結局、それは213千分のXNUMX秒になりました！ これが、今年XNUMX月にカナダのオタワで開催された最初のAWS AWS DeepRacerStudentWildcardイベントのフィナーレでのXNUMXつのベストタイムの違いでした。
13人の学生がワイルドカードのライブレースに参加しているのを畏敬の念を持って見ました。 AWS DeepRacer 学生 リーグは、機械学習（ML）を実践して開始するための教材とリソースを提供する、学生向けの最初のグローバル自律レースリーグです。
学生たちは、イノベーション、科学、経済開発の議会長官、アンディ・フィルモアを含む国会議員が彼らを応援したカナダの首都で、MLスキルをテストするためのスタートラインを打ちました。 カルガリー大学の工学部11年生であるDaphneHongは、167：XNUMX秒のラップタイムでレースに勝利しました。 ウォータールー大学のNixonChanとトロントメトロポリタン大学のVijayrajKharodはそれほど遅れていませんでした。
ダフネは、コーナーを曲がるのに苦労し、モデルをすばやく調整したため、練習走行を行った日の早い段階で神経と戦った後、勝利を収めました。 「XNUMX日を通して物理的なトラックが仮想的なトラックとどのように比較されたかを確認した後、いくつかの調整を行い、それらのコーナーを克服して意図したとおりに丸めることができたので、それについて非常に満足しています」とビームは言いました。チャンピオンシップトロフィーを授与された後のダフネ。
Daphneは1,000ドルのAmazonCanadaギフトカードも受け取り、500位とXNUMX位のレーサーであるNixonChanとVijayrajKharodはトロフィーとXNUMXドルのギフトカードを受け取りました。 上位XNUMX名の参加者は、XNUMX月のAWS DeepRacerStudentLeagueフィナーレで事実上レースをするチャンスがあります。 アルバータ大学のDeepRacer参加者であるConnorHunszingerは、次のように述べています。
このイベントは、カナダの政策立案者にとって機械学習教育の重要性を浮き彫りにしただけでなく、これらの若いカナダ人がMLスキルで素晴らしいことをする準備ができていることも明らかにしました。
オタワワイルドカードへの道
このオタワレースは、AWS DeepRacer Student Leagueの一環として今年世界中で開催されているいくつかのワイルドカードイベントの5,000つであり、学生を集めて直接ライブで競います。 各ワイルドカードレースの上位XNUMX名のファイナリストは、AWS DeepRacer Student Leagueフィナーレに参加する機会があり、授業料に対して最大XNUMX米ドルを獲得するチャンスがあります。 XNUMX月の学生リーグフィナーレの上位XNUMX人のレーサーは、で開催されるグローバルAWSDeepRacerリーグチャンピオンシップに進みます。 AWS re：Invent 今年XNUMX月にラスベガスで。
オタワでレースをした学生は、モデルを仮想3Dシミュレーション環境に送信し、時間をリーダーボードに投稿することで、グローバルAWS DeepRacerStudentLeagueに参加した今年のXNUMX月に旅を始めました。 学生リーグから、カナダ全土のトップ学生レーサーがワイルドカードイベントに出場するために選ばれました。 学生は、仮想環境を通じてイベントに備えてモデルをトレーニングし、オタワの物理的なトラックに初めてMLモデルを適用しました。 各学生の競技者は、制御されている車の速度だけでファステストラップを完了するためにXNUMX分間の試みをXNUMX回与えられました。
「正直なところ、私はここにいる仲間を競合他社とは考えていません。 私は彼らと一緒に働くことができるのが好きでした。 それは、友好的で協力的で協力的な環境のようです。 AWS DeepRacer Student LeagueCanadaWildcardの優勝者であるDaphneHongは次のように述べています。 「このイベントは、AIやMLの経験があまりない人でも、業界についてもっと学び、これらの車と一緒に暮らすのを見ることができるので素晴らしいです。 私の発見と知識を私の周りの人々、私のコミュニティの人々と共有し、MLとAIについての情報を広めたいと思います。」
カナダで機械学習へのアクセスを構築する
機械学習の才能は非常に需要が高く、カナダでのAIの求人情報の大部分を占めています。 カナダ経済は、DeepRacerイベントで最近展示されたスキルを持つ人々を必要としており、カナダの政策立案者はAI人材プールの構築に熱心に取り組んでいます。
による 、今後数年間で機械学習の成長により58万人の雇用が創出されますが、現在、MLモデルを構築および展開するための関連トレーニングを受けているエンジニアは300,000万人しかいません。
つまり、あらゆるタイプの組織は、既存の労働者をMLスキルでトレーニングするだけでなく、将来の労働者のためにそれらの機能を開発するためのトレーニングプログラムとソリューションに投資する必要があります。 AWSは、あらゆるレベルの学習者向けの多数の製品でその役割を果たしています。
- AWS人工知能と機械学習の奨学金、 10万ドルの教育および奨学金プログラムは、宇宙でのキャリアのために、世界中のテクノロジー分野で十分なサービスを受けておらず、過小評価されている学生を準備することを目的としています。
- AWS ディープレーサー、世界初のグローバル自律レーシングリーグであり、1/18でMLを開始するために世界中の開発者に公開されていますth 強化学習によって駆動されるスケールレースカー。 開発者は、賞品と報酬を求めてグローバルレーシングリーグに参加できます。
- AWS DeepRacer 学生、世界中の16歳以上の学生が利用できるAWS DeepRacerのバージョンで、毎月20時間のML教育コンテンツと10時間のモデルトレーニング用のコンピューティングリソースに無料でアクセスできます。 参加者は、奨学金や賞品を獲得するために、学生専用のグローバルレーシングリーグに参加することができます。
- 機械学習大学、AmazonのML科学者によって構築された教育コンテンツを自分のペースで学習するセルフサービスMLトレーニングコース。
AWS DeepRacer Student League Wildcardイベントが何らかの兆候であった場合、クラウドコンピューティングにより、機械学習テクノロジーへのアクセスがはるかに簡単、高速、そして楽しくなります。 このレースは、テクノロジーに関心のあるすべての人がMLに広くアクセスできるようにするための、楽しく実践的な方法としてAWSによって作成されました。
機械学習の旅を始めて、今日AWS DeepRacer Studentリーグに参加して、賞品と栄光を獲得するチャンスを手に入れましょう。
著者,
ニコール・フォスター アマゾンのAWSグローバルAI/MLおよびカナダ公共政策のディレクターであり、世界中のアマゾンウェブサービス（AWS）の人工知能公共政策の方向性と戦略、およびAWSをサポートする同社の公共政策の取り組みを主導しています。カナダでのビジネス。 この役職では、新しいテクノロジー、デジタルの近代化、クラウドコンピューティング、サイバーセキュリティ、データ保護とプライバシー、政府調達、経済開発、熟練した移民、労働力開発、再生可能エネルギー政策に関連する問題に焦点を当てています。
