Apró autók és nagy tehetségek mutatják be a kanadai döntéshozóknak a gépi tanulás erejét

Végül 213 ezredmásodpercre esett le! Ez volt a különbség a két legjobb idő között az első AWS AWS DeepRacer Student Wildcard verseny fináléjában, amelynek a kanadai Ottawában adott otthont idén májusban.

Áhítattal néztem, amint 13 diák versenyzett egy élő karakteres versenyen a AWS DeepRacer diák A League, az első globális autonóm versenyliga diákok számára, amely oktatási anyagokat és forrásokat kínál a gépi tanulás (ML) megismeréséhez és elkezdéséhez.

A diákok a rajtvonalra álltak, hogy próbára tegyék ML-készségeiket Kanada fővárosában, ahol a parlamenti képviselők biztatták őket, köztük Andy Fillmore, innovációs, tudományos és gazdaságfejlesztési parlamenti miniszter. A futamot Daphne Hong, a Calgary Egyetem negyedik éves mérnökhallgatója nyerte 11:167 másodperces köridővel. Nem sokkal maradt el mögötte Nixon Chan a Waterloo Egyetemről és Vijayraj Kharod a Toronto Metropolitan Egyetemről.

Daphne győzött, miután a nap elején megküzdött az idegekkel, amikor gyakorló futásokat végzett, miközben küzdött a kanyarokban, és gyorsan igazította modelljét. „Miután a nap folyamán láttam, hogyan teljesít a fizikai pálya a virtuálishoz képest, sikerült végrehajtanom néhány beállítást, le tudtam győzni ezeket a kanyarokat, és a szándékomnak megfelelően kerekíteni őket, szóval ennek nagyon-nagyon boldog vagyok” – mondta egy sugárzó. Daphne, miután átadták neki a bajnoki trófeát.

Daphne 1,000 dolláros Amazon Canada Gift Card-ot is kapott, míg a második és harmadik helyezett versenyzők – Nixon Chan és Vijayraj Kharod – trófeákat és 500 dolláros ajándékkártyákat kapott. Az első két versenyzőnek lehetősége van virtuálisan versenyezni az AWS DeepRacer Student League októberi fináléjában. „Számomra az egész élmény győzelemnek tűnik” – mondta a DeepRacer résztvevője, Connor Hunszinger, az Albertai Egyetemről.

Az esemény nemcsak a gépi tanulás oktatásának fontosságát emelte ki a kanadai döntéshozók számára, hanem azt is világossá tette, hogy ezek a kanadai fiatalok nagyszerű dolgokra készülhetnek fel ML-készségeikkel.

Az Ottawa Wildcardhoz vezető út

Ez az ottawai verseny egyike azoknak a wildcard eseményeknek, amelyeket idén az AWS DeepRacer Student League részeként rendeznek világszerte, hogy összehozzák a diákokat, hogy élőben versenyezzenek. Az egyes Wildcard versenyek első két döntőse lehetőséget kap az AWS DeepRacer Student League fináléjában való részvételre, és akár 5,000 USD-t is nyerhet tandíjaként. Az októberi diákliga fináléjának első három versenyzője továbbjut a globális AWS DeepRacer League Bajnokságra. AWS re:Invent decemberben Las Vegasban.

Az Ottawában versenyző diákok idén márciusban indultak útnak, amikor a globális AWS DeepRacer Student League-ben versenyeztek úgy, hogy modelljüket beküldték a virtuális 3D-s szimulációs környezetbe, és közzétették az időpontokat a ranglistán. A diákliga Kanada legjobb diákversenyzőit választották ki, hogy versenyezzenek a wildcard versenyen. A hallgatók a virtuális környezetben képezték ki modelljeiket az eseményre való felkészülés során, majd először alkalmazták ML modelljeiket ottawában egy fizikai pályán. Minden tanuló versenyző kapott egy háromperces kísérletet a leggyorsabb kör megtételére, csak az autó sebességét szabályozva.

„Őszintén szólva nem igazán tekintem az itteni társaimet a versenytársaimnak. Imádtam velük dolgozni. Inkább barátságos, támogató és együttműködő környezetnek tűnik. Mindig szurkoltunk egymásnak” – mondja Daphne Hong, az AWS DeepRacer Student League Canada Wildcard győztese. „Ez az esemény nagyszerű, mert lehetővé teszi, hogy azok az emberek, akiknek nincs igazán sok mesterséges intelligencia vagy ML tapasztalata, többet megtudjanak az iparágról, és élőben is meglássák ezekkel az autókkal. Meg akarom osztani eredményeimet és tudásomat a körülöttem lévőkkel, a közösségem tagjaival, és el szeretném terjeszteni az ML és az AI hírét.”

A gépi tanuláshoz való hozzáférés kiépítése Kanadában

A gépi tanulási tehetségekre nagy a kereslet, amely Kanadában a mesterséges intelligencia álláshirdetéseinek nagy részét teszi ki. A kanadai gazdaságnak olyan emberekre van szüksége, akik rendelkeznek a közelmúltban a DeepRacer rendezvényen bemutatott készségekkel, és a kanadai döntéshozók egy mesterséges intelligencia-tehetség felépítésére törekednek.

Szerint Világgazdasági Fórum58 millió munkahelyet teremt majd a gépi tanulás növekedése a következő néhány évben, de jelenleg csak 300,000 XNUMX mérnök rendelkezik az ML-modellek építéséhez és telepítéséhez szükséges megfelelő képzéssel.

Ez azt jelenti, hogy minden típusú szervezetnek nemcsak meglévő dolgozóit kell képeznie ML-készségekkel, hanem képzési programokba és megoldásokba is be kell ruháznia, hogy ezeket a képességeket a jövőbeli munkavállalók számára fejlesszék. Az AWS számos termékkel teszi ki a részét a tanulóknak minden szinten.

• AWS mesterséges intelligencia és gépi tanulási ösztöndíj, egy 10 millió dolláros oktatási és ösztöndíjprogram, amelynek célja, hogy az alullátott és alulreprezentált technológiai hallgatókat világszerte felkészítse az űrben való karrierre.
• AWS DeepRacer, a világ első globális autonóm versenybajnoksága, amely világszerte nyitva áll a fejlesztők előtt, hogy 1/18-al kezdhessék el az ML-t.^th léptékű versenyautó, amelyet megerősítő tanulás hajt. A fejlesztők versenyezhetnek a globális versenybajnokságban a díjakért és jutalmakért.
• AWS DeepRacer diák, az AWS DeepRacer egy olyan változata, amely 16 éves és idősebb diákok számára elérhető világszerte, ingyenes hozzáféréssel 20 órányi ML oktatási tartalomhoz és 10 órányi számítási erőforráshoz modellképzéshez havonta, díjmentesen. A résztvevők kizárólag a diákokért versenyezhetnek a globális versenybajnokságban, hogy ösztöndíjakat és díjakat nyerjenek.
• Gépi Tanulási Egyetem, önkiszolgáló ML képzési kurzusok saját tempójában tanulható oktatási tartalommal, amelyet az Amazon ML tudósai készítettek.

A felhőalapú számítástechnika sokkal könnyebbé, gyorsabbá és szórakoztatóbbá teszi a gépi tanulási technológiához való hozzáférést, ha az AWS DeepRacer Student League Wildcard esemény is jelezte. A versenyt az AWS hozta létre, hogy élvezetes, gyakorlatias módja annak, hogy az ML-t szélesebb körben elérhetővé tegye a technológia iránt érdeklődők számára.

Kezdje el gépi tanulási útját, és vegyen részt még ma az AWS DeepRacer Student League-ben, hogy esélye legyen díjak és dicsőség elnyerésére.

A szerzőről

Nicole Foster az AWS Global AI/ML és a Canada Public Policy igazgatója az Amazonnál, ahol ő vezeti az Amazon Web Services (AWS) mesterséges intelligencia közpolitikájának irányvonalát és stratégiáját világszerte, valamint a vállalat közpolitikai erőfeszítéseit az AWS támogatására. üzlet Kanadában. Ebben a munkakörben a feltörekvő technológiával, a digitális modernizációval, a számítási felhővel, a kiberbiztonsággal, az adatvédelemmel és a magánélettel, a közbeszerzésekkel, a gazdaságfejlesztéssel, a képzett bevándorlással, a munkaerő-fejlesztéssel és a megújuló energia politikájával kapcsolatos kérdésekre összpontosít.