테스트 엔지니어를 위한 AI 시대의 시작, NI Nigel™ AI Advisor

NI / 박찬웅 과장 / 박주남 이사

웨비나정보 웨비나Q&A

김*식2025-09-25 오전 11:29:39
감사합니다
NI12025.09.25
참석해주셔서 감사합니다.
노*희2025-09-25 오전 11:29:26
항상 상세한 자료, 웨비나 감사드립니다. 많은 인사이트를 얻게 되었습니다.
NI22025.09.25
도움이 되셔서 NI의 일원으로써 기쁩니다. 항상 개발및 테스트에 많은 도움이 되실 수 있도록 지속적으로 정보를 얻을 실 수 있도록 최선을 다하겠습니다. 앞으로도 NI에 지속적으로 관심을 가져주시면 감사하겠습니다.!
김*석2025-09-25 오전 11:25:16
감사합니다
e4ds2025.09.25
참석해주셔서 감사합니다. 다음 웨비나도 기대해주세요!
손*수2025-09-25 오전 11:24:33
기존 LabVIEW나 TestStand 사용자가 Nigel을 익히는 데 필요한 학습 시간이나 교육 리소스는 어느 정도인지 궁금합니다.
NI12025.09.25
NI 소프트웨어 사용자라면 Nigel도 쉽게 쓸 수 있어서 별도의 교육 리소스가 필요하지 않다고 생각됩니다.
NI12025.09.25
Nigel의 사용법은 매우 간단하며, 기존 생성형AI의 사용 경험이 있다면 충분히 잘 활용하실 수 있습니다.
김*2025-09-25 오전 11:24:11
수고하셨습니다
NI42025.09.25
바쁘신 일정에도 참석해 주셔서 고맙습니다.
남*완2025-09-25 오전 11:23:48
수고하셨습니다~. 유익한 시간이었습니다.
NI12025.09.25
귀한 시간 참석해 주셔서 감사합니다~!
박*구2025-09-25 오전 11:22:44
Python 기반 오픈소스 AI 워크플로우도 많이 쓰이고 있는데, NI의 Nigel이 제공하는 고유한 장점이나 경쟁 대비 차별성은 무엇인지요?
NI22025.09.25
수년간 NI의 PXI및 DAQ와 같은 수많은 하드웨어 제품과 LabVIEW와 같은 소프트웨어의 정보들이 축적되어 만들어진 database를 가지고 있기에 NI의 제품을 사용하실때 필요한 정보들을 얻는 것에는 다른 생성형 AI 대비 높은 정확도를 지녔습니다.
김*선2025-09-25 오전 11:22:37
재방송 해주나요?
e4ds2025.09.25
오늘 재방송은 따로 없고, 잠시 후 12시에 다시보기가 제공됩니다.
채*기2025-09-25 오전 11:21:49
감사 합니다
NI22025.09.25
참여해주셔서 감사드립니다.
박*영2025-09-25 오전 11:16:48
실제 고객 사례에서 Nigel을 도입했을 때 테스트 시간 단축이나 불량 검출률 개선 등 정량적 성과가 있었는지 궁금합니다. 또 테스트 프로세스 중 설계, 실행, 분석, 보고 단계 가운데 어디에서 가장 큰 효과를 볼 수 있는지요?
NI22025.09.25
Nigel은 올해 7월에 출시 되어 있기에 실제 고객 사례에 대해서는 현재 수집중 이기에 정량적 성과를 말씀드리기에는 다소 어렵습니다. Nigel은 code구성시나, code 분석시 도움이 유용하기에 테스트 프로세스중에서는 설계 또는 분석시에 큰 도움을 받으실 수 있으리라 생각되어집니다.