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딥 러닝 직접 사용해 보기

비전 프로젝트, 자습서, 물리적 디바이스를 통한 실질적인 체험을 통해 딥 러닝(신경망을 사용하여 학습하고 예측을 수행하는 기계 학습 기술)의 기본 사항을 배웁니다. AWS DeepLens를 사용하면 카메라에서 로컬로 딥 러닝 모델을 실행하여 카메라가 보는 것을 분석하고 조치를 취할 수 있습니다.

기계 학습을 배우는 새로운 방법
AWS DeepLens는 클릭 한 번으로 실행할 수 있는 실질적인 예제가 담긴 샘플 프로젝트를 제공하여 기술 수준과 관계없이 모든 개발자가 10분 이내에 딥 러닝을 시작할 수 있게 해줍니다.
딥 러닝에 최적화된 설계
AWS DeepLens는 딥 러닝을 염두에 두고 설계되었습니다. 디바이스의 컴퓨팅 파워가 100기가플롭스 이상이므로 HD 비디오에 대한 딥 러닝 예측을 실시간으로 처리할 수 있습니다.
Amazon SageMaker를 사용해 사용자 지정 모델 구축
Amazon SageMaker 에서 교육한 모델을 AWS Management Console에서 단 몇 번의 클릭만으로 AWS DeepLens로 배포할 수 있습니다.
다양한 프레임워크 지원

AWS 개발자는 TensorFlow 및 Caffe를 비롯하여 원하는 딥 러닝 프레임워크를 실행할 수 있습니다. AWS DeepLens는 Apache MXNet을 사용하는 딥 러닝에 최적화되고 효율적이며 성능이 뛰어난 추론 엔진이 사전에 설치되어 제공됩니다.

AWS와 통합
AWS DeepLens는 Amazon Kinesis Video Streams를 사용해 비디오를 다시 AWS로 스트리밍하고 Amazon Rekognition Video를 사용해 고급 비디오 분석 기능을 적용할 수 있습니다.   또한, 이 디바이스는 AWS IoT, Amazon SQS, Amazon SNS, Amazon S3, Amazon DynamoDB 등과 안전하게 연결됩니다.
완전히 프로그래밍 가능
AWS DeepLens는 AWS Lambda를 사용해 간편하게 사용자 지정하고 완전히 프로그래밍할 수 있습니다. DeepLens의 딥 러닝 모델은 AWS Lambda 함수의 일부로 실행되어 실험하기에 익숙한 프로그래밍 환경을 제공합니다.

첫 딥 러닝 모델까지 10분 소요

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AWS DeepLens의 사전에 교육된 모델 라이브러리에서 딥 러닝 모델을 선택하거나 Amazon SageMaker로 교육한 자체 모델을 선택합니다.

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클릭 한 번으로 모델을 디바이스에 배포합니다.

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AWS Management Console에서 실시간으로 결과를 지켜봅니다.

샘플 프로젝트

Amazon SageMaker를 사용해 클라우드에서 사용자 지정 딥 러닝 모델을 구축하거나 AWS DeepLens에 포함된 사전에 교육된 모델 모음을 사용할 수 있습니다.

object-recognition
개체 탐지
개체를 정확하게 탐지하고 인식합니다.
hotdog-not-hotdog
핫도그와 핫도그 아님
음식을 핫도그 또는 핫도그가 아님으로 분류합니다.
cat-and-dog
고양이와 개
DeepLens를 사용해 고양이 또는 개를 탐지합니다.
artistic-style-transfer
미술 양식 전환
그림과 같은 하나의 이미지에서 DeepLens로 캡처한 전체 비디오 시퀀스로 실시간으로 양식을 전환합니다.
activity-recognition
행동 인식
이를 닦고, 립스틱을 바르고, 기타를 연주하는 등 30개가 넘는 행동을 인식합니다.
facial-recognition
얼굴 탐지
사람의 얼굴을 탐지합니다.

기술 사양

인텔 아톰® 프로세서

8GB RAM

Ubuntu OS-16.04 LTS

16GB 메모리(확장 가능)

인텔 9세대 그래픽 엔진  

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예약 주문은 249 USD로 제공