学習をすぐに開始する

深層学習を実際に体験する

コンピュータビジョンプロジェクト、チュートリアル、実際のデバイスを使った体験を通して、深層学習の基本である、ニューラルネットワークを使った学習および予測を行う機械学習の技術について学んでください。AWS DeepLens を使用すると、深層学習モデルをカメラでローカルに実行して、撮影した動画の分析や処理を行うことができます。

Andy Jassy による AWS DeepLens の発表
AWS DeepLens Demo by Dr. Matt Wood
機械学習を学ぶための新しい方法
AWS DeepLens では、ワンクリックで実行できる実践的な例を含むサンプルプロジェクトが用意されており、開発者はスキルレベルに関係なく深層学習を 10 分以内に開始できます。
深層学習向けにカスタム構築
AWS DeepLens は深層学習を目的として設計されています。100 GFLOPS を超えるデバイスの処理能力により、HD ビデオでの深層学習予測をリアルタイムで処理できます。
Amazon SageMaker を使ってカスタムモデルを構築
Amazon SageMaker でトレーニングしたモデルは AWS マネジメントコンソールからほんの数クリックで AWS DeepLens に送信できます。
幅広いフレームワークをサポート

AWS 開発者は TensorFlow や Caffe を含む、あらゆる深層学習フレームワークを実行できます。AWS DeepLens にはパフォーマンスと効率性に優れ、深層学習向けに最適化された推論エンジンが事前にインストールされています。このエンジンでは Apache MXNet を使用しています。

AWS との統合
AWS DeepLens は Amazon Rekognition と統合して高度な画像解析、Amazon SageMaker でのモデルのトレーニング、また Amazon Polly と統合して音声対応プロジェクトの生成ができます。デバイスはまた AWS IoTAmazon SQSAmazon SNSAmazon S3Amazon DynamoDB、その他とセキュアに接続できます。
完全にプログラム可能
AWS DeepLens は簡単にカスタマイズでき、 AWS Lambda を使用して完全にプログラム可能です。 DeepLens の深層学習モデルは AWS Lambda 関数の一部としても実行でき、使い慣れたプログラム環境で実験ができます。

最初の深層学習プロジェクトを 10 分で作成

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AWS DeepLens の事前トレーニング済みのモデルライブラリ、または Amazon SageMaker でトレーニングしたモデルから深層学習モデルを選択します。

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モデルをデバイスにワンクリックでデプロイします。

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AWS マネジメントコンソールにリアルタイムで結果が表示されます。

AWS DeepLens を使用して構築できるもの

以下の DeepLens のサンプルプロジェクトを使用して始めてください。これらのサンプルは、コンピュータビジョンの最も一般的なユースケースのいくつかに対応しています。スキルが向上し、アイデアが生まれたら、Amazon SageMaker を使用して深層学習のカスタムモデルをクラウド上で構築できます。開発者コミュニティによって作られたプロジェクトのコレクションを確認して、インスピレーションを得てください。

object-recognition
オブジェクトの検出
オブジェクトを正確に検出して認識します。
hotdog-not-hotdog
ホットドッグかホットドッグでないか
食べ物がホットドッグかそうでないかを分類します。
cat-and-dog
猫と犬
DeepLens を使用して猫か犬かを検出します。
artistic-style-transfer
芸術的なスタイルの転送
絵などの 1 つの画像から DeepLens によってリアルタイムで撮影された動画のシーケンス全体にスタイルを転送します。
activity-recognition
行動認識
歯を磨く、口紅を塗る、ギターを弾くなどの 30 種類を超える動作を認識します。
facial-recognition
顔認識
人の顔を検出します。
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ヘッドポーズ検出
ヘッドポーズの異なる 9 つの角度を検出します。

技術仕様

Intel Atom® Processor

8 GB RAM

Ubuntu OS-16.04 LTS

16 GB メモリ (拡張可能)

Intel Gen9 Graphics Engine

front
side
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AWS DeepLens を今すぐご予約できます。

249 USD で購入できます。