在最有利的位置學習強化學習
AWS DeepRacer 讓您透過趣味十足的方式開始強化學習 (RL)。RL 是一項進階的機器學習 (ML) 技術，採用與其他機器學習方法截然不同的訓練模式。它的強大能力在於無需任何經過標記的訓練資料，即可學習非常複雜的行為，而且能在針對長期目標進行最佳化的同時做出短期決定。
開始學習機器學習
透過實作教學快速開始學習機器學習，該教學可幫助您學習機器學習的基礎知識，開始訓練強化學習模型並在令人興奮的自動賽車體驗中對其進行測試。
在 AWS DeepRacer 3D 賽車模擬器中，以單車計時賽或雙車正面交鋒的比賽形式，測試這些新發現的技能。 試驗多個感應器輸入、最新的強化學習演演算法、神經網路設定以及模擬轉移到實際領域的方法。
AWS DeepRacer League 提供爭奪獎品的機會，並讓您在線上或當面與機器學習同好相聚。分享有關如何成功建立自己的私人虛擬比賽的想法和洞見。
上路了
AWS DeepRacer 是一款 1/18 比例的自動駕駛賽車，旨在透過實體賽道上的比賽來測試 RL 車型。使用攝影機查看賽道和強化模型以控制油門和轉向，這種賽車示範如何將模擬環境中訓練的模型轉移到真實世界。
了解 AWS DeepRacer 的背後原理 »
AWS DeepRacer Evo 是下一代自動駕駛賽車。將您的賽車帶到賽道上，接受全新的 AWS DeepRacer 挑戰，包括在 AWS DeepRacer League 2020 賽季中與其他賽車展開針鋒對決。AWS DeepRacer Evo 配備了雙立體攝影機，能夠偵測到賽道上的物體，而 LIDAR (光達) 有助於確定何時超越另一輛賽車，並領先一步通過終點線。
AWS DeepRacer Evo 將於 2020 年在 amazon.com 上開始銷售。
AWS DeepRacer 入門
在 AWS DeepRacer 3D 賽車模擬器中建立、訓練和調整您的強化學習模型。免費開始您的旅程 »
透過入門教學，在 AWS DeepRacer 主控台中快速輕鬆地開發您的第一個 RL 模型。透過調整和重新訓練模型來進行試驗並提高技能，以成功地在賽道上馳騁，並取得最快的一圈時間！
嘗試使用其他感應器和新的訓練演算法，以建立能夠熟練避開道路上的障礙物，或偵測和預測雙車對決比賽中另一輛賽車駕駛行為的 RL 模型。
參加 AWS DeepRacer League 比賽
建立模型後，就可以開始比賽了！ AWS DeepRacer League 是全世界第一個面向所有人的全球自動駕駛賽車聯盟。開發人員可以在世界任何地方展開競逐，以爭奪獎品和榮耀，並有機會晉級在 re:Invent 2020 期間舉行的 AWS DeepRacer 冠軍杯決賽！
背後原理
| 賽車 | 1/18 比例 4 輪驅動並加裝引擎越野卡車底盤 |
| CPU | Intel Atom™ 處理器 |
| 記憶體 | 4 GB RAM |
| 儲存 |
32 GB (可擴充) |
| WI-FI | 802.11ac |
| 攝影機 | 採用 MJPEG 的 4 MP |
| 軟體 | Ubuntu OS 16.04.3 LTS、Intel® OpenVINO™ 工具套件、ROS Kinetic |
| 驅動電池 | 7.4V/1100mAh 鋰聚合物 |
| 運算電池 | 13600mAh USB-C PD |
| 連接埠 | 4x USB-A、1x USB-C、1x Micro-USB、1x HDMI |
| 感應器 | 整合式加速度計和陀螺儀 |
立即訂購您的 AWS DeepRacer。
