ในการใช้ DGX Spark อย่างเต็มที่กับ Nvidia Isaac โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับแอพพลิเคชั่นเช่น GR00T N1 Humanoid Robot Model คุณจะต้องมีการผสมผสานระหว่างทักษะทางเทคนิคและความรู้ใน AI, หุ่นยนต์และการพัฒนาซอฟต์แวร์ นี่คือภาพรวมโดยละเอียดของทักษะและการฝึกอบรมที่จำเป็น:
1. ทักษะการเขียนโปรแกรม **
- Python: ความเชี่ยวชาญใน Python เป็นสิ่งจำเป็นเนื่องจากมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในการพัฒนา AI และหุ่นยนต์ การทำความเข้าใจห้องสมุด Python เช่น Numpy และ Pytorch เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการทำงานกับเครือข่ายประสาทและโมเดล AI- กรอบการเรียนรู้ลึก: ความคุ้นเคยกับกรอบการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งเช่น Pytorch, Tensorflow หรือ Keras เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการพัฒนาและปรับแต่งโมเดล AI อย่างละเอียด
2. AI และความรู้การเรียนรู้ลึก **
- เครือข่ายประสาท: การทำความเข้าใจพื้นฐานของเครือข่ายประสาทรวมถึงเครือข่ายประสาท (CNNS), เครือข่ายประสาท (RNNS) และ Transformers เป็นสิ่งสำคัญ- การฝึกอบรมแบบจำลอง AI: ความรู้เกี่ยวกับวิธีการฝึกอบรมเพิ่มประสิทธิภาพและปรับใช้เครือข่ายประสาทเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการใช้ประโยชน์จากความสามารถของ DGX Spark
- ซอฟต์แวร์ Software Nvidia AI: ความคุ้นเคยกับเครื่องมือซอฟต์แวร์ AI ของ Nvidia เช่น Nvidia Riva และ Tao Toolkit สามารถเพิ่มความสามารถในการทำงานกับโมเดล AI บน DGX Spark
3. หุ่นยนต์และการจำลอง **
- พื้นฐานของหุ่นยนต์: การทำความเข้าใจหลักการของหุ่นยนต์รวมถึงจลนศาสตร์การเปลี่ยนแปลงและระบบควบคุมเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการทำงานกับหุ่นยนต์มนุษย์- กรอบการจำลอง: ความคุ้นเคยกับกรอบการจำลองเช่น Nvidia Isaac Sim และ Isaac Lab เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการทดสอบและตรวจสอบพฤติกรรมหุ่นยนต์ในสภาพแวดล้อมเสมือนจริง
- การสร้างข้อมูลสังเคราะห์: ความรู้เกี่ยวกับวิธีการสร้างข้อมูลสังเคราะห์โดยใช้เครื่องมือเช่น Nvidia Isaac GR00T พิมพ์เขียวสามารถช่วยในการฝึกอบรมโมเดล AI ที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น
4. การรวมฮาร์ดแวร์และระบบ **
- ฮาร์ดแวร์ NVIDIA: การทำความเข้าใจความสามารถและข้อ จำกัด ของฮาร์ดแวร์ NVIDIA เช่น GB10 Grace Blackwell Superchip ใน DGX Spark เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการปรับประสิทธิภาพให้เหมาะสม- การรวมระบบ: ความรู้เกี่ยวกับวิธีการรวมโมเดล AI เข้ากับระบบหุ่นยนต์รวมถึงการรวมเซ็นเซอร์และการควบคุมมอเตอร์เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการปรับใช้โมเดลบนหุ่นยนต์จริง
5. การพัฒนาและการปรับใช้ซอฟต์แวร์ **
- การรวมระบบคลาวด์และศูนย์ข้อมูล: ความคุ้นเคยกับการปรับใช้โมเดลบนโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์หรือศูนย์ข้อมูลเช่น Nvidia DGX Cloud เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการปรับขนาดแอปพลิเคชัน AI- การควบคุมเวอร์ชันและการทำงานร่วมกัน: การทำความเข้าใจระบบควบคุมเวอร์ชันเช่น GIT และเครื่องมือการทำงานร่วมกันเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการจัดการโครงการที่ซับซ้อนและการทำงานกับทีม
การฝึกอบรมและทรัพยากร
ในการรับทักษะเหล่านี้คุณสามารถใช้ประโยชน์จากหลักสูตรการฝึกอบรมและทรัพยากรของ Nvidia:- หลักสูตรการฝึกอบรม NVIDIA: หลักสูตรเหล่านี้ครอบคลุมการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งการพัฒนา AI และหุ่นยนต์ให้ประสบการณ์ด้วยเครื่องมือและเทคโนโลยี NVIDIA
- ฟอรัมนักพัฒนา Nvidia: การเข้าร่วมในฟอรัมนักพัฒนาสามารถช่วยให้คุณได้รับการปรับปรุงด้วยการพัฒนาล่าสุดและแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดใน AI และหุ่นยนต์
-โครงการโอเพ่นซอร์ส: การมีส่วนร่วมกับโครงการโอเพนซอร์ซเช่นรุ่น Nvidia Isaac GR00T N1 สามารถให้ประสบการณ์จริงในการพัฒนาและปรับแต่งโมเดล AI สำหรับแอปพลิเคชันหุ่นยนต์
ด้วยการรวมทักษะเหล่านี้และใช้ประโยชน์จากทรัพยากรการฝึกอบรมที่มีอยู่คุณสามารถใช้ DGX Spark กับ Nvidia Isaac สำหรับแอปพลิเคชัน AI และหุ่นยนต์ขั้นสูงได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การอ้างอิง:
[1] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-specialized-desktop-line-for-ai-work
[2] https://www.techpowerup.com/forums/threads/nvidia-announces-dgx-spark-dgx-station-personal-ai-computers.334300/
[3] https://developer.nvidia.com/blog/accelerate-generalist-humanoid-robot-development-with-nvidia-isaac-gr00t-n1/
[4] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/
[5] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[6] https://cdn.dli.learn.nvidia.com/web-asset/nvidia-learning-training%20course-catalog.pdf
[7] https://www.pcgamer.com/hardware/nvidias-gtc-keynote-inevitable-went-all-in-on-ai-but-im-definitely-here-for-the-isaac-gr00t-robots/
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_Release_and_renamed_to_dgx/
[9] https://www.greencarcongress.com/2025/03/20250319-groot.html
[10] https://www.stocktitan.net/news/nvda/nvidia-announces-isaac-gr00t-n1-the-world-s-first-open-humanoid-xwi7hjffleo9.html
[11] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-isaac-gr00t-n1-open-humanoid-robot-foundation-model-simulation-frameworks