学習をすぐに開始する

ディープラーニングを実際に体験する

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、ディープラーニングの基本である、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、ディープラーニング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ディープラーニングを 10 分以内に開始できます。
ディープラーニング向けにカスタム構築
AWS DeepLens はディープラーニング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 ビデオでのディープラーニング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、あらゆるディープラーニング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、ディープラーニング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、その他と安全に接続できます。
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。

最初のディープラーニングプロジェクトを 10 分で作成

fpo_1

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ディープラーニング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。

サンプルプロジェクト

Amazon SageMaker を使用してカスタムディープラーニングモデルをクラウド内に構築することや、AWS DeepLens に含まれているトレーニング済みのモデルのコレクションを使用できます。

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。

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
back

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