ಟೆಸ್ಲಾ ಸ್ಥಾಪಿಸಿದ ಅಮೇರಿಕನ್ ವಾಹನ ಉತ್ಪಾದನಾ ಕಂಪನಿಯಾಗಿದೆ Elon ಕಸ್ತೂರಿ 2003 ರಲ್ಲಿ.
ಕಂಪನಿಯು ತನ್ನ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಕ್ ಕಾರುಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ಸೌರ ಫಲಕಗಳು ಮತ್ತು ಲಿಥಿಯಂ-ಐಯಾನ್ ಬ್ಯಾಟರಿ ಶಕ್ತಿಯ ಶೇಖರಣೆಯಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿಗೆ ಹೆಸರುವಾಸಿಯಾಗಿದೆ.
ಟೆಸ್ಲಾ ಕಾರುಗಳು ಸೂಪರ್-ಚಾರ್ಜಿಂಗ್, ಕೀಕಾರ್ಡ್ ಪ್ರವೇಶ ಮತ್ತು ಆಟೋಪೈಲಟ್ ಮೋಡ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಬರುತ್ತವೆ.
ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ (AI) ಮತ್ತು ಕಲ್ಪನೆಗಳಿಂದ ಸ್ವಯಂ ಪೈಲಟ್ ಮೋಡ್ ಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ ಟೆಸ್ಲಾ ಅವರ ಸುಧಾರಿತ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್.
ಟೆಸ್ಲಾ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ವಿವರವಾಗಿ ಚರ್ಚಿಸೋಣ.
ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಯಾವುವು?
ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು, ಅಥವಾ ಎನ್ಎನ್ಗಳು, ಜೈವಿಕ ಚಟುವಟಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಸರಣಿಗಳಾಗಿವೆ. ಮಾನವ ಮೆದುಳು. ನ್ಯೂರಾಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಸ್ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು ಎಂದೂ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ. ಲಂಬ ನೋಡ್ಗಳ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ಲೇಯರ್ಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪದರವು ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು ಎಂದೂ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ, ಅಲ್ಲಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು ನಡೆಯುತ್ತವೆ. ಒಂದು ಪದರದ ನೋಡ್ಗಳು ಕೆಳಗಿನಂತೆ ಪ್ರಸರಣ ಮಾರ್ಗಗಳ ಮೂಲಕ ಮುಂದಿನ ಪದರಕ್ಕೆ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿವೆ.
ಕೆಳಗಿನ ರೇಖಾಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ, ವಲಯಗಳು ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನೋಡ್ಗಳ ಲಂಬ ಸಂಗ್ರಹವು ಪದರಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಮೂರು ಪದರಗಳಿವೆ.
ಅವರು ಹೇಗೆ ಕಲಿಯುತ್ತಾರೆ?
ಒಂದು ಲೇಬಲ್ ಜೊತೆಗೆ ಒಂದು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಘಟಕದ ಮಾದರಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯ ಪ್ರತಿ ನೋಡ್ ಮೂಲಕ ರವಾನಿಸಲಾಗಿದೆ.
ನೋಡ್ಗಳು ಈ ಭಾಗಗಳ ಮೇಲೆ ಗಣಿತದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತವೆ. ಒಂದು ಲೇಯರ್ನಲ್ಲಿನ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳ ಸರಣಿಯ ನಂತರ, ಡೇಟಾ ಮುಂದಿನ ಲೇಯರ್ಗೆ ಹಾದುಹೋಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೀಗೆ.
ಒಮ್ಮೆ ಪೂರ್ಣಗೊಂಡ ನಂತರ, ನಮ್ಮ ಮಾದರಿಯು ಔಟ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಯು ನಂತರ ಈ ಊಹಿಸಲಾದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನಿಜವಾದ ಲೇಬಲ್ ಮೌಲ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲು ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ.
ಮೌಲ್ಯಗಳು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾದರೆ, ನಮ್ಮ ಮಾದರಿಯು ಮುಂದಿನ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಭಿನ್ನವಾಗಿದ್ದರೆ ಮಾಡೆಲ್ ನಷ್ಟ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಎರಡೂ ಮೌಲ್ಯಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ಬಾರಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ನೋಡ್ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ.
ಟೆಸ್ಲಾಸ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್
ಗ್ರಹಿಕೆಯಿಂದ ನಿಯಂತ್ರಣದವರೆಗಿನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಮೇಲೆ ಆಳವಾದ ನರಗಳ ಜಾಲಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಟೆಸ್ಲಾ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.
ಟೆಸ್ಲಾ ಅವರ ಪ್ರತಿ-ಕ್ಯಾಮೆರಾ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್, ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್, ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕಚ್ಚಾ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತವೆ. ಮಾನೋಕ್ಯುಲರ್ ಆಳದ ಅಂದಾಜು.
ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು
ರಸ್ತೆಯ ವಿನ್ಯಾಸ, ಸ್ಥಿರ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಮತ್ತು 3D ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಟಾಪ್-ಡೌನ್ ವೀಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಔಟ್ಪುಟ್ ಮಾಡುವ ಬರ್ಡ್ಸ್-ಐ-ವ್ಯೂ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳಿಂದ ತೆಗೆದ ವೀಡಿಯೊಗಳಿಂದ ಹೊರತೆಗೆಯಲಾದ ಕಚ್ಚಾ ಚಿತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತ ಸಾಕಷ್ಟು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ ಮತ್ತು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಮಿಲಿಯನ್ ವಾಹನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ?
ನೆಟ್ವರ್ಕ್ 70,000 ಗ್ರಾಫಿಕಲ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಯುನಿಟ್ಗಳನ್ನು (ಜಿಪಿಯು) ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಅದು ರೈಲು 48 ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳು.
ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ಮತ್ತು ಸಂವೇದಕಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ಕಾರಿನ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಘಟಕಗಳು, ಈ ಮಾದರಿಗಳ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಮೂಲಕ ರವಾನಿಸಲಾದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
ನೀಡಿರುವ ಡೇಟಾದಿಂದ ಪಾದಚಾರಿ, ಮರ ಇತ್ಯಾದಿಗಳಂತಹ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸಂಭವನೀಯ ವಸ್ತುಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಕಾರು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ.
ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಎರಡು AI ಚಿಪ್ಗಳನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ. ಈ ಚಿಪ್ಗಳು ಕಾರಿನಲ್ಲಿ ನೈಜ-ಸಮಯದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಯಾವಾಗ ಮತ್ತು ಹೇಗೆ ತಿರುಗಬೇಕು, ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವಾಗ.
ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ತನ್ನ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುವ ಹಲವು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ:
FSD ಚಿಪ್
ಪೂರ್ಣ ಸ್ವಯಂ ಚಾಲನೆ (ಎಫ್ಎಸ್ಡಿ) ಚಿಪ್ಗಳು ಟೆಸ್ಲಾದ ಆಟೋಪೈಲಟ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುವ AI ನಿರ್ಣಯ ಚಿಪ್ಗಳಾಗಿವೆ. ಈ ಚಿಪ್ಗಳನ್ನು ಮೈಕ್ರೊ-ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರಲ್ ಸುಧಾರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಅದು ಗರಿಷ್ಠ ಸಿಲಿಕಾನ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿ ವ್ಯಾಟ್ಗೆ ಹಿಂಡುತ್ತದೆ.
ಎಫ್ಎಸ್ಡಿಗಳು ಫ್ಲೋರ್-ಪ್ಲಾನಿಂಗ್, ಟೈಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪವರ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ದೃಢವಾದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಕೋರ್ಬೋರ್ಡ್ಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವಾಗ AI ನ ಕಾರ್ಯಶೀಲತೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತವೆ.
ಡೋಜೋ ಚಿಪ್ಸ್ ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್
ಡೊಜೊ ಟೆಸ್ಲಾ ಅವರ ಸೂಪರ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಉನ್ನತ-ಶಕ್ತಿಯ ವಿತರಣೆ ಮತ್ತು ಕೂಲಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ಕಠಿಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ.
ಡೋಜೊ ಚಿಪ್ಸ್ ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಶಕ್ತಿ ನೀಡುವ AI ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಗ್ರ್ಯಾನ್ಯುಲಾರಿಟಿಯಲ್ಲಿ ಗರಿಷ್ಠ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ಥ್ರೋಪುಟ್ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಒಟ್ಟಾಗಿ, ಟೆಸ್ಲಾದ NN ಗಾಗಿ ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಚಿಪ್ಸ್ ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಸ್ವಾಯತ್ತತೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು
ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಪ್ರಪಂಚದ ಉನ್ನತ-ನಿಷ್ಠಾವಂತ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಪಥಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಾರನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವ ಕೋರ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳಾಗಿವೆ.
ಗೆ ನರ ಜಾಲಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ ಅಂತಹ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು, ಟೆಸ್ಲಾ ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಆಗಿ ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ಸಮಯದಾದ್ಯಂತ ಕಾರಿನ ಸಂವೇದಕಗಳಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ನೆಲದ-ಸತ್ಯದ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ದೃಢವಾದ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಈ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.
ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ
ಟೆಸ್ಲಾ ಅವರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವು ಓಪನ್-ಲೂಪ್, ಕ್ಲೋಸ್ಡ್-ಲೂಪ್ ಮತ್ತು ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್-ಇನ್-ದ-ಲೂಪ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಈ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಸುಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ಹಿಂಜರಿತವನ್ನು ತಡೆಯಲು AI ಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಟೆಸ್ಲಾ NN ನ ಪ್ರಮುಖ ಲಕ್ಷಣಗಳು
- ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು, ಅಲ್ಟ್ರಾಸಾನಿಕ್ ಸಂವೇದಕಗಳು ಮತ್ತು ರಾಡಾರ್ ಪರಿಸರವನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುತ್ತವೆ
- ರೇಡಾರ್ ಕಾರಿನ ಸುತ್ತಲಿನ ದೂರವನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ
- ನೇರಳಾತೀತ ತಂತ್ರಗಳು ಸಾಮೀಪ್ಯವನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಷ್ಕ್ರಿಯ ವೀಡಿಯೊ ಕಾರಿನ ಸುತ್ತಲಿನ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ
- ಆಳವಾದ ನರ ಜಾಲಗಳ ತತ್ವಗಳ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಎರಡು AI ಚಿಪ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ
- 6 ಬಿಲಿಯನ್ ಟ್ರಾನ್ಸಿಸ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ AI ಚಿಪ್ಗಳು
- ಎನ್ವಿಡಿಯಾ ಚಿಪ್ಸ್ಗಿಂತ 21 ಪಟ್ಟು ವೇಗವಾಗಿದೆ
- AI ಚಿಪ್ಗಳು 32 ಮೆಗಾಬೈಟ್ಗಳ ಹೆಚ್ಚಿನ ವೇಗದ SRAM ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ
- 48 ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ
- 70,000 ಗ್ರಾಫಿಕಲ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಘಟಕಗಳನ್ನು (GPU) ಒಳಗೊಂಡಿದೆ
- ಪ್ರತಿ ಬಾರಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ 1000 ವಿಭಿನ್ನ ಟೆನ್ಸರ್ಗಳನ್ನು (ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳು) ಔಟ್ಪುಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ
ತೀರ್ಮಾನ
ಟೆಸ್ಲಾರ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ನ್ಯೂರಾಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಸ್ ಮತ್ತು AI ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಸ್ವಯಂ ಚಾಲನಾ ಕಾರುಗಳ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ರಿಯಾಲಿಟಿ ಮಾಡಿದೆ.
ಪ್ರಮುಖ AI-ಆಧಾರಿತ ಆಟೋಮೊಬೈಲ್ ತಯಾರಕರ ಈ ಯಶಸ್ಸು ಅದರ ಮುಂದುವರಿದ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿದೆ FSD ಚಿಪ್ಸ್, ಡೋಜೋ ಚಿಪ್ಸ್, ಸ್ವಾಯತ್ತತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಮತ್ತು ಇನ್ನಷ್ಟು.
ನೀವು AI, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಇತ್ತೀಚಿನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳ ಕುರಿತು ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸಿದರೆ, ನಮ್ಮ ಇತರ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಲೇಖನಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ