Sviluppatori, via ai motori
Gli sviluppatori, esperti e non, hanno l'opportunità di accedere a dimostrazioni pratiche sul machine learning grazie a un simulatore di corsa in 3D basato su cloud e a un'auto da corsa completamente autonoma in scala 1:18, pilotata dall'apprendimento per rinforzo. DeepRacer su AWS è ora disponibile come prodotto open source, consentendo ai clienti di distribuire e utilizzare DeepRacer all'interno dei propri account AWS.
Come partire con il machine learning
Con DeepRacer, imparerai concetti, competenze e tecniche di addestramento di machine learning (ML) fondamentali che alimentano i modelli di fondazione in alcune delle applicazioni odierne di IA generativa più avanzate, attraverso il gioco delle corse con auto autonome. DeepRacer offre un modo divertente e pratico per imparare ad addestrare modelli di ML, permettendoti di vedere l'addestramento prendere vita distribuendo il modello su un'auto RC autonoma e su una pista da corsa in miniatura.
Sperimentare e crescere
Testa i fondamenti dell'addestramento dei modelli utilizzando il simulatore di corse 3D DeepRacer. Sperimenta diversi input sensoriale, gli algoritmi di apprendimento per rinforzo di ultima generazione, le configurazioni della rete neurale e la simulazione dei metodi di trasferimento a un dominio reale.
Partecipare a community e corse
Incontra e gareggia con altri appassionati di ML nella community globale per condividere idee e informazioni utili e persino ospitare le gare virtuali con gli strumenti di organizzazione delle corse.
Imparare attraverso la competizione
Dopo aver costruito il tuo modello, è tutto pronto per partecipare alle gare! Gareggia contro i colleghi, ospita community race o crea il tuo campionato per mettere alla prova le tue capacità di machine learning.
Eventi aziendali
Gli eventi DeepRacer rappresentano il modo più rapido per accelerare il percorso dell'azienda verso il machine learning.
Corse della community
Con le corse della community, è possibile ospitare le corse con DeepRacer su AWS per sfidare i colleghi o condividerle pubblicamente con altri appassionati di ML in tutto il mondo.