Escalando la Plataforma de Zenseact Hacia la Autonomía en una Supercomputadora de Próxima Generación DL

Resumen

Explora cómo Zenseact aprovecha las supercomputadoras de aprendizaje profundo para avanzar en la conducción autónoma, utilizando pseudo-anotaciones y aprendizaje auto-supervisado para reducir la anotación manual mientras garantiza la seguridad a través de tecnologías de simulación neural.

Programa de estudio

• Introducción a la Plataforma de Conducción Autónoma de Zenseact
Visión general de Zenseact
Componentes clave de la plataforma de conducción autónoma
• Supercomputadoras de Aprendizaje Profundo de Próxima Generación
Arquitectura y capacidades
Papel en la ampliación de modelos de IA
• Pseudo-Anotaciones en Conducción Autónoma
Definición y casos de uso
Técnicas para generar pseudo-anotaciones
Reducción de la dependencia de la anotación manual
• Aprendizaje Auto-supervisado para Conducción Autónoma
Principios del aprendizaje auto-supervisado
Implementaciones en la plataforma de Zenseact
Ventajas en la reducción de esfuerzos de etiquetado de datos
• Aseguramiento de la Seguridad a través de Simulación Neural
Visión general de las tecnologías de simulación neural
Simulación de escenarios de conducción para pruebas de seguridad
Integración con modelos de aprendizaje profundo
• Estrategias de Escalado y Despliegue
Escalando modelos de aprendizaje profundo en vehículos autónomos
Despliegue en arquitectura de supercomputación
• Estudios de Caso y Aplicaciones en el Mundo Real
Implementaciones exitosas en Zenseact
Estudios de caso de vehículos autónomos utilizando la plataforma
• Direcciones Futuras e Innovaciones
Tecnologías emergentes en conducción autónoma
Mejoras futuras a la plataforma de Zenseact
• Conclusión y Puntos Clave
Resumen de conceptos clave
Impacto de las supercomputadoras de próxima generación en la conducción autónoma
• Recursos Adicionales
Lecturas recomendadas y artículos de investigación
Herramientas en línea y comunidades para aprendizaje adicional

Asignaturas

Ciencias de la Computación