台灣學子勇奪 2020 AWS DeepRacer 全球自動駕駛賽車聯盟冠季軍

AWS 繼續推進產學界運用 DeepRacer 培養機器學習人才

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由進階機器學習技術─強化學習(Reinforcement Learning,RL) 驅動的1/18比例自動駕駛賽車 AWS DeepRacer 全球自動駕駛賽車聯盟,自 Amazon Web Services(AWS)在全球年度雲端盛事 AWS re:Invent 2018發表以來受到各界注目,透過有趣和高娛樂性的方式為開發人員提供探索機器學習的機會。受到 COVID-19 疫情影響,今年 AWS DeepRacer 所有賽事移師線上進行虛擬賽,依然吸引全球產業界和學術界開發人員躍躍欲試。全球眾多企業及學校也透過 AWS DeepRacer 舉辦工作坊和賽事,通過寓教於樂的方式培養機器學習及雲端人才。

交通大學 CGI Lab 學生表現優異  獲得本年度全球冠、季軍

今年AWS DeepRacer全球自動駕駛賽車聯盟總決賽在台灣12月15日晚AWS re:Invent 大會上公佈最終結果,由國立交通大學電腦遊戲與智慧實驗室(CGI Lab)學生許博鈞(PoChun-NCTU-CGI)和郭奎廷(Kuei-NCTU-CGI)分別拿下總冠軍和季軍,再度將榮耀抱回台灣。許博鈞在資格賽的線上對戰聯賽得過數次冠軍,郭奎廷在5月線上高峰會競速賽獲得冠軍,兩位也是晉級決賽唯二的學生代表,與六位各國企業開發人員在線上模擬環境透過對戰模式,以最短時間完成5圈,奪得最後名次。 2020 AWS DeepRacer 全球自動駕駛賽車聯盟自今年三月起展開為期八個月的資格賽,超過1萬人次的挑戰和篩選,最終由112位全球各界好手在 AWS re:Invent 2020 上進行分組淘汰賽。

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由左至右:許博鈞(冠軍)、吳毅成老師、郭奎廷(季軍)

順著去年校友朱詠嘉在全球联盟賽季軍成績的參賽經驗,交通大學CGI Lab今年有備而來,藉由學長的經驗分享和傳承,從三月開始透過進行比賽和觀摩對手,不斷優化RL模型,讓自己的AWS DeepRacer跑出了更好的成績。由學長黃勁博帶領高誌佑、許博鈞、郭奎廷和鄭紹雄等四位學弟,爭取到re:Invent冠軍賽參賽資格,並在分組淘汰賽的第一組(JP & TW)稱霸前四名,刷掉去年世界冠軍的日本選手Sola,全數晉級32強。最後由許博鈞和郭奎廷出戰總決賽,獲得2分00.856秒和2分2.655秒的好成績,打敗許多優秀的企業參賽者,再度凸顯台灣機器學習領域人才的優異表現。
 
觀看總決賽精彩片段: https://youtu.be/lBj3PN91aqE
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由左至右:高誌佑、黃勁博、許博鈞、郭奎廷、鄭紹雄

刷掉去年世界冠軍的日本選手Sola,全數晉級32強。最後由許博鈞和郭奎廷出戰總決賽,獲得2分00.856秒和2分2.655秒的好成績,打敗許多優秀的企業參賽者,再度凸顯台灣機器學習領域人才的優異表現。

企業和學校積極導入AWS DeepRacer 以趣味競賽培養機器學習技能人才

正因為聯賽的趣味性,不少校園也積極導入 AWS DeepRacer,讓學生可以提早接觸機器學習,藉由自駕車競賽提高學生學習興趣,提早培訓產學人才。今年年初逢甲大學便採購了數台實體 DeepRacer 車輛並建制實體賽道,將自駕車應用於課堂教學中,共有超過 30 位不同院系的同學修課,成爲校內推動AI學習的新利器;在 AWS 專家的指導下,逢甲大學六月在校內舉辦台灣首場校園 AWS DeepRacer 大賽,持續把雲端科技融入教育與實作中。

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逢甲大學參賽同學透過DeepRacer競速學習ML技術

AWS DeepRacer也在企業端吹起旋風,讓機器學習不再遙遠,幫助鼓勵員工和企業擁抱創新,從而進行數位轉型。全球領先金融服務公司Capital One,Morning Star都曾積極舉辦DeepRacer競賽,其中Morning Star在2019年5月舉辦的比賽,共有來自8個國家的445員工參與,其中有35%來自技術部門,在公司內部獲得相當高的評價。在台灣及新加坡,星展銀行也透過舉辦DeepRacer競賽活動,讓員工建構AI運作邏輯與思維,體驗機器學習。
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星展銀行(台灣)舉辦 DeepRacer 實體競賽

AWS香港暨台灣總經理王定愷表示:「交通大學CGI Lab團隊可以再度站上世界舞台並從中脫穎而出,再次證明台灣年輕的科技人才不容小覷。我們很高興看到許多企業利用AWS DeepRacer的趣味性進行組織創新,這些活動讓機器學習技術不再遙遠、生硬,同時提供給員工實作人工智慧和機器學習技能的機會。我們期待通過DeepRacer,繼續帶動台灣各領域對雲端人才的培養,幫助台灣人才持續精進。」
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