Начать обучение прямо сейчас

Практический опыт использования технологий глубокого обучения

Глубокое обучение – один из методов машинного обучения, который использует нейронные сети для обучения и прогнозирования. Познакомьтесь с его основными принципами с помощью проектов в области технологий компьютерного зрения, учебных материалов и исследования реального мира с помощью физического устройства. AWS DeepLens позволяет запускать модели глубокого обучения локально на камере и по результатам анализа изображения выполнять различные действия.

Новый способ освоить машинное обучение
AWS DeepLens позволяет разработчикам любого уровня начать работу с глубоким обучением менее чем за 10 минут, предоставляя образцы проектов с прикладными примерами, которые можно запустить одним щелчком.
Специальная разработка для глубокого обучения
Камера AWS DeepLens была специально создана для использования алгоритмов глубокого обучения. Устройство обладает вычислительной мощностью более 100 гигафлопс и может делать предсказания на основе обработки видеоматериалов HD-качества в реальном времени.
Создавайте собственные модели с помощью Amazon SageMaker
Модели, обученные в Amazon SageMaker , можно отправлять в AWS DeepLens из Консоли управления AWS с помощью нескольких щелчков мышью.
Поддержка множества платформ

При работе с AWS разработчики могут использовать любую платформу глубокого обучения, включая TensorFlow и Caffe. AWS DeepLens поставляется с высокопроизводительным и эффективным механизмом вывода результатов глубокого обучения на основе Apache MXNet.

Интеграция с платформой AWS
AWS DeepLens может передавать видео обратно в AWS с использованием Amazon Kinesis Video Streams и выполнять расширенный анализ видео с помощью Amazon Rekognition Video.   Кроме того, устройство можно безопасно подключить к AWS IoT, Amazon SQS, Amazon SNS, Amazon S3, Amazon DynamoDB и другим сервисам.
Полностью программируемое устройство
AWS DeepLens легко настраиваются, их работу можно полностью программировать с использованием функций AWS Lambda. Модели глубокого обучения в DeepLens также запускаются через функции AWS Lambda, что позволяет вести экспериментальные разработки в привычной среде.

Первый проект глубокого обучения за 10 минут

fpo_1

Выберите модель глубокого обучения в библиотеке готовых моделей AWS DeepLens или из числа собственных моделей, обученных с помощью Amazon SageMaker.

fpo_2

Выполните развертывание модели на устройстве за один щелчок.

fpo_3

Наблюдайте за результатами в режиме реального времени в Консоли управления AWS.

Образцы проектов

Можно создавать собственные модели глубокого обучения с помощью Amazon SageMaker или использовать готовые модели из библиотеки AWS DeepLens.

object-recognition
Обнаружение объектов
Точное обнаружение и распознавание объектов.
hotdog-not-hotdog
Распознавание хот-догов
Классификация еды по критерию «хот-дог или не хот-дог».
cat-and-dog
Собаки и кошки
Распознавание собак и кошек с помощью DeepLens.
artistic-style-transfer
Перенос художественного стиля
Перенос стиля с одного изображения, например картины, на весь видеоряд, снятый с помощью DeepLens, в режиме реального времени.
activity-recognition
Распознавание действий
Распознавание более чем 30 видов действий, таких как чистка зубов, нанесение губной помады или игра на гитаре.
facial-recognition
Обнаружение лиц
Обнаружение человеческих лиц.

Спецификация

Процессор Intel Atom®

8 ГБ RAM

Ubuntu 16.04 LTS

16 ГБ (с возможностью расширения)

Графическая архитектура Intel Gen9

front
side
back

Оформите предзаказ AWS DeepLens уже сегодня.

Доступно для предварительного заказа по цене 249 USD