엔비디아, ‘GTC 디지털’서 최신 자율주행 기술 교육 제공
AI 훈련, 시뮬레이션, 소프트웨어 개발 관한 최신 기술 주제 다뤄
2020-03-26 온라인기사  /  편집부


[보도자료]
2020년 3월 26일 - 엔비디아가 미 현지시간 3월 24일부터 진행하고 있는 GTC 디지털(GTC Digital)에서 자율주행차, 로보틱스, 헬스케어, 금융 등의 분야와 관련된 수백 여 전문가 및 훈련 세션을 제공한다고 밝혔다.

이번 GTC 디지털에서는 누구나 온라인으로 최신 AI 기술 발전에 대한 정보를 제공받을 수 있다. 또한 3월 25일부터 포드(Ford), 토요타(Toyota), 죽스(Zoox) 등이 주최하는 세션을 수강 가능하고, 엔비디아 전문가들로부터 자율주행용 AI 개발에 대한 가상 교육을 받을 수 있다.

업계 전문가로부터 배우는 자율주행차 기술

GTC 디지털 세션에서는 AI 전문가들과 개발자들이 참여해 인텔리전트 차량 기술 구축에 대한 통찰력을 공유하고, 그들이 진행하고 있는 프로젝트들을 자세하게 소개한다. 이번 오토모티브 분야 강연자들은 AI 훈련, 시뮬레이션, 소프트웨어 등 자율주행차 개발에 관한 최신 기술주제를 다룬다. 각 세션에 대한 정보는 다음과 같다.
  • 엔비디아 자율주행차 부문 수석 매니저 네다 시비에(Neda Cvijetic)는 흔히 인식되고 있는 자율주행차 관련 문제에 엔지니어링적인 관점을 적용해 엔비디아가 해당 문제를 어떻게 해결하고 있는지 설명한다. 해당 세션은 생방송으로 진행되며 질의응답 시간을 갖는다.
  • 엔비디아 AI 인프라 부문 부사장 클레멘트 파라베트(Clement Farabet)는 엔비디아 드라이브(DRIVE) 소프트웨어 개발을 위한 엔비디아 엔드-투-엔드 AI 플랫폼에 대해 논의한다. 해당 세션은 생방송으로 진행되며, 자율주행 딥 뉴럴 네트워크 훈련을 위한 인프라 확충 방안에 대해 다루고, 질의응답 시간을 갖는다.
  • 토요타 기술연구소(Toyata Technical Institute) 프로젝트 연구원 아키타 토키히코(Tokihiko Akita)는 밀리미터파 레이더 센서로 악천후 시 자율주행차 물체 인식과 추적을 위해 심층 신경망 네트워크(DNN)가 어떻게 사용되는지 자세히 설명한다.
  • 컴퓨터 비전과 머신러닝 연구원 겸 포드 자동차(Ford Motor Company) 연구 엔지니어 로한 바신(Rohan Bhasin)은 4월 2일 진행되는 세션에서 생성적 적대 신경망(generative adversarial network)를 활용해 자율주행차 훈련과 검증을 위한 통합 데이터를 만드는 방법에 대해 논의한다.
  • 죽스(Zoox)의 소프트웨어 엔지니어 제지아 정(Zejia Zheng)과 제프 파이크(Jeff Pyke)는 고성능 엔비디아 GPU로 딥 뉴럴 네트워크를 최적화하기 위한 죽스 텐서RT(TensorRT) 변환 파이프라인을 간략하게 설명한다.

가상 핸즈-온 교육

개발자들은 엔비디아 DLI(Deep Learning Institute) 과정으로 자율주행차 개발 전문가와 상호소통하면서 해당 분야에 대해 보다 폭넓게 학습할 수 있다.
DLI에서는 자율주행차, 제조, 로보틱스와 같은 분야에서 가장 큰 개발자 과제를 해결하기 위해 다양한 강사 주도 교육세션을 제공할 예정이다. 오는 4월 라이브 세션에서는 자율주행차 인식 및 센서 통합과 같은 주제에 대해 집중 교육을 제공한다.
전문가 세션에서는 엔비디아 사내 전문가들이 참여해 인텔리전트 콕핏, 자율주행차 소프트웨어 개발 및 검증에 대한 모든 개발관련 질문에 대해 답변을 제공한다.

해당 세션을 무료로 수강하려면 여기에서 등록하면 된다. GTC 디지털에 대한 최신 정보 또한 제공된다. <끝>

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