أيها المطورون، استعدوا!
يمكن للمطورين من مختلف المستويات المهارية الحصول على التدريب العملي في التعلم الآلي من خلال محاكي سباقات ثلاثي الأبعاد قائم على السحابة، وسيارة سباق ذاتية القيادة تمامًا بمقياس 1/18 مدعومة بتعزيز التعلم، وبطولة سباق عالمية.
أول المنطلقين في تجربة تعزيز التعلم
يمنحك AWS DeepRacer طريقةً ممتعةً وشيقةً لبدء تعزيز التعلم (RL). تعزيز التعلم (RL) هو تقنية متقدمة من التعلم الآلي (ML) تتخذ في تدريب النماذج نهجًا مختلفًا تمامًا عن الطرق الأخرى المتبعة في التعلم الآلي. تكمن قوته الخارقة في أنه يتعلم السلوكيات شديدة التعقيد بدون الحاجة إلى أي بيانات تدريب مصنفة، ويمكنه اتخاذ قرارات قصيرة المدى مع التحسين لتحقيق هدف أطول في المدى.
يُمكنك بناء النماذج في Amazon SageMaker وتدريبها واختبارها وتكرارها بسرعة وسهولة في المضمار باستخدام محاكي السباقات ثلاثي الأبعاد AWS DeepRacer
معرفة المزيد »
يُمكن خوض تجربة السباق المثيرة في العالم الحقيقي عندما تنشر نموذج تعزيز التعلم على AWS DeepRacer.
معرفة المزيد »
تنافس في أول بطولة عالمية لسباق السيارات ذاتية القيادة في العالم، للتنافس على الجوائز والمجد وفرصة للتطور حتى تربح كأس البطولة.
معرفة المزيد »
ابدأ التعلم الآلي بسرعة من خلال البرامج التعليمية العملية التي تساعدك في تعلم أساسيات التعلم الآلي، وبدء تدريب نماذج تعزيز التعلم واختبارها في تجربة مثيرة من سباق السيارات ذاتية القيادة.
اختبر هذه المهارات الجديدة في محاكي السباقات ثلاثي الأبعاد AWS DeepRacer. يُمكنك التجربة باستخدام عدة إدخالات مستشعرات، وأحدث خوارزميات تعزيز التعلم، وتكوينات الشبكات العصبونية، وطرق نقل المجال من المحاكاة إلى الحقيقة.
توفر بطولة AWS DeepRacer League فرصةً لك للتنافس على الجوائز ومقابلة زملائك من عشاق التعلم الآلي، عبر الإنترنت وشخصيًا. شارك بالأفكار والرؤى حول كيفية النجاح وإنشاء سباق افتراضي خاص.
توفر واجهة متجر AWS DeepRacer الجديدة في amazon.com قائمة كاملة بكل عنصر موصى به لازم لاستضافة سباق شخصي باستخدام جهاز AWS DeepRacer. من السيارات إلى حلبات السباق، ومن البطاريات إلى الروابط المضغوطة، فقد أبعدنا التخمين عن التخطيط كي تتمكن من التركيز في السباق!
تنافس في بطولة AWS DeepRacer League
بمجرد إنشاء نموذجك، يحين وقت السباق! إن بطولة AWS DeepRacer League هي أول بطولة سباقات للسيارات ذاتية القيادة على مستوى العالم، وهي مفتوحة لأي شخص. يمكن للمطورين التنافس من أي مكان في العالم للحصول على الجوائز والفوز، وفرصة للتطور والتقدم للمشاركة في نهائيات بطولة AWS DeepRacer Championship Cup في re:Invent 2023!
انضم إلى بطولة AWS DeepRacer League العالمية. تنافس في سباقات الزمن وخُض تحديات جديدة مثل سباقات المواجهات المباشرة.
في السباقات المجتمعية، يُمكنك استضافة سباقاتك الخاصة لتحدي زملائك؛ أو مشاركتها بشكل عام مع عشاق التعلم الآلي في جميع أنحاء العالم.
إن أحداث AWS DeepRacer Enterprise هي أسرع طريقة لجعل شركتك تبدأ رحلتها مع التعلم الآلي.
مع سباقات AWS DeepRacer LIVE يمكن لأي شخص إعداد سباق في دقائق وبثه مباشرة. وجّه دعوةً لأصدقائك وزملائك لإرسال نماذجهم للمنافسة في الوقت الفعلي باستخدام أدوات استضافة سهلة الاستخدام لبث سباقك في وحدة التحكم وعلى Twitch.
حانت لحظة الاختبار
AWS DeepRacer هي سيارة سباقات ذاتية القيادة بمقياس 1/18 الغرض من تصميمها هو اختبار نماذج تعزيز التعلم (RL) من خلال التسابق في مضمار فعلي. باستخدام الكاميرات لعرض المضمار ونموذج تعزيز للتحكم في دواسة الوقود والتوجيه، تُظهر السيارة كيف يمكن لنموذج تم تدريبه في بيئة محاكاة أن ينتقل إلى العالم الحقيقي.
مقدمة حول AWS DeepRacer Evo
AWS DeepRacer Evo تمثل الجيل التالي من السباقات ذاتية القيادة. هذه السيارة مجهزة تمامًا بكاميرات إستريو ومستشعر LiDAR لتمكين تجنب الأشياء وسباق المواجهات المباشرة، ما يمنح المطورين كل ما يحتاجون إليه للارتقاء بسباقاتهم إلى المستوى التالي. في سباقات تجنب الأشياء، يستخدم المطورون المستشعرات لاكتشاف العوائق الموضوعة في المضمار وتجنبها. في المواجهات المباشرة، يتسابق المطورون ضد سيارة DeepRacer أخرى على نفس المضمار ويحاولون تجنبها وفي الوقت نفسه يستمرون في قطع الشوط في أفضل وقت. تشكل الكاميرات الأمامية المتجهة لليسار واليمين كاميرات الإستريو، وهذا يساعد السيارة في التعرف على معلومات العمق في الصور. يُمكن بعد ذلك استخدام هذه المعلومات لاستشعار الأشياء وتجنب الاقتراب منها على المضمار. يكون مستشعر LiDAR متجهًا للخلف ويكتشف الأشياء الموجودة خلف السيارة وبجانبها.
هل لديك بالفعل AWS DeepRacer؟
تحت غطاء المحرك
تشتمل السيارة AWS DeepRacer Evo على سيارة AWS DeepRacer الأصلية، ووحدة كاميرات 4 ميجابكسل إضافية تشكل رؤيةً إستريو مع الصورة الأصلية، ومستشعر LiDAR للمسح الضوئي، وهيكلًا يناسب كلاً من كاميرا الإستريو ومستشعر LiDAR، وبعض الملحقات وأدوات سهلة الاستخدام للتركيب السريع.
| السيارة | سيارة دفع رباعي 4WD بمقياس 18 ذات هيكل شاحنة على شكل وحش |
| وحدة المعالجة المركزية | معالج Intel Atom™ |
| الذاكرة | ذاكرة وصول عشوائي 4 جيجابايت |
| التخزين |
32 جيجابايت (قابلة للتوسع) |
| WI-FI | 802.11ac |
| الكاميرا | كاميرات إستريو 4 ميجابكسل مع MJPEG |
| مستشعر LIDAR | مستشعر LIDAR بنصف قطر مسح ضوئي يبلغ 12 مترًا 360 درجة |
| البرامج | Ubuntu OS 16.04.3 LTS، أدوات Intel® OpenVINO™ ، ROS Kinetic |
| بطارية القيادة | ليثيوم بوليمر 7.4 فولت/ 1100 مللي أمبير ساعة |
| بطارية الحوسبة | 13600 مللي أمبير ساعة USB-C PD |
| المنافذ | 4x USB-A، 1x USB-C، 1x Micro-USB، 1x HDMI |
| المستشعرات | مقياس تسارع وجيروسكوب مدمجين |
استكشف مجموعة الأجهزة التعليمية المصممة للمطورين من مختلف المستويات المهارية لبدء تعلّم كيفية استخدام تقنية تعلّم الآلة بطرق عملية ممتعة. ابدأ تعزيز التعلم باستخدام AWS DeepRacer، وأظهر إبداعك من خلال الذكاء الاصطناعي التكويني باستخدام AWS DeepComposer.
