NVIDIA 人工智慧課程聚焦於將最新的 AI 技術應用於實務場景，內容涵蓋生成式人工智慧、深度學習、加速運算等領域。課程不僅強調理論基礎，更透過實作與案例導向，將AI工具與框架運用於真實產業問題。透過系統化學習與實務演練，課程協助專業人才掌握 AI 發展趨勢，推動跨產業的創新與數位轉型，課程內容包含以下。
著重於大型語言模型（LLM）、生成對抗網路（GAN）與擴散模型的應用，說明如何生成文字、影像與模擬資料，並探討在產業創新中的潛力。學員將學習利用生成式AI進行情境模擬、資料增強與自動化內容產生，為智慧客服、詐欺樣態模擬及新型應用提供解決方案，展現AI在未來產業中的創新價值。
課程涵蓋神經網路基礎、卷積神經網路（CNN）、循環神經網路（RNN）等架構，強調模型設計、訓練與優化技巧。透過理論與實作並行，學員能掌握影像辨識、語音分析與文本理解的核心技術，提升 AI 在實務上的應用深度。
聚焦於 NVIDIA GPU與 CUDA 技術，講解如何透過平行運算與最佳化演算法，大幅提升資料處理與模型訓練效率。內容涵蓋高效能運算平台的建置、模型推論加速及資源最佳化策略，幫助學員在大規模資料分析與AI開發中，實現更高效能與更低延遲的運算能力，推動產業數位轉型。
此模組強調即時性與低延遲運算，介紹如何將 AI 部署至邊緣裝置或機器人平台。學員將學習感測器整合、即時影像處理與控制決策，並理解如何應用於智慧城市、自駕車、製造自動化與醫療場域。
課程完整涵蓋資料處理流程，包括資料擷取、清理、特徵工程、建模與視覺化分析，並結合 NVIDIA RAPIDS 等工具加速運算。學員將學習如何建立數據驅動的決策流程，並以AI提升資料分析效率。透過案例實作，能應用於金融風控、詐欺偵測、行銷分析與營運優化，協助產業將資料轉化為洞察與價值。
課程介紹 NVIDIA Omniverse平台，結合高效能繪圖技術與 3D 模擬，實現數位孿生與沉浸式模擬環境。學員將學習如何利用 Omniverse 進行跨部門協作、產品設計驗證與流程模擬，並了解其在製造、建築與金融風控上的應用。
聚焦於將高效能運算應用於科學研究與工程開發，涵蓋新材料設計、基因分析、醫療影像處理與流體力學模擬。透過 GPU 加速與專用演算法，學員能在複雜計算與模擬中獲得突破性效率。此模組協助研究人員與工程師，將AI技術融入科學與產業創新，加速研發成果轉化與應用。