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
Matt Wood 博士による AWS DeepLens のデモMatt Wood 博士
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、デベロッパー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。
深層学習向けのカスタム構築
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 デベロッパーは 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を実行できます。また、Amazon SageMaker と統合してモデルをトレーニングすることや、Amazon Polly と統合して音声対応プロジェクトを作成することができます。デバイスはまた AWS IoTAmazon SQSAmazon SNSAmazon S3Amazon DynamoDB など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できます。 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を行うことができます。

最初の深層学習プロジェクトを 10 分で作成

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 を使って自分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。

モデルをデバイスにワンクリックでデプロイします。

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

まずは、以下の DeepLens のサンプルプロジェクトを使用できます。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内で構築できます。デベロッパーコミュニティによって作成されたプロジェクトのコレクションをチェックして、インスピレーションを得てください。

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。
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。
猫と犬
DeepLens を使用して、猫または犬を検出します。
鳥の分類
200 種を超える鳥を検知します。
行動認識
歯を磨く、口紅を塗る、ギターを弾くなど、30 種類を超える動作を認識します。
顔認識
人の顔を検出します。
頭部姿勢の検出
9 つの異なる角度の頭部姿勢を検出します。

技術仕様

Intel Atom® プロセッサ

8 GB RAM

Ubuntu OS-16.04 LTS

16 GB メモリ (拡張可能)

Intel Gen9 グラフィックエンジン  

インテル® Movidius™ Neural Compute Stick およびインテル® RealSense™ 深度センサー

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オファー: 本日より、在庫がなくなるまで、デベロッパーは AWS DeepLens を期間限定割引価格の 224.10 USD (希望小売価格の 10% オフ) で購入できます。