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자동차 산업에서 AI의 잠재력을 최대한 활용

생산 환경은 차세대 차량에 맞게 발전해야 합니다. 커넥티드 카에 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 데이터의 가치를 최대한 활용하는 방법에 대해 알아보십시오.

보라색 추상적 도형

자동차의 AI용 솔루션

오늘날의 주요 자동차 업체들은 자율주행, 커넥티드 카, 모빌리티, 제조 부문에서 가장 중요한 혁신을 이뤄내기 위해 데이터 중심 소프트웨어 애플리케이션에 많은 투자를 하고 있습니다. NetApp은 분석 및 HPC에서 자율적 결정으로 향하는 AI 전환을 지원하는 미래 지향적 플랫폼을 제공합니다. 즉, IT 투자를 최적화하고 필요할 때 필요한 항목에 대해서만 비용을 지불하고, 하이브리드 멀티 클라우드 환경에서 하나의 통합된 경험을 할 수 있습니다.

자율주행 차량을 위한 포장도로

자율주행 차량의 개발 속도 개선:
  • 차량 데이터를 시뮬레이션 및 테스트 환경으로 전송할 수 있습니다.
  • 멀티 클라우드 환경에서 컴퓨팅 기능을 최적화할 수 있습니다.
  • 자율주행 차량 개발 및 운영 과정에서 수집된 방대한 양의 데이터를 이동하고, 향후 개발에 사용할 수 있을 뿐 아니라 지속적으로 개선할 수도 있습니다.
다채로운 색상의 포스터

데이터 이동성 향상

커넥티드 카에서 파트너 에코시스템으로 방대한 양의 데이터를 전달하십시오.

  • 생성된 위치와 관계없이 언제 어디서나 데이터를 활용할 수 있습니다.
  • 데이터의 위치와 관계없이 온프레미스 또는 클라우드에서 분석을 실행할 수 있습니다.
  • 바이너리 저장소에JFrog Artifactory를 사용하여 개발 주기를 단축할 수 있습니다.
데이터 이동성 향상 이미지
일반 보고서 이미지

자동차 산업의 혁신

자율주행 차량, 모빌리티 서비스 및 스마트 제조를 비롯한 모든 영역에서 AI의 성공을 좌우하는 요소는 바로 데이터입니다.

일반 보고서 이미지

자동차보다 빠른 속도로 발전하는 자동차 기술

자동차 회사에서 경쟁력을 유지하려면 효율성과 가치를 극대화하면서 혁신을 더욱 빠르게 실현해야 합니다.

추상적인 AI 자동차 이미지

자동차 산업의 인공 지능

자동차 회사에서 최신 데이터 엔지니어링 및 데이터 과학 기술을 적용하는 방법에 대해 알아보십시오.

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자율주행 워크로드를 위한 AI에 대해 자세히 알아보기

NetApp과 NVIDIA는 파트너십을 통해 AI 및 DL 워크로드를 지원하는 턴키 솔루션을 제공하는 AI 참조 아키텍처를 구축합니다. 그 방법을 알아보십시오.

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AI/ML 이니셔티브를 더 빠르게 시작

FlexPod는 데이터 부담, 보안 및 규정 요구사항에 따라 온프레미스에서 모델을 훈련해야 하는 환경에서 배포를 단순화합니다.

추상적 도형

자율주행을 위한 데이터 파이프라인 구축 방법

오늘날의 테스트 자동차에서는 매일 2PB 이상의 데이터가 생성됩니다. 이 블로그에서 데이터 엔지니어링 및 데이터 과학 기술을 사용하여 자율주행 과제를 해결하는 방법에 대해 알아보십시오.

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AI 성공을 위한 로드맵 만들기

시작을 위해 간단한 계획을 작성하기만 하면 NetApp이 모든 필수 정보를 제공해 드립니다.

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소규모로 시작하여 제한 없이 확장

NetApp ONTAP AI를 사용하면 혁신과 실험의 속도를 높일 수 있습니다.

도로 위 차량의 하이퍼 컬러 이미지

자율주행 차량 프로그램 설계에 대한 4가지 접근 방식

여러 기업이 자율주행 차량 프로그램을 설계하고 있지만 각 접근 방식에는 장단점이 있습니다.

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AI와 딥 러닝으로 자동차 부문의 혁신을가속하는 방법

AI는 제조를 간소화하고, 혁신적인 모빌리티 서비스를 주도하며, 자율주행 차량의 획기적인 발전을 지원하는 등 자동차 산업의 변화를 이끌고 있습니다.

SharpWave 이전 및 이후 이미지

AI를 사용하여 세계를 바꾸는 혁신을 주도하는 Cambridge Consultants

전 세계의 전문가들이 기계에 스스로 학습하는 법을 가르치고 있습니다. Cambridge Consultants는 AI를 통해 삶을 바꾸는 혁신의 중심에 서 있습니다.

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딥 러닝이 자동차 데이터에 미치는 영향

유수의 자동차 기업들이 자율주행 차량, 제조 프로세스 또는 공급망에서 스트리밍되는 엄청난 양의 데이터를 처리하기 위해 딥 러닝을 사용합니다.

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