นักพัฒนาทั้งหลาย ถึงเวลาติดเครื่องแล้ว
นักพัฒนาทุกระดับสามารถสัมผัสการใช้งานแมชชีนเลิร์นนิงผ่านเครื่องจำลองการแข่งขันสามมิติที่ใช้ระบบคลาวด์ โดยใช้รถแข่งอันโนมัติเต็มรูปแบบขนาด 1/18 ที่ขับเคลื่อนโดยการเรียนรู้แบบเสริมกำลังในลีกการแข่งรถระดับโลก
เตรียมออกตัวที่โพลโพสิชันเพื่อเรียนรู้การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง
สร้างและฝึกโมเดลโดยใช้ Amazon SageMaker ใต้ฝากระโปรง ทดสอบและทำซ้ำในสภาพแวดล้อมการจำลอง AWS DeepRacer 3D ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์การเขียนโค้ด
สัมผัสความตื่นเต้นของการแข่งขันในโลกแห่งความจริงเมื่อปรับใช้โมเดลการเรียนรู้แบบเสริมกำลังของคุณไปยัง AWS DeepRacer
แข่งขันในลีกรถแข่งไร้คนขับระดับโลกเป็นครั้งแรกของโลก เพื่อชิงรางวัล ชัยชนะ และโอกาสเข้ารอบเพื่อชิงถ้วย Championship Cup
เริ่มต้นใช้งานแมชชีนเลิร์นนิง
เมื่อใช้ AWS DeepRacer คุณจะได้เรียนรู้แนวคิดพื้นฐาน ทักษะ และเทคนิคการฝึกแมชชีนเลิร์นนิงที่ขับเคลื่อนโมเดลพื้นฐานในแอปพลิเคชัน AI ช่วยสร้างขั้นสูงที่สุดในปัจจุบันผ่านความสนุกสนานในการแข่งรถอัตโนมัติ AWS DeepRacer มอบวิธีที่สนุกสนานและได้ลงมือปฏิบัติจริงให้กับคุณในการเรียนรู้การฝึกโมเดล ML ซึ่งคุณจะเห็นการฝึกของคุณเป็นจริงได้ด้วยการปรับใช้โมเดลของคุณบนรถ RC แบบอัตโนมัติและสนามแข่งขนาดเล็กที่กำหนดค่าไว้ล่วงหน้า
ทดสอบพื้นฐานการฝึกโมเดลโดยใช้เครื่องจำลองการแข่งรถ AWS DeepRacer 3D การทดลองด้วยอินพุตหลายเซ็นเซอร์ อัลกอริทึมการเรียนรู้แบบเสริมแรงรุ่นล่าสุด การกำหนดค่านิวรัลเน็ตเวิร์ก และวิธีถ่ายโอนการจำลองไปยังโดเมนจริง
แข่งขันเพื่อชิงรางวัลและพบปะกับผู้ที่ชื่นชอบ ML ในลีก AWS DeepRacer เชื่อมต่อกับชุมชนระดับโลกเพื่อแบ่งปันแนวคิดและข้อมูลเชิงลึก และแม้กระทั่งจัดการแข่งขันเสมือนจริงของคุณเองด้วยเครื่องมือจัดการนักแข่ง
หน้าร้าน AWS DeepRacer บน amazon.com มีทุกสิ่งที่คุณต้องการเพื่อจัดการแข่งขันแบบตัวต่อตัว ตั้งแต่รถยนต์ไปจนถึงสนามแข่ง แบตเตอรี่ ไปจนถึงสายรัด ทำให้การวางแผนการแข่งขันเป็นเรื่องง่าย คุณจึงสามารถมุ่งความสนใจไปที่การแข่งรถได้!
ร่วมแข่งขันใน AWS DeepRacer League
เมื่อสร้างโมเดลเสร็จ ก็ถึงเวลาแข่งแล้ว! ลีก AWS DeepRacer เป็นลีกรถแข่งไร้คนขับระดับโลกครั้งแรกในโลกสำหรับทุกคน นักพัฒนาสามารถเข้าร่วมแข่งขันได้จากที่ใดก็ได้เพื่อคว้ารางวัล ชัยชนะ และโอกาสในการเข้าชิง AWS DeepRacer Championship Cup Finals ที่ re:Invent 2024!
เข้าร่วม AWS DeepRacer League ทั่วโลก เข้าร่วมในการแข่งขันแบบจับเวลาและรับมือกับความท้าทายใหม่ๆ เช่น การแข่งขันแบบตัวต่อตัว
การแข่งขันกับชุมชนที่ช่วยให้คุณสามารถจัดการแข่งขันของตนเองเพื่อท้าทายเพื่อนร่วมงานของคุณ หรือแบ่งปันข้อมูลแบบสาธารณะกับผู้ที่ชื่นชอบ ML คนอื่นๆ จากทั่วโลก
กิจกรรมองค์กร AWS DeepRacer เป็นหนทางที่เร็วที่สุดในการนำบริษัทของคุณเข้าสู่เส้นทางของแมชชีนเลิร์นนิ่ง
การแข่งขัน AWS DeepRacer แบบสดช่วยให้ทุกคนสามารถจัดการแข่งขันและสตรีมแบบสดได้ เชิญเพื่อนฝูงและเพื่อนร่วมงานให้ส่งโมเดลเข้ามาแข่งขันแบบเรียลไทม์ด้วยเครื่องมือโฮสต์สำหรับการสตรีมการแข่งขันในคอนโซลและบน Twitch
ให้ล้อโลดแล่นไปบนท้องถนน
AWS DeepRacer คือรถแข่งไร้คนขับสัดส่วน 1/18 ที่ออกแบบมาเพื่อทดสอบโมเดล RL ด้วยการแข่งขันบนสนามแข่งทางกายภาพ การใช้กล้องเพื่อดูสนามแข่งและโมเดลเสริมกำลังเพื่อควบคุมคันเร่งและพวงมาลัย โดยรถจะแสดงให้เห็นวิธีที่โมเดลได้รับการฝึกมาในสภาพแวดล้อมจำลองซึ่งสามารถถ่ายโอนไปยังโลกจริงได้
เจาะลึกการฝึกโมเดลด้วย AWS DeepRacer Evo
AWS DeepRacer Evo คืออีกขั้นของการแข่งขันแบบอัตโนมัติ AWS DeepRacer Evo มาพร้อมกับกล้องแบบสเตอริโอและเซ็นเซอร์ LiDAR เพื่อช่วยในการแข่งขันแบบหลบหลีกสิ่งกีดขวางและแบบตัวต่อตัว ทำให้นักพัฒนามีทุกสิ่งที่จำเป็นเพื่อยกระดับการแข่งขันของตน ในการแข่งขันหลบหลีกสิ่งกีดขวาง นักพัฒนาใช้เซ็นเซอร์เพื่อตรวจจับและหลีกเลี่ยงอุปสรรคที่อยู่ในสนามแข่ง ในการแข่งขันแบบตัวต่อตัว นักพัฒนา DeepRacer แข่งขันกันเองในสนามแข่งเดียวกัน และพยายามหลีกเลี่ยงการปะทะกันในขณะที่ยังคงทำรอบเวลาที่ดีที่สุด กล้องที่หันไปทางซ้ายและขวาประกอบขึ้นเป็นกล้องแบบสเตอริโอ ซึ่งช่วยให้รถเรียนรู้ข้อมูลความลึกในภาพ จากนั้นจึงสามารถนำข้อมูลนี้มาใช้เพื่อตรวจจับและหลีกเลี่ยงวัตถุที่กำลังเข้ามาใกล้ในสนามแข่งขัน หันเซนเซอร์ LiDAR ไปทางด้านหลังเพื่อตรวจจับวัตถุที่อยู่ด้านหลังและด้านข้างรถ
เป็นเจ้าของ AWS DeepRacer แล้วใช่ไหม
องค์ประกอบ
รถ AWS DeepRacer Evo ประกอบด้วยรถ AWS DeepRacer ดั้งเดิม, โมดูลกล้อง 4 ล้านพิกเซลเพิ่มเติมที่สร้างมุมมองแบบสเตอริโอร่วมกับรถดั้งเดิม, LiDAR สำหรับการสแกน, กรอบที่สามารถติดตั้งได้ทั้งกล้องแบบสเตอริโอและ LiDAR รวมถึงอุปกรณ์เสริมและเครื่องมือที่ใช้งานง่ายอีกเล็กน้อยสำหรับการติดตั้งอย่างรวดเร็ว
| รถ | 4WD ในสัดส่วน 1/18 ที่มีแชสซีของรถบิ๊กฟุต |
| CPU | โปรเซสเซอร์ Intel Atom™ |
| หน่วยความจำ | 4 GB RAM |
| พื้นที่จัดเก็บ |
32GB (เพิ่มได้) |
| WI-FI | 802.11ac |
| กล้อง | กล้องแบบสเตอริโอ 4 MP พร้อม MJPEG |
| เซ็นเซอร์ LIDAR | เซ็นเซอร์ LIDAR รัศมีการสแกน 360 องศา 12 เมตร |
| ซอฟต์แวร์ | Ubuntu OS 16.04.3 LTS, Intel® OpenVINO™ Toolkit, ROS Kinetic |
| แบตเตอรี่ขับขี่ | 7.4V/1100mAh Lithium Polymer |
| แบตเตอรี่ประมวลผล | 13600mAh USB-C PD |
| พอร์ต | 4x USB-A, 1x USB-C, 1x Micro-USB, 1x HDMI |
| เซ็นเซอร์ | เครื่องวัดความเร่งและไจโรสโคปในตัว |
