人工知能 (AI) が自動車産業に旋風を巻き起こしています。たとえば、金融サービスを世界中で展開する UBS によると、AI 内蔵のロボタクシーが 2030 年までに世界中で 2 兆ドルの史上を作ると予測されています。
この自動運転テクノロジの開発は、AI が業界に革命を起こしている顕著な一例です。自動運転車ではカメラベースの機械視覚システムとレーダーおよびライダーベースの検出ユニットを使用し、周囲の環境を認識し、理解し、安全に走行します。
このワークショップでは、車線移動や歩行者検出など、自動運転車の認識応用のパフォーマンスを最適化する方法について学習します。セマンティック セグメンテーション ニューラル ネットワークを構築してトレーニングし、道路、歩行者、他の車などの物体を識別する方法について学習します。次に、車両の自動ナビゲーションの動力にするため、NVIDIA DRIVE AGX™ プラットフォームにそのニューラル ネットワークを配備します。このワークショップを修了すると、高速道路の運転、都市の道路、駐車など、さまざまな自動運転シナリオのために AI アプリケーションを構築する技能が身につきます。
学習目標
このワークショップに参加すると、次の方法を学習します。
- DRIVE AGX プラットフォームでさまざまな GPU メモリ構成を使用してサンプル コードを実行し、さまざまな事例で最も効果的な構成を判断する。
- DRIVE AGX プラットフォームで CUDA® を利用したさまざまなパフォーマンス最適化手法と時間指定テスト ケースを比較する
- 完全畳み込みネットワーク (FCN) の「ヘッド」と MobileNets 畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) の「ステム」を組み合わせ、自動車シーンを理解するためのセマンティック セグメンテーション ネットワークを作成し、トレーニングする
- シーンのピクセル単位セマンティック セグメンテーションを実演するため、Cityscapes データを使用し、NVIDIA DIGITS でセマンティック セグメンテーション モデルをトレーニングする
- Keras と Tensorflow のセマンティック セグメンテーション モデルを、DRIVE AGX プラットフォームで実用的応用のために展開できる最適化された NVIDIA® TensorRT™ モデルに変換する
- DRIVE AGX プラットフォームで最適化された TensorRT DRIVE アプリケーションを展開し、実行し、DRIVE アプリケーションの開発と展開のワークフローを実演する
ワークショップ データシートをダウンロードする (PDF 299 KB)
