に提出していただきます。プロジェクトには、NVIDIA Jetson を使用して、GPU アクセラレーションによる AI (機械學習やディープラーニング) の要素を取り入れる必要があります。たとえば、「獨自のデータセットを収集して特定のアプリケーション用の新しい DNN モデルをトレーニングする」、「JetBot に新しい自律動作を追加する」、「AI を活用したスマート ホーム/IoT デバイスを作成する」などです。內容はこのコースで取り上げられているトピックでなくてもかまいません。參考までに、Jetson コミュニティ プロジェクト をご覧ください。可能性は無限大です。

認定の合否判定にあたり、提出されたプロジェクトは以下の基準で審査されます。

• AI (5 ポイント) – ディープラーニング、機械學習、コンピューター ビジョンを有効に活用しており、AI を使ったアプリケーション開発の基本を理解できていること。ポイント: 有効性、技術的な複雑さ、Jetson 上での AI ソリューションのパフォーマンス。
• インパクトとオリジナリティ (5 ポイント) – プロジェクトのコンセプトに新規性があり、自身や社會が直面している課題や問題の解決策や対処方法に AI を応用していること。アイデアや制作物に獨自性があるか、重要な意味で派生的であるか。
• 再現性 (5 ポイント) – 他者がプロジェクトをビルドして使用するのに必要なプラン、コード、リソースがすべてリポジトリに含まれており、簡単に手順どおりに行えること。
• プレゼンテーションとドキュメント (5 ポイント) – プロジェクトのさまざまな側面の説明と効果的なデモンストレーションがビデオに収められていること。また、明瞭で完全な Readme がリポジトリに含まれており、プロジェクトの構築と実行に必要な手順が図や畫像と共に示されていること。教育者の場合は、ビデオに口頭でのプレゼンテーションを含め、指導力を示すようにしてください。

約 10 ～ 14 日以內にプロジェクトのスコアを送付します。合格の場合は、該當する Jetson AI 認定証も発行されます。

學校教育のカリキュラムとして、１ つのプロジェクトを複數名で作成して Jetson AI Specialist を申請、提出するケースがあります。この場合、各作成者ごとに Jetson AI Sepcialist の申請をおこない、フォーム內にあるプロジェクトの申請にはチームで作成したプロジェクトを記載してください。