자율 주행 차량을 위한 AI 교육 조정에 대한 NVIDIA의 Clément Farabet

반응형

자율 주행 차량 NVIDIA의 Clément Farabet

Music to Gears: 자율 주행 차량을 위한 AI 교육 조정에 대한 NVIDIA의 Clément Farabet

NVIDIA 자율 주행 차량 AI 교육 조정
NVIDIA 자율 주행 차량 AI 교육 조정

자율 주행 차량은 우리 시대의 가장 복잡한 AI 과제 중 하나입니다. AV가 현실 세계에서 안전하게 작동하려면 그 안에서 실행되는 네트워크가 복잡한 교향곡으로 합쳐져야 하며, 이를 위해서는 방대한 양의 데이터에 대한 집중적인 교육, 테스트 및 검증이 필요합니다.

 

NVIDIA의 AI 인프라 부사장인 Clément Farabet은 AV 개발 오케스트라의 거장입니다. 그는 트위터의 AI 머신 구축을 포함하여 딥 러닝 분야에서 거의 15년의 경험을 적용하여 신경망에 주변 세계를 인식하고 반응하는 방법을 가르치고 있습니다.

 

 

Farabet은 AI Podcast 의 최신 에피소드에서 NVIDIA의 Katie Burke Washabaugh와 함께 딥 러닝의 초창기가 오늘날의 AV 산업을 어떻게 발전시켰는지, 그리고 그가 딥 뉴럴 네트워크 개발에 어떻게 접근하고 있는지에 대해 논의했습니다.

 

NVIDIA SaturnV 슈퍼컴퓨터를 활용하여 Farabet은 AI의 다음 영역을 내다보는 동시에 단기적으로 지능형 운송을 제공하기 위해 확장성이 뛰어난 데이터 공장을 설계하고 있습니다.

 

당신은 또한 좋아할 수도 있습니다

럭셔리 EV 브랜드를 위한 소프트웨어 정의 혁신에 대한 Lucid Motors의 Mike Bell

AI와 전기 자동차 기술의 혁신은 자동차 산업을 변화시키고 있습니다. 이러한 개발은 새로운 혁신가를 위한 길을 열어 실리콘 밸리의 기술적 기량과 디자인 철학을 끌어들입니다. Lucid Motors가 기술 산업 사고방식을 적용하여 항상 최첨단을 달리는 소프트웨어 정의 차량을 개발하는 방법을 들어보십시오.

 

Driver's Ed: Waabi가 AI, 시뮬레이션을 사용하여 자율 주행 차량을 가르치는 방법

자율 차량의 AI 두뇌가 인간처럼 세상을 이해하도록 가르치려면 수십억 마일의 운전 경험이 필요합니다. 이 천문학적 수준의 운전을 달성하는 길은 가상 세계로 이어집니다. Waabi가 강력한 고성능 시뮬레이션을 사용하여 생산 수준의 자율 주행 차량을 훈련하고 개발하는 방법을 알아보세요.

 

지속 가능한 성능 브랜드의 계획에 대한 Polestar의 Dennis Nobelius

운전의 즐거움과 자율 주행 기능은 지능형 지속 가능한 차량에서 서로를 보완할 수 있습니다. 세 번째 차량인 Polestar 3, 내부 기술, 그리고 회사의 레이싱 유산이 스마트와 지속 가능성의 교차점에 가져다 주는 세 번째 차량인 Polestar 3를 공개하려는 자동차 제조업체의 계획에 대해 알아보십시오.

 

AI 팟캐스트 구독: 이제 Amazon Music에서 사용 가능

AI 팟캐스트는 이제 Amazon Music을 통해 제공됩니다 . 또한 iTunes , Google Podcasts , Google Play , Castbox , DoggCatcher , Overcast , PlayerFM , Pocket Casts , Podbay , PodBean , PodCruncher , PodKicker , Soundcloud , Spotify , Stitcher 및 TuneIn 을 통해 AI Podcast 를 받으세요 . AI 팟캐스트 개선: 몇 분만 시간을 내시겠습니까? 이 청취자 설문 조사 를 작성 하십시오 .

반응형