馬上開始學習

實際操作深度學習

深度學習是一種利用神經網路學習和進行預測的機器學習技術,您可透過電腦視覺專案、教學及使用實體裝置進行真實世界實作探索,了解深度學習的基本知識。AWS DeepLens 可讓您在攝影機上執行深度學習模型,以針對看到的內容進行分析和採取行動。

了解機器學習的全新方法
AWS DeepLens 提供範例專案和按一下即可開始執行的實用實作範例,讓所有技能等級的開發人員在不到 10 分鐘的時間內便可開始深度學習。
為深度學習量身打造
AWS DeepLens 專為深度學習所設計。該裝置具備 100 GFLOPS 以上的運算能力,可即時處理 HD 視訊的深度學習預測。
利用 Amazon SageMaker 建立自訂模型
Amazon SageMaker 中訓練的模型,只要在 AWS 管理主控台按幾下滑鼠就能傳送到 AWS DeepLens
廣泛的架構支援

AWS 開發人員可以執行任何深度學習架構,包括 TensorFlow 和 Caffe。AWS DeepLens 已預先安裝使用 Apache MXNet 的高效能、高效率、優化深度學習推論引擎。

與 AWS 整合
AWS DeepLens 可使用 Amazon Kinesis Video Streams 將影片串流傳回 AWS,並使用 Amazon Rekognition Video 執行更進階的影片分析。 該裝置還可安全地連接到 AWS IoT、Amazon SQS、Amazon SNS、Amazon S3、Amazon DynamoDB 等。
完全可程式化
AWS DeepLens 可輕鬆自訂,還能使用 AWS Lambda 實現完全程式化。深度學習模型 – 位於 DeepLens – 甚至可做為 AWS Lambda 函數的一部分執行,以提供熟悉的程式設計環境進行試驗。

10 分鐘內建立第一個深度學習專案

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從 AWS DeepLens 預先訓練模型程式庫選取深度學習模型,或者選取您自己透過 Amazon SageMaker 訓練的模型。

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只要按一下即可將模型部署到裝置。

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在 AWS 管理主控台即時查看結果。

範例專案

您可以使用 Amazon SageMaker 或 AWS DeepLens 內含的預先訓練模型集合,在雲端建立自訂的深度學習模型。

object-recognition
物件偵測
準確地偵測和辨識物件。
hotdog-not-hotdog
熱狗或非熱狗
將您的食物分類為熱狗或非熱狗。
cat-and-dog
貓和狗
使用 DeepLens 偵測貓或狗。
artistic-style-transfer
藝術風格移轉
將一個影像 (如油畫) 的樣式轉換成 DeepLens 即時擷取的整個影片序列。
activity-recognition
活動辨識
辨識刷牙、塗口紅、彈吉他等 30 多種動作。
facial-recognition
人臉偵測
偵測人的臉部。

技術規格

Intel Atom® 處理器

8 GB RAM

Ubuntu OS-16.04 LTS

16 GB 記憶體 (可擴展)

Intel Gen9 圖形引擎

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