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A Amazon faz grandes investimentos em inteligência artificial há mais de 20 anos. Muitos dos recursos conhecidos pelos clientes são baseados em aprendizado de máquina. O mecanismo de recomendações da Amazon.com é baseado em aprendizado de máquina (ML), assim como os caminhos que otimizam as rotas de coleta robótica em nossas centrais de atendimento de pedidos de compra. Nossos processos de previsão, planejamento de capacidade e cadeia de suprimentos também são embasados em algoritmos de ML. O Alexa é alimentado por aprendizado profundo de compreensão de linguagem natural e reconhecimento automático de fala, assim como a nossa iniciativa de drones, Prime Air, e a tecnologia de visão de computador em nossa nova experiência de varejo, Amazon Go. Na Amazon, milhares de engenheiros estão comprometidos com o aprendizado de máquina e o aprendizado profundo, uma parte considerável de nossa herança.

Na AWS, estamos concentrados em disponibilizar esse conhecimento e recursos para você por meio de três camadas da pilha de IA: estruturas e infraestrutura, com ferramentas como Apache MXNet e TensorFlow; serviços baseados em API, para adicionar rapidamente a IA aos aplicativos; e plataformas de aprendizado de máquina para cientistas de dados.


Há várias maneiras de criar aplicativos inteligentes e diversas ferramentas disponíveis para criá-los. A AWS oferece suporte a todas as principais estruturas de aprendizado profundo para proporcionar a cientistas de dados e desenvolvedores os ambientes mais abertos e flexíveis.

Para ajudar você a começar a usar rapidamente, fornecemos a AMI do AWS Deep Learning (disponível para Amazon Linux e Ubuntu) para que você possa criar clusters de GPUs gerenciados e com escalabilidade automática para fins de treinamento e inferência em qualquer escala. A AMI é fornecida com os seguintes softwares instalados: Apache MXNet, TensorFlow, Caffe2 (e Caffe), Theano, Torch, Microsoft Cognitive Toolkit e Keras, além de todas as principais ferramentas e drivers de aprendizado profundo.  

O TensorFlow™ é uma biblioteca de software de código aberto para computação numérica usando gráficos de fluxo de dados. Os nós no gráfico representam operações matemáticas e as bordas do gráfico representam as matrizes de dados multidimensionais (tensores) comunicadas entre as operações.

Há mais modelos de TensorFlow executados na AWS do que em qualquer outro lugar para organizações como Pinterest, UCLA, OpenAI, Expedia e Claire.ai, que já executam aplicativos de produção com TensorFlow na AWS.

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O desempenho do Apache MXNet oferece uma escalabilidade excepcional, tornando a estrutura ideal para aplicativos na nuvem, na IoT e nos pontos de presença.

Nvidia, Carnegie Mellon University, Clarie.ai e Wolfram já usam o Apache MXNet para desenvolver seu trabalho com IA.

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As instâncias P2 do Amazon EC2 disponibilizam as avançadas GPUs da Nvidia para acelerar os cálculos, permitindo que você treine seus modelos em uma fração do tempo exigido por CPUs tradicionais. Após o treinamento, as instâncias C4 otimizadas para computação e M4 de propósito geral do Amazon EC2, além das instâncias baseadas em GPU, são ideais para a execução de inferências com o modelo treinado.

Além disso, matrizes de portas programáveis em campo (FPGAs) estão disponíveis para casos de uso especializados, usando aplicativos de aprendizado de máquina complexos e específicos. Para esses aplicativos, você pode usar a flexibilidade e o desempenho aprimorados das instâncias F1.

Você pode usar o modelo de Deep Learning do CloudFormation para gerar facilmente um cluster elástico de instâncias P2 usando a AMI de Deep Learning para atender a requisitos de treinamento maiores

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Modelo do CloudFormation

Nossos serviços de IA permitem que os desenvolvedores adicionem inteligência aos aplicativos por meio de uma chamada de API a serviços pré-treinados, em vez de desenvolver e treinar seus próprios modelos.

Amazon Lex

O Amazon Lex usa a mesma tecnologia do Amazon Alexa para disponibilizar funcionalidades avançadas de aprendizado de máquina para ASR e NLU, o que permite criar aplicações com interfaces de conversa, conhecidas comumente como chatbots.

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Amazon Polly

O Amazon Polly é um serviço que transforma texto em falas realistas. O Polly permite criar aplicações que falam em mais de duas dúzias de idiomas, com uma ampla variedade de vozes masculinas e femininas que soam bastante naturais, possibilitando a criação de categorias totalmente inéditas de produtos habilitados para fala.

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Amazon Rekognition

O Amazon Rekognition, baseado na tecnologia usada pelo Amazon Prime Photos para analisar bilhões de imagens diariamente, é um serviço que torna fácil adicionar a análise de imagens às aplicações. Com o Rekognition, você pode detectar objetos, cenários e rostos em imagens, além de pesquisar e comparar rostos entre imagens.

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Para desenvolvedores e cientistas de dados que querem se concentrar na criação de modelos, os serviços de plataforma de IA removem a sobrecarga genérica associada à implantação e ao gerenciamento de infraestrutura para treinamento e hospedagem.

Amazon Machine Learning

O Amazon Machine Learning disponibiliza ferramentas e assistentes de visualização que orientam você durante o processo de criação de modelos de ML, sem a necessidade de aprender tecnologias e algoritmos complexos de ML.

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O Apache Spark no Amazon EMR inclui o MLlib para implantar algoritmos escaláveis de aprendizado de máquina, ou você pode usar suas próprias bibliotecas. Como armazena bancos de dados na memória, o Spark pode disponibilizar uma ótima performance para aplicações de aprendizado de máquina.

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