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AWS 提供一系列的 AI 服務,其中提供雲端原生機器學習和深度學習技術,以解決不同的使用案例和需求。Amazon AI 服務將自然語言理解 (NLU)、自動語音辨識 (ASR)、視覺搜尋和影像辨識、文字轉換語音 (TTS) 和機器學習 (ML) 技術帶入到每個開發人員的視野中。Amazon Lex 可讓您輕鬆建立 Alexa 支援的精細文字和語音聊天機器人。Amazon Rekognition 提供深度學習型影像辨識。Amazon Polly 將文字轉換成逼真的說話方式,而 Amazon Machine Learning 讓您快速建立聰明的 ML 應用程式。使用 Amazon AI 服務可輕鬆開發跨平台應用程式,以便安全地部署到生產中。做為全受管服務的 Amazon AI 可無縫擴展,不但具有低延遲的特性,而且成本低廉。Amazon AI 服務讓您能夠專注於定義和建立全新一代的應用程式,這些應用程式可看到、聽到、說話、理解您周圍的世界並與其交流。

Amazon AI

Amazon AI 服務能讓您使用語音和文字建立應用程式的交談界面;在應用程式新增影像分析;將文字轉換成可存放及播放的逼真說話方式;以及輕鬆快速地建立聰明的機器學習應用程式。

Amazon Lex

Amazon Lex 是一種服務,用於使用語音和文字在任何應用程式建立交談界面。Lex 提供自動語音辨識 (ASR) 的進階深度學習功能,可將語音轉換為文字,也提供自然語言理解 (NLU) 來辨識文字的含義,讓您建立的應用程式能具備高度參與的使用者體驗和逼真的交談互動功能。透過 Amazon Lex,任何開發人員現在都可以用同樣用在 Amazon Alexa 的深度學習技術,讓您能夠快速輕鬆地建立複雜的自然語言交談機器人 (或稱「聊天機器人」)。 

如需詳細資訊,請參閱 Amazon Lex 產品頁面


Amazon Rekognition

Amazon Rekognition 是可讓您輕鬆將影像分析新增到應用程式的服務。使用 Rekognition 可偵測影像中的物件、場景和臉部。您也可以搜尋和比對臉部。Rekognition 的 API 可讓您快速在應用程式新增複雜的深度學習型視覺搜尋和影像分類。Amazon Rekognition 以 Amazon 電腦視覺科學家所開發的深度學習技術為基礎,不但經過驗證且可高度擴展,每天可為 Prime Photos 分析數十億張影像。Amazon Rekognition 運用深度神經網路模型來偵測影像中的數千個物件和場景並加上標籤,我們也不斷地在此服務中增加新的標籤和臉部辨識功能。

如需詳細資訊,請瀏覽 Amazon Rekognition 產品頁面


Amazon Polly

Amazon Polly 是將文字轉換成逼真說話方式的服務。Polly 可讓您建立會說話的應用程式,讓您能夠建立全新的啟用語音產品類別。Polly 是運用先進深度學習技術的 Amazon AI 服務,合成語音聽起來就像真人發音一樣。Polly 包含 24 種語言的 47 種逼真語音,您可以選取最合適的語音來建立多國使用並啟用語音功能的應用程式。Amazon Polly 提供一致、快速的回應時間,可支援即時互動對話。您可以快取並儲存 Polly 的語音音訊以離線或轉散佈重播。而且,Polly 非常容易使用。您只要將想要轉換為語音的文字傳送至 Polly API,Polly 就會立即將音訊串流傳回您的應用程式,應用程式便可以直接播放,或是以標準音訊檔案格式存放,例如 MP3。

如需詳細資訊,請參閱 Amazon Polly 產品頁面


Amazon Machine Learning

Amazon Machine Learning 可讓所有技能層級的開發人員,都能輕鬆使用機器學習技術。Amazon Machine Learning 提供視覺化工具和精靈,引導您完成建立機器學習 (ML) 模型的程序,且無須學習複雜的 ML 演算法和技術。模型準備好後,Amazon Machine Learning 就能讓您輕鬆使用簡單的 API 取得應用程式的預測,無須實作自訂的預測產生碼或管理任何基礎設施。

要進一步了解,請參閱 Amazon Machine Learning 產品頁面


Amazon Machine Images 是在 AWS 上快速使用深度學習技術的絕佳方式。AWS Deep Learning AMI 已預先安裝熱門開放原始碼深度學習架構 (MXNet、TensorFlow、Theano、Torch、CNTK 和 Caffe)、透過預先設定 CUDA 驅動程式進行 GPU 加速,以及 Anaconda 和 Jupyter 等支援工具。

要進一步了解,請瀏覽 AWS Marketplace。 

 

Amazon CloudFormation 範本是為大型運算工作 (如培訓深度神經網路) EC2 執行個體擴展多個執行個體的簡單方式。開發人員可使用分散式深度學習 CloudFormation 範本,針對較大型的培訓需求透過深度學習 AMI 執行已擴展、彈性的 P2 或 G2 執行個體叢集。

要進一步了解,請參閱 AWS EC2 運算部落格,了解 CloudFormation 運用於深度學習的相關資訊。