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先進基礎設施賦能自動駕駛

內容

作為 AI 技術的一個重要落地場景，自動駕駛隨著相關技術的日趨完善，正進入快速落地階段。強算法+大數據+高算力帶來的自動駕駛能力的飛躍無疑將是企業競爭的優勢。完善的數據智能體系是 AI 自動駕駛科技公司成功的基石。那么、在自動駕駛涉及的多元化的數據應用場景以及 AI 訓練和仿真過程中，如何高效地支持自動駕駛應用程序處理數據、提高深度學習訓練的效率等成為熱門話題。

DDN 公司將聯合 NVIDIA、Zenseact、一汽解放的技術專家，暢談先進基礎設施如何賦能自動駕駛。

通過本次在線研討會您將了解以下內容：

NVIDIA DGX SuperPOD 整體方案在自動駕駛開發場景的應用

Zenseact 深度學習解決方案在中國的挑戰與實踐

深度解耦的決策規劃在自動駕駛中的應用

DDN 存儲助力數據驅動自動駕駛平臺

日程

4 月 26 日，星期二，15:00 – 17:00

演講嘉賓

陳曄

NVIDIA 汽車行業業務拓展總監

負責 NVIDIA 汽車企業業務，包括自動駕駛端到端開發軟硬件方案、自動駕駛驗證平臺、通用 AI 在汽車行業的應用、Omniverse 在汽車行業的應用等。16 年汽車行業工作背景，曾經在聯合汽車電子、大陸汽車和3M 從事研發、產品管理、戰略規劃、業務拓展和銷售的工作。在此之前，他獲得了中歐國際工商學院 MBA、上海交通大學車輛工程工學碩士。

李凡

DDN 中國資深售前技術總監

擁有近 20 年存儲行業從業經歷, 專注于 AI、HPC、Bigdata 存儲產品解決方案，具有豐富的大規模數據存儲設計、建設實踐經驗。

夏天

Zenseact 自動駕駛計算機視覺工程師

畢業于 Chalmers 理工大學系統控制專業，從事汽車相關行業多年。目前負責 Zenseact 計算機視覺數據工具鏈與深度學習工具在中國的部署與應用。

Zenseact 是沃爾沃汽車的子公司，專注于自動駕駛(AD)和高級駕駛輔助(ADAS)軟件系統的研發。

徐修信

一汽解放蘇州摯途 - 決策規劃開發負責人

畢業于巴黎薩克雷聯盟大學自動駕駛專業，多年決策規劃系統開發經驗，參與落地 L4 機場物流、 L3/L4 商用車干線物流等，擅長高等級自動駕駛的路口博弈決策、換道決策及運動規劃。

綜合運用 NVIDIA TAO + RIVA

完成智能問答模型的訓練與部署

內容

問答系統常用于 NLP 領域。它用于以自然語言的形式回答問題。問答系統是對無序的語料信息進行有序、科學的整理，建立基于知識的分類模型;這些模型可以引導新增的分類語料和服務信息，節省人力資源，提高信息處理的自動化程度。它具有廣泛的應用，如：智能語音交互、在線客服、知識獲取、個性化情感聊天等。

NVIDIA TAO 是一個人工智能模型適應框架，它簡化并加速了人工智能模型的創建。通過微調最先進、經過預訓練的模型，您可以創建定制、生產就緒的計算機視覺和對話 AI 模型。其中 NVIDIA TAO 的對話式 AI 功能，方便您在垂直領域中進行模型自定義訓練，模型的微調、模型的推理、以及進行遷移學習提供技術加持。

NVIDIA Riva 是一個使用 GPU 加速，能用于快速部署高性能會話式 AI 服務的 SDK，可用于快速開發語音 AI 的應用程序。Riva 的設計旨在幫助您輕松、快速地訪問會話 AI 功能，開箱即用，通過一些簡單的命令和 API 操作就可以快速構建高級別的對話式 AI 服務。

本次網絡研討會主要面向有 NLP 和語音 AI 開發需求的開發者。通過本次在線研討會您將了解以下內容：

QA 任務介紹

QA 系統的工作流程和原理

TAO 和 Riva SDK 的介紹

使用 TAO 訓練 QA 模型

將 QA 模型從 TAO 轉換為 Riva

使用 Riva 構建和部署 QA 模型

啟動 RIVA 服務，快速完成 QA 推理任務

日程

4 月 28 日，星期四，20:00 – 21:30

演講嘉賓

李奕澎

NVIDIA 開發者社區經理

擁有多年數據分析建模、人工智能自然語言處理開發經驗。在自動語音識別、 自然語言處理、語音合成等對話式 AI 技術領域有豐富的實戰經驗與見解。曾開發法律、金融、保險文檔中基于實體抽取的智能問答系統。曾開發基于 NLP 知識抽取，KG 知識圖譜的建立的科研文檔智能檢索系統。

原文標題：一周預告丨本周 NVIDIA 在線研討會精彩亮點搶先看

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審核編輯：湯梓紅