AIのポテンシャルを自動車業界に提供

自律走行車からモビリティ サービス、スマート マニュファクチャリングまで。AI成功のカギは、すべてデータにかかっています。

自動車メーカーが競争力を維持するためには、業務効率とビジネス バリューを最大限に高めつつ、革新的な製品をすばやく提供しなければなりません。

自動車メーカーに見る最新のデータ エンジニアリング テクノロジとデータ サイエンス テクノロジの応用方法が詳しくわかります。

ネットアップとNVIDIAは、共同開発のAIリファレンス アーキテクチャを通じて、AIとディープラーニング（DL）のワークロードをサポートするターンキー ソリューションを提供しています。その手法をご紹介します。

データの重力、セキュリティ、規制上の要件から、オンプレミスでのモデル トレーニングが必要な環境の構築をFlexPodが簡易化します。

現在試験走行中の自動車は、1台につき1日2PB以上のデータを生成します。このブログでは、自動運転の課題をデータ エンジニアリングとデータ サイエンスのテクノロジで解決する方法を探ります。

シンプルな計画を立てることから始めませんか。必要なノウハウはすべてネットアップが提供します。

NetApp ONTAP AIは、イノベーションと実験を推進できる環境をすばやく提供します。

多数の企業が自律走行車のプログラム設計に乗り出していますが、アプローチがそれぞれ異なることには賛否両論があります。

自動車業界では今AIにより、製造の合理化、革新的なモビリティ サービスの推進、自律走行車の大幅な進歩といった大きな変化が起きています。

世界では多くのエキスパートが機械に自己学習を教えています。Cambridge Consultantsは、この取り組みの中心的存在として、世の中を変えるようなイノベーションをAIで実現しようとしています。

業界をリードする多くの自動車メーカーが、自律走行車、製造プロセス、サプライ チェーンで発生する大量のデータ ストリーミングにディープ ラーニングを活用しています。