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주행 데이터에 대한 3개의 태그 검색결과가 있습니다.
- 블로그 딥러닝 기반의 자율주행 혁신 사례 컴퓨팅 하드웨어 제조사인 NVIDIA는 자사의 GPU 제조 역량을 활용해 자율주행 자동차 시장에 진출하고 있습니다. GPU는 딥러닝 기반의 인공지능 구현 시 컴퓨팅 속도 및 성능 향상을 위해 필수적으로 활용되어야 하는 핵심 부품입니다. 이러한 역량을 기반으로 인공지능 기반의 다양한 산업 영역 중 자율주행 시장에 집중하며 기술 혁신을 만들어 가고 있습니다. NVIDIA의 자율주행 자동차 NVIDIA는 자사의 GPU를 기반으로 한 자율주행 기능을 소프트웨어로 구현하고, 이를 플랫폼으로 공개해 자율주행 분야의 생태계를 구축하고 있습니다. 실제 NVIDIA는...
- 블로그 자율주행 기술 발전에 도움을 주는 인공지능 기술은? 최근 급속히 발전하고 있는 인공지능 분야의 기술 중 자율주행 분야에 적용될 경우 큰 기술 혁신을 만들어 낼 것으로 기대되는 기술은 강화 학습(Reinforcement Learning)입니다. 강화 학습은 인간의 개입이 없이도 반복 학습을 통해 인공지능이 스스로 목적을 달성하는 과정을 터득해 내는 방법입니다. 인간은 단지 인공지능이 달성해야 하는 목적과 시행착오 중 성공과 실패에 대한 보상(Reward) 및 벌칙(Penalty) 값만 정의해 주면 됩니다. 이에 기반해 인공지능은 수십, 수백만 번의 시행착오를 반복하며 보상 값을 극대화하면서 목적을 달성할 방법을...
- 블로그 인공지능 기술의 자율주행 적용 ‘학습 지능 기술’ 차량 주행 기능들은 최근까지도 모든 상황들이 규칙으로 정의되고 모델링 된 후 소프트웨어로 구현되는 규칙기반 방식(Rule-based approach)으로 구현되어 왔습니다. 따라서 이러한 규칙들을 정교하게 정의하고 모델링 할 수 있는 자동차 분야의 전문가를 확보하는 것이 자율주행 기능 구현의 핵심으로 작용해왔습니다. 실제 주요 ICT 기업들이 초기 자율주행 자동차를 연구, 개발 시 완성차(OEM) 업체의 전문 인력들을 대거 영입하며 팀을 구성했던 것도 이와 같은 이유였습니다. 구글은 과거 자율주행 독립 조직 설립 시 전체 170여 명의 엔지니어...