DGX -säde täielikuks kasutamiseks NVIDIA ISAAC -iga, eriti selliste rakenduste jaoks nagu GR00T N1 humanoidrobotimudel, vajate tehniliste oskuste ja teadmiste kombinatsiooni AI, robootika ja tarkvaraarenduse osas. Siin on üksikasjalik ülevaade nõutavatest oskustest ja koolitustest:
1. programmeerimisoskus **
- Python: Pythoni oskus on hädavajalik, kuna seda kasutatakse laialdaselt AI ja robootika arendamisel. Neuraalvõrkude ja AI -mudelitega töötamiseks on ülioluline mõista selliste Pythoni raamatukogude, näiteks Numpy ja Pytorch.- Süvaõppe raamistikud: AI-mudelite väljatöötamiseks ja peenhäälestamiseks on vajalik tundmine sügava õppe raamistikega nagu Pytorch, Tensorflow või Keras.
2. AI ja sügava õppimise teadmised **
- Neuraalvõrgud: Närvivõrkude põhitõdede, sealhulgas konvolutsiooniliste närvivõrkude (CNN), korduvate närvivõrkude (RNN) ja Transformersi põhitõdede mõistmine on ülioluline.- AI mudeli koolitus: teadmised närvivõrkude koolitamise, optimeerimise ja juurutamise kohta on hädavajalik DGX Sparki võimete võimendamiseks.
- NVIDIA AI Tarkvara virn: Nvidia AI tarkvarariistade, näiteks Nvidia Riva ja Tao tööriistakomplekti tundmine võib parandada teie võimet töötada AI -mudelitega DGX Sparkil.
3. robootika ja simulatsioon **
- Robootika põhialused: Robotics põhimõtete, sealhulgas kinemaatika, dünaamika ja juhtimissüsteemide mõistmine on oluline humanoidrobotitega töötamiseks.- Simulatsiooniraamistikud: Tutvumine simulatsiooniraamistikutega nagu NVIDIA ISAAC SIM ja ISAAC Lab on vajalik robotite käitumise testimiseks ja valideerimiseks virtuaalses keskkonnas.
- Sünteetilised andmete genereerimine: teadmised sünteetiliste andmete genereerimise kohta, kasutades selliseid tööriistu nagu NVIDIA ISAAC GR00T Blueprint, võivad aidata treenida tugevamaid AI -mudeleid.
4. riistvara ja süsteemi integreerimine **
- NVIDIA riistvara: NVIDIA riistvara võimaluste ja piirangute mõistmine, näiteks GB10 Grace Blackwell Superchip DGX -säde, on jõudluse optimeerimiseks ülioluline.- Süsteemi integreerimine: teadmised AI -mudelite integreerimise kohta robotsüsteemidega, sealhulgas anduri integreerimine ja mootori juhtimine, on hädavajalik mudelite juurutamiseks reaalsetele robotitele.
5. Tarkvaraarendus ja juurutamine **
- Pilve- ja andmekeskuse integreerimine: AI -rakenduste skaleerimiseks on oluline tuntus mudelite juurutamisega pilve- või andmekeskuse infrastruktuuril, näiteks NVIDIA DGX Cloud.- Versiooni juhtimine ja koostöö: keerukate projektide haldamiseks ja meeskondadega töötamiseks on vajalik versiooni juhtimissüsteemide, näiteks GIT ja koostööriistade mõistmine.
koolitus ja ressursid
Nende oskuste omandamiseks saate kasutada Nvidia koolituskursusi ja ressursse:- NVIDIA koolituskursused: need kursused hõlmavad sügavat õppimist, AI arendamist ja robootikat, pakkudes praktilisi kogemusi NVIDIA tööriistade ja tehnoloogiatega.
- NVIDIA arendajate foorumid: Arendajate foorumites osalemine aitab teil olla kursis AI ja robootika uusimate arengute ja parimate tavadega.
-Avatud lähtekoodiga projektid: tegeledes avatud lähtekoodiga projektidega nagu NVIDIA ISAAC GR00T N1 mudel võib pakkuda praktilisi kogemusi AI-mudelite arendamisel ja kohandamisel robootikarakenduste jaoks.
Nende oskuste ühendamise ja saadaolevate koolitusressursside võimendamisega saate DGX Sparki tõhusalt kasutada NVIDIA ISAAC -iga täiustatud AI ja robootikarakenduste jaoks.
Tsitaadid:
]
]
]
[4] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-park/
[5] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-Station-Personal-Aicuters
]
]
]
[9] https://www.greencarcongress.com/2025/03/20250319-groot.html
]
]