AWS DeepLens Challenge

AWS Intel

Entwerfen Sie Machine-Learning-Projekte mit AWS DeepLens und bewirken Sie damit etwas!

 

DIE HERAUSFORDERUNG

Bei einer Serie von themenorientierten Challenges, die 2018 durchgeführt werden, haben Sie die Möglichkeit, Ihre Ideen mit den Funktionen von AWS DeepLens zu verbinden und so Machine-Learning-Projekte zu erstellen, die sich positiv auf die Lebensumstände auswirken können. Mit diesen Challenges können Sie wertvolle Erfahrungen im Bereich des Mashine Learning sammeln und währenddessen von einer spannenden, kollaborativen und inspirierenden Umgebung profitieren. Damit leisten Sie einen positiven Beitrag zu der Verbesserung der Lebensqualität von Menschen und unterstützen gemeinnützige Organisationen, deren Existenz unserer Gesellschaft zugutekommen.

DIE BELOHNUNG

Es wurde bereits erwähnt, dass es bei Abgaben nicht darum geht etwas zu spenden, sondern darum, etwas zu bewirken. Die Belohnungen variieren je nach Challenge, aber sie umfassen unter anderem Folgendes: eine Spende pro Projekteinreichung an eine gemeinnützige Organisation, die mit der Challenge in Verbindung steht und eine Blog-Präsentation für die Projekte mit den potenziell positivsten Auswirkungen. Insgesamt betrachtet liegt der größte Vorteil aber darin, dass Sie etwas lernen und gleichzeitig etwas schaffen, das eine tiefgreifende und positive Wirkung auf die Gesellschaft haben kann. Die Projekteinreichungen und deren Urheber werden von AWS gefördert.

DIE RESSOURCEN

Mit AWS DeepLens können Entwickler aller Skill-Level über Beispielprojekte, Computervisionsmodelle, Tutorials und realitätsnahe, praktische Erkundungen auf einem physischen Gerät mit Deep Learning beginnen. Sie können aus einer Sammlung aus vorab-trainierten Modellen auswählen, die mit einem Klick auf die AWS DeepLens Console auf dem Gerät ausgeführt werden können, oder Sie erstellen benutzerdefinierte Modelle mit Amazon SageMaker. Sehen Sie sich die verfügbaren Ressourcen für AWS DeepLens an und legen Sie noch heute los. Nehmen Sie an der AWS Deep Lens Challenge Slack Channel teil und arbeiten Sie mit den anderen Teilnehmern zusammen.


Challenge 1: Inklusivität

Wir setzen die beliebte Inklusivitäts-Challenge fort, die diesen Sommer gestartet wurde. Nutzen Sie Ihre DeepLens für ein Projekt, das Inklusion fördert, Barrieren überwindet und die Bindungen zwischen Menschen stärkt. Vielleicht hilft Ihr Projekt, eine Lücke zu überbrücken, die Sie in Ihrem Alltag bemerkt haben oder es konzentriert sich auf Inklusivitätsbereiche wie der Unterstützung von Menschen mit Entwicklungsbeeinträchtigungen, Ethnie, Geschlecht, Bildungsstand, geografischer Standort, sexuelle Orientierung und viele andere. Machen wir mit Machine Learning die Welt zu einem besseren Ort!

Lassen Sie sich inspirieren
Hier erläutert Gene Boes, CEO des Northwest Center, warum Inklusivität wichtig ist und wie DeepLens helfen kann. 

Beispielprojekt
Hier ist ein Projekt namens ASLens, erstellt von Chris Coombs. ASLens nutzt AWS DeepLens, um das Alphabet der amerikanischen Gebärdensprache in Sprache zu übersetzen.

Etwas zurückgeben
Für jedes Projekt, das die Einsendekriterien erfüllt, erhalten Sie 50 USD als AWS-Gutschrift und wir spenden 249 USD an das Northwest Center, eine Wohltätigkeitsorganisation, die Kindern und Erwachsenen mit Entwicklungsbeeinträchtigungen hilft.

Gene Boes, der CEO von Northwest Center beschreibt die AWS DeepLens-Inklusivitäts-Challenge

Herausforderung Nr. 2: Nachhaltigkeit

Nutzen Sie für die Nachhaltigkeits-Challenge Ihre DeepLens für ein Projekt, das die Sorge um die Umwelt betont. Wir hoffen, Projekte zu sehen, die sich ökologischen Herausforderungen stellen. So identifizieren Sie vielleicht Flora und Fauna, verfolgen die Wachstumsraten von Pflanzen, fördern die Abfallreduzierung oder verbessern sogar die Abfallsortierung, wie im Video unten.

Lassen Sie sich inspirieren
Hier spricht Alexis Fuge, Amazon Worldwide Sustainability Manager, über die innovative Arbeit, die Amazon mit DeepLens durchführt, um beim Abfallmanagement zu helfen.

Beispielprojekt
Wenn Sie am Aspekt der Flora und Fauna des Nachhaltigkeitsthemas interessiert sind, schauen Sie sich dieses Projekt von Paul Langdon namens Backyard Birder an. Es identifiziert Vögel und Eichhörnchen und verfolgt, wie viele Eichhörnchen jeden Tag die Vogelfutterhäuser stören.

Etwas zurückgeben
Für jedes Projekt, das die Einsendekriterien erfüllt, erhalten Sie 50 USD als AWS-Gutschrift und wir spenden 249 USD an Engineers for a Sustainable World, ein gemeinnütziges Netzwerk aus Menschen auf der ganzen Welt, die die Idee der technologischen Nachhaltigkeit leidenschaftlich verfolgen.  

Alexis Fuge, Worldwide Sustainability Manager bei Amazon, bespricht DeepLens und Abfallmanagement.

Challenge Nr. 3: Spiele

Nutzen Sie bei der Spiele-Challenge Ihre DeepLens für ein Projekt, das sich auf Spiele, Sport und Puzzle konzentriert. Ihr Projekt kann einen beliebigen Bereich von Einzel- bis Mehrspielerspielen, von Kooperativ- bis Wettkampfspielen abdecken und entweder lokal oder über das Internet auf der ganzen Welt gespielt werden. Gerne können Sie ein bestehendes Spiel adaptieren oder Ihr eigenes von Grund auf konzipieren.

Lassen Sie sich inspirieren
Kate Edwards, CEO von Geogrify, sieht sich das Thema Spiele an.

Beispielprojekt
Sehen Sie sich als Beispiel für ein Projekt für diese Herausforderung dieses von DeepLens angetriebene Simon Says-Spiel erstellt von Abdul Rahman Abdul Ghani und Michael Bawiec an. Das Projekt präsentiert eine Deep-Learning-Plattform auf Basis von Simon Says, bei der alle am gleichen globalen Spiel teilnehmen können, während mit DeepLens die richtige Aktion jedes Spielers verifiziert wird.

Etwas zurückgeben
Für jedes Projekt, das die Einsendekriterien erfüllt, erhalten Sie 50 USD als AWS-Gutschrift und wir spenden 249 USD an Girls Who Code, eine Gruppe, die Seminare und Bücher für Mädchen anbietet, um schon in jungem Alter das Programmieren zu lernen.

Kate Edwards, CEO von Geogrify, bespricht DeepLens und Gaming.

Challenge Nr. 4: Gesundheit

Bei der Gesundheits-Challenge können Sie Ihre DeepLens für ein Projekt nutzen, das Ihre geistige oder körperliche Gesundheit fördert. Denken Sie an etwas in Ihrem Leben, das Sie verbessern möchten, und stellen Sie sich die Frage, wie DeepLens und KI Ihnen dabei helfen kann. Wir hoffen, Projekte zu sehen, die etwa Patienten mit chronischen Erkranken helfen, Yoga-Posen erkennen oder Übungseinheiten zählen.

Lassen Sie sich inspirieren
Erfahren Sie, wie der Gründer von Hopecam,, Len Farkas, Technologie nutzt, um an Krebs erkrankte Kinder mit ihren Freunden in der Schule zu vernetzen.

Beispielprojekt
Wir haben einige Beispielprojekte für diese Herausforderung. Sehen Sie sich DermLens von Terje Norderhaug und Tom Woolf an, das es Patienten mit Psoriasis hilft, ihre Krankheit mit DeepLens zu überwachen und handzuhaben, oder Exercise Counter von Tomas Holcman, das Übungseinheiten zählt und aufzeichnet, um persönliche Statistiken über längere Zeit auszugeben.

Etwas zurückgeben
Für jedes Projekt, das die Einsendekriterien erfüllt, erhalten Sie 50 USD AWS-Guthaben, und wir spenden 249 USD an Hopecam, ein gemeinnütziges Unternehmen, das Videokameras und Tablets spendet, um die soziale Isolation an Krebs erkrankter Kinder zu überwinden.

Len Farkas, Gründer von Hopecam, erklärt uns, wie an Krebs erkrankte Kinder mit ihren Freunden in Kontakt bleiben.

Wenn AWS anbietet, für jede qualifizierte Eintragung einen Beitrag für eine Wohltätigkeitsorganisation zu spenden, spendet AWS den Betrag von 249 USD für jede qualifizierte Eintragung zu einer Challenge. Eine Mindestspende von 5.000 USD erfolgt an eine von AWS ausgewählte Wohltätigkeitsorganisation, wobei die Spendenhöhe auf 10.000 USD begrenzt ist. Alle Felder im Einreichungsformular müssen ausgefüllt werden, und die Eintragung muss bis zum entsprechenden Annahmeschluss einer Challenge für eine Eintragung übermittelt werden, um teilnahmeberechtigt zu sein.

Weitere Informationen zu AWS DeepLens
AWS DeepLens ist die weltweit erste Deep-Learning-fähige drahtlose Videokamera
Sehen Sie sich die Vorteile des Machine Learning an
Amazon Machine Learning verwendet leistungsfähige Algorithmen, um Modelle durch Erkennen von Mustern in bestehenden Daten zu erstellen