自強課程

課程名稱

【竹科管理局補助課程】多模態生成式 AI 機器人：嵌入式邊緣端開發與智慧代理實戰（實作）~📢區內免費如期開班

✨補助優惠價：會員於7/12前(含)報名：✨
　🥇園區內：免費。
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註、凡曾參加15W314課程學員，可免費參加15W326。<實作課程名額有限、以報名先後順序為主!!>

📢本課程搭配『AMB82-MINI邊緣計算開發板』(課程結束後需歸還)及Demo『Jetson Orin Nano Super』平台來實作GenAI專題。

📌若您正好有參與👉 15W314『【竹科管理局補助課程】AI與邊緣運算實戰：Python 開發與 NVIDIA 裝置端 AI 模型部署(實作)』，建議可帶著您的『Jetson Orin Nano Super』開發套件，💥免費💥報名參加👉 15W326 課程，學習成效更佳。

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課程代碼：

15W326

上課時間：

7/14、7/21，星期二，09:30-16:30，共二週12小時。

上課時數：

12 小時

上課地點：

清華大學第四綜合大樓(清華大學東側門入口處左手邊即為自強基金會大門入口/清大郵局左側)

課程費用： (以下費用已由竹科管理局補助80%)

5000元 (科學園區廠商優惠價格需送出報名表後，系統發出報名成功回函確認金額。)

超值優惠：

科學園區廠商優惠價： 4000 元(★繳費完成才算報名成功喔★)

課程目標：

1.掌握多模態生成式 AI 的實際應用，整合語音合成（Kokoro、Edge-TTS）、語音識別（Whisper、Sherpa-ONNX、Granite-Speech）與大型語言模型（Gemini、Gemma4、Ollama），並將其部署於機器人控制系統。
2.熟悉 AMB82-mini 微控制器開發流程，能實作感測器讀取（IMU、VL53L0X）、馬達驅動（DRV8833）與無線通訊介面。
3.理解嵌入式平台（Jetson Orin Nano Super）的系統架構，能在本地端部署 Gemma4-E2B 等 AI 推論模型，並建立 AI 代理人應用（Open-LLM-VTuber）。
4.具備視覺動作模型（Gemma4-VLA）的整合能力，分別在配備 RTX5060OC-8GB 顯卡的主機與 Jetson Orin Nano Super 上實現具感知與決策能力的自主機器人系統（Ameba RoboCar）。

課程特色：

1.本課程採用 AMB82-mini 開發板, 搭配配備 RTX5060OC-8GB 顯卡的主機，進行雲端與本地端的 AI 推論實作示範。
2.課程中每位學員將配備 AMB82-mini 開發板（課程結束後需歸還），講師同步進行操作示範教學；若學員自身擁有Jetson Orin Nano Super 嵌入式開發板，歡迎攜帶至課堂實機操作。
3.課程涵蓋 Gemma4 系列模型（Gemma4-E2B、Gemma4-VLA）的實際部署，從語言模型到視覺動作模型，讓學員體驗次世代本地端 AI 的完整應用鏈。

🔥課程亮點🔥
1️⃣雙平台實戰架構：
　以 AMB82-mini 微控制器為主要開發載體，搭配配備 RTX5060OC-8GB 顯卡的主機（Day 1）與 Jetson Orin Nano Super（Day 2）進行嵌入式 AI 示範，涵蓋從 MCU、桌機到邊緣運算裝置的完整技術鏈。
2️⃣Gemma4 系列模型全面實戰：
　課程以 Gemma4 為核心串接三大場景：Gemma4（Ollama）用於雲端語音識別與語言對話、Gemma4-E2B 部署於 Jetson 本地端推論、Gemma4-VLA 實現跨平台視覺動作控制，讓學員一次掌握同系列模型的多元應用。
3️⃣雲端與本地端模型並行比較：
　Day 1 採用雲端 API（Gemini-2.5-Flash、OpenAI-Whisper、Google-TTS）；Day 2 轉向本地端部署（Ollama、Kokoro、Edge-TTS、Sherpa-ONNX），讓學員直接感受兩種架構在延遲、成本與隱私上的實際差異。
4️⃣AI 代理人與 VTuber 互動實作
　Day 2 新增 Open-LLM-VTuber 代理人應用設計，將語音、語言模型與虛擬角色整合為可對話的 AI 代理人，是從機器人控制延伸至互動式 AI 應用的進階實戰體驗。
5️⃣硬體到智慧的垂直整合實作
　從底層感測器（IMU、VL53L0X）與馬達驅動（DRV8833），到 Gemma4-VLA 視覺動作推論與 RoboCar 自主控制，每個環節皆動手實作，確保技術從元件層到系統層的完整落地能力。

修課條件：

略懂Python / C++程式語言尤佳

課程大綱：

Day 1.
1. 微控制器開發板介紹：AMB82-mini＋RTX5060OC-8GB
2. 雲端語音合成：Google-TTS
3. 雲端語音識別：OpenAI-Whisper / Gemma4 (Ollama)
4. 雲端語言模型：Gemini-2.5-Flash / Gemma4 (Ollama)
5. 本機感測與驅動：IMU, VL53L0X, DRV8833
6. VLA 機器人：Gemma4-VLA with Ameba RoboCar

Day 2.
7. 嵌入式系統介紹：Jetson Orin Nano Super
8. 本機語音合成：Kokoro, Edge-TTS
9. 本機語音識別：Whisper, Sherpa-ONNX
10.本機語言模型：Gemma4-E2B
11. AI代理人應用設計：Open-LLM-VTuber
12. VLA 機器人：Gemma4-VLA on Jetson Orin Nano Super

課程師資：

自強基金會郭老師
現任：國立台灣海洋大學兼任助理教授
經歷：新唐科技技術督導
專長：人工智慧、深度學習、邊緣計算、微控制器設計與應用

主辦單位:

財團法人自強工業科學基金會