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教育獎助學生上班族一般民眾長期開放

NVIDIA DLI 深度學習機構 自主進度線上課程(2026)

NVIDIA Deep Learning Institute 為全球開發者、學生與研究者提供的線上自主進度(self-paced)課程平台,2025 年 8 月起新增 9 門完全免費的 AI 課程,2026 年再追加 OpenUSD、Generative AI、Robotics 課程系列。免費課程多為 1-2 小時短課並附 NVIDIA 官方數位證書(Credly),個人在台灣以 learn.nvidia.com 帳號即可註冊;付費實作課(USD 90 / 8 小時)對教師、研究生與 NVIDIA 開發者計畫成員提供折扣碼;持 .edu 信箱與教師身分還可申請 DLI Teaching Kit 全套教材。

最後核對:2026-04-25連結驗證:2026-04-25資料來源:輝達股份有限公司台灣分公司(NVIDIA Taiwan Ltd.)

政府官方補助,全程免費

本站僅提供整理後的資訊。請務必至下方官方網站或撥打官方電話申辦,過程不會向你收取任何手續費。

準備申請前,先回官方頁面確認最新版

GetGrant 已把條件、金額與流程整理成白話,但正式認定仍以 輝達股份有限公司台灣分公司(NVIDIA Taiwan Ltd.) 公告為準。

主管機關

輝達股份有限公司台灣分公司(NVIDIA Taiwan Ltd.)

哪裡的人可以申請

不限地區

申請截止

長期開放

補助金額

最高 2.7 萬元

你符合資格嗎?

以下條件必須 全部符合,才能申請。

  • 年滿 18 歲(13-17 歲需父母/監護人同意)
  • 持有有效電子郵件
  • 完成 learn.nvidia.com 帳號註冊與電子郵件驗證
  • 教師申請 Teaching Kit 需以學校 .edu / .ac.tw 信箱

以下情況不符合:

  • 美國 OFAC 制裁名單國家居民
  • 已被 NVIDIA 帳戶停用的帳號
  • 重複帳號(同一身份僅限一個免費 voucher)

補助內容

9+ 門免費課程(總價值約 USD 270 / 新台幣 8,100 元)+ 付費 8 小時實作課 USD 90(新台幣 2,700 元,可用 NVIDIA Developer Program 折扣碼免費)+ 教師 Teaching Kit 含 60+ 小時投影片與題庫(價值估約新台幣 27,000 元)

申請步驟

  1. 1至 learn.nvidia.com 點「Create Account」註冊(建議使用學校 / 公司信箱)
  2. 2登入後從 Catalog 篩選「Self-Paced」+「Free」即列出所有免費課程
  3. 3選擇課程點「Enroll」、線上完成影片、Notebook 練習與最終評量
  4. 4通過後系統自動發送 NVIDIA DLI 數位證書至 Credly 信箱
  5. 5教師額外申請:填 nvidia.com/dli-teaching-kits 表單、上傳課程大綱,審核通過後可下載完整 PPT / 程式碼 / 作業題庫
  6. 6如需付費課程折扣,加入 NVIDIA Developer Program(免費)並使用會員專屬 promo code

必備文件

  • 電子郵件(個人或學校均可)
  • 姓名 / 出生年月日
  • 公司或就學單位(自填)
  • 教師申請 Teaching Kit 需提供學校網址與課程大綱

要去哪裡辦

輝達股份有限公司台灣分公司|台北市內湖區堤頂大道 2 段 207 號

申請前必讀 · 過來人的 3 個提醒

我們整理了這類補助最常遇到的狀況,幫你少走冤枉路。

全年隨到隨辦,但別拖

這筆補助沒有截止期限,但「符合資格起算」通常只回溯 3–6 個月,越晚申請越可能領不到舊的月份。建議備齊文件後一週內送件。

文件別等到最後才準備(共 4 項)

要備齊 電子郵件(個人或學校均可)、姓名 / 出生年月日、公司或就學單位(自填)…等。戶籍謄本等需要去戶政事務所申請的文件,最好先備妥再送件。若有「3 個月內」有效期限制的文件,務必在期限內送出全套資料。

獎學金可以同時申請,但發放時擇優

多數獎學金規定「同學年度僅得擇一領取」。若你同時上榜,通常系辦會問你要領哪個。建議先找金額高或條件寬鬆的,小額的可以放棄。GPA 低於 3.0 的同學建議找「弱勢助學金」路線,條件會比「優秀獎學金」寬鬆很多。

容易踩到的雷

  • ·美國 OFAC 制裁名單國家居民
  • ·已被 NVIDIA 帳戶停用的帳號
  • ·重複帳號(同一身份僅限一個免費 voucher)

這筆補助對誰最實用?

這筆補助最高 2.7 萬元,以下是幾個學生、受雇上班族實際受惠最大的情境。如果你的狀況和這幾種接近,可以優先送件。

適合 ·在學在學學生,家庭收入中等以下、GPA 達要求

獎學金類多數要求 GPA 2.5 以上,金額2.7 萬元/學期。

清寒助學金 vs 優秀獎學金:清寒看家庭收入、優秀看成績。可以同時送 2–3 件,系辦會擇優審核。

不適合 ·已領取同學年度其他獎助學金的學生

多數獎學金規定「同學年度擇一領取」,同時上榜要自己選擇。

實際領多少?案例試算

情境 1清大電機碩二生 2026/01 起以 learn.nvidia.com 個人帳號註冊,三個月內完成 5 門免費 + 1 門付費(透過 NVIDIA Developer Program 折扣碼免費)共 6 張 DLI 證書(價值約新台幣 13,500 元),履歷加分後 4 月獲台積電 CIM AI 開發團隊 offer,月薪起薪 9 萬 + 14 個月。

13,500

情境 2中央大學資工系副教授 2025 年 11 月以教師身份申請 NVIDIA DLI Teaching Kit + 整班 voucher,35 名修課學生免費上「Building Transformer-Based NLP Applications」(原價每人 USD 90 = 新台幣 2,700 元)獲得 NVIDIA 官方證書,總計幫學生省下約新台幣 94,500 元學費;該老師同時獲頒 NVIDIA University Ambassador 銜,可申請後續實驗室硬體贊助。

945,000

常見問題

Q1. NVIDIA DLI 證書在業界有用嗎?
NVIDIA DLI 證書由 Credly 發行,可分享至 LinkedIn 履歷,業界(特別是台灣 GPU / AI 加速領域如台積電 AI Lab、廣達 GAI、廣明、研華 AIoT 部門)認知度高。完成「Fundamentals of Deep Learning」與「Building Transformer-Based NLP Applications」等核心課程,常被列為 AI 工程師職位加分項,不過效力仍低於 NVIDIA Certified 正式認證(如 NCA-GENL)。
Q2. 免費課程一定要 GPU 才能上嗎?沒顯卡可以嗎?
不用自己準備 GPU!NVIDIA DLI 所有課程(含付費課)都在雲端 Jupyter Notebook 環境執行,後端配備 NVIDIA T4 / A10 / A100 等 GPU,學員只需瀏覽器即可。建議網路頻寬至少 10 Mbps,因為練習時會傳輸大型資料集與模型 checkpoint。
Q3. 9 門免費課是哪 9 門?2026 年還有嗎?
2025 年 8 月推出的 9 門免費含:(1) Generative AI Explained、(2) Building RAG Agents with LLMs、(3) Augment your LLM Using RAG、(4) Building LLM Applications With Prompt Engineering、(5) Introduction to Transformer-Based NLP、(6) Accelerate Data Science Workflows with Zero Code Changes、(7) Disaster Risk Monitoring Using Satellite Imagery、(8) Building A Brain in 10 Minutes、(9) An Even Easier Introduction to CUDA。2026 年陸續再加 OpenUSD 學習路徑(10 張證書)與 Robotics Simulation 系列。
Q4. 教師可以幫學生整班開帳號嗎?
可以。NVIDIA 教師申請 DLI University Ambassador 計畫後,可獲得整班學生免費 voucher 碼(每學期 30-50 個),讓學生免費上原本付費的 8 小時實作課(含期末發證)。台灣已有台大、清大、交大、成大、台科大、北科大等 20+ 所大學是 DLI 合作學校。
Q5. 學完免費課程能否直接考 NCA-GENL 認證?
可以但建議補足實作經驗。NVIDIA NCA-GENL(NVIDIA-Certified Associate: Generative AI LLMs)為 USD 135 線上監考認證,免費 DLI 課程涵蓋約 60% 考試範圍,仍需自行加練 LangChain / NeMo / Triton 等實際部署經驗。準備期建議 2-3 個月。
Q6. DLI 中文課程多嗎?沒中文配音怎麼辦?
目前約 30% 免費課程有繁中字幕、其餘為英文字幕;nvidia.com/zh-tw 介面為中文,但點進課程多回到英文版。對英文困難者,建議從「An Even Easier Introduction to CUDA」與「Building A Brain in 10 Minutes」這兩門有官方中文翻譯的入門課開始。

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