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
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。
由左至右：許博鈞(冠軍)、吳毅成老師、郭奎廷(季軍)
由左至右：高誌佑、黃勁博、許博鈞、郭奎廷、鄭紹雄
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。
逢甲大學參賽同學透過DeepRacer競速學習ML技術
星展銀行（台灣）舉辦 DeepRacer 實體競賽
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