Udacity からの AWS DeepRacer 奨学金チャレンジが今オープン

レースが始まりました! エンジンをスタートさせよう! Udacity からの AWS DeepRacer 奨学金チャレンジに登録いただけます。

前回の記事で述べたように、AWS DeepRacer 奨学金チャレンジプログラムでは、開発者のスキルレベルに関係なく、基本的な機械学習 (ML) の概念を楽しく魅力的な方法でご紹介します。毎月、自動運転車による世界初の国際的レーシングリーグである AWS DeepRacer League のテストを通してあなたのスキルを試し、毎月ユニークなレースコースでトップ順位を競います。

2019 年 8 月、9 月、および 10 月に上位ラップタイムを記録した生徒は、Udacity 後援の機械学習エンジニアナノディグリープログラムに対する全額支給奨学金 200 枠のひとつを獲得する資格を得ます。

AWS DeepRacer とは?

2018 年 11 月、Jeff Barr が AWS ニュースブログで ML を学ぶための新しい方法、AWS DeepRacer のローンチを発表しました。AWS DeepRacer では、強化学習 (RL) によって動作する 1/18 スケールの完全自走型レースカー、3D レーシングシミュレーター、および世界的なレーシングリーグを実際に体験する機会を得ることができます。

AWS DeepRacer 奨学金チャレンジの仕組み

このプログラムは 2019 年 8 月 1 日に開始され、2019 年 10 月 31 日まで続きます。この 3 か月の間ならいつでも無料で奨学金コミュニティに参加できます。

登録後、AWS トレーニングと認定によって開発された AWS DeepRacer: 強化学習コースをご覧になります。コースはステップバイステップのモジュールで、短い内容で構成されています (合計 90 分)。これらのモジュールは、AWS DeepRacer 3D レーシングシミュレーターで RL モデルを作成し、訓練して微調整するための準備を整えるためのものです。

コースを完了したら、AWS DeepRacer 仮想リーグに参加できます。2019 年 8 月、9 月、および 10 月に上位ラップタイムを記録した登録済みの生徒は、Udacity 機械学習エンジニアナノディグリープログラムに対する全額支給奨学金 200 枠のひとつを獲得する資格を得ます。

プログラム全体を通じて、そして各レースでは、専門家からプロのヒントを得て、クラスメートとアイデアを交換するための支援コミュニティにアクセスできます。

「開発者は、強化学習を始めるように設計された集中学習カリキュラムを学ぶ絶好の機会を得られます」 – 「Sunil Mallya、ML Solution Labs AWS の深層学習プリンシパルサイエンティスト」

専門家のヒントとコツ

登録したレースで今、専門家のコツを活用するとトップになれるかもしれません。ピットストップでは、素晴らしいレースのヒントを学び、ログ分析ツールなどの価値のあるツールにアクセスできます。また、AWS DeepRacer の参加者である ARCC が開発したもので、Docker コンテナ内のトレーニングジョブをローカルで実行するために使用できるハックもあります。

「以前モデルのクローンを作成して、より良いモデルをトレーニングすることができます。これは複雑に聞こえますが、以前トレーニングしたモデルを新しいトレーニングの開始点としてクローンを作成すれば、トレーニングの効率を向上させることができます。そのためには、すでに学習した知識を活用するようにハイパーパラメータを変更します」 – Law Mei Ching Pearly Jean、AWS DeepRacer League の最年少参加者

ヒントとツールを使って、チャレンジのパフォーマンスモデルを提出できます。その結果、リーダーボードのトップに登り詰めて、Udacity から ML ナノディグリー奨学金 200 のうち 1 つを獲得できる可能性が高まります。

「競争がかなり激しくなったため、AWS DeepRacer League に相当夢中になってしまいました。たとえ全員が優勝を目指している場合でも、学んだことを共有するのを制止できないというところが素晴らしいです。この製品には素晴らしいコミュニティがあって、みんなが機械学習分野を経験できるように支援しているのが印象的でした」 – 機械学習ソフトウェアエンジニアの Alex Schultz

GitHub の AWS DeepRacer ワークショップリポジトリにさらにコードを追加したり、コミュニティで RL を使用したモデル開発を容易かつ便利にするためのツールやヒントをさらに提供することができます。AWS での ML の詳細については、機械学習入門 – 博士号不要を参照してください。

次のステップ

開発者の皆さん、今すぐ登録しましょう! 最初のチャレンジは 2019 年 8 月 1 日スタートです。プログラムに関するよくある質問については、AWS DeepRacer 奨学金チャレンジを参照してください。

著者について

Tara Shankar Jana は、AWS Machine Learning のシニア製品マーケティングマネージャーです。Tara は現在、ML 開発者の卵が ML におけるスキルを伸ばすことができるように助けるユニークかつスケーラブルな教育コースの構築に携わっています。仕事以外では、読書、旅行、そして家族と過ごす時間が好きです。