Małe samochody i wielkie talenty pokazują kanadyjskim decydentom siłę uczenia maszynowego

Ostatecznie sprowadziło się do 213 tysięcznych sekundy! Taka była różnica między dwoma najlepszymi czasami w finale pierwszego wydarzenia AWS AWS DeepRacer Student Wildcard, które odbyło się w Ottawie w Kanadzie w maju tego roku.

Patrzyłem z podziwem, jak 13 uczniów rywalizowało w wyścigu na żywo o dziką kartę o Student AWS DeepRacer League, pierwsza globalna autonomiczna liga wyścigowa dla studentów, oferująca materiały edukacyjne i zasoby, aby zdobyć praktyczne doświadczenie i rozpocząć naukę uczenia maszynowego (ML).

Studenci osiągnęli linię startu, aby przetestować swoje umiejętności uczenia się w stolicy Kanady, gdzie członkowie parlamentu dopingowali ich, w tym sekretarz parlamentarny ds. innowacji, nauki i rozwoju gospodarczego, Andy Fillmore. Daphne Hong, studentka czwartego roku inżynierii na Uniwersytecie Calgary, wygrała wyścig z czasem okrążenia 11:167 sekund. Niewiele za nimi znaleźli się Nixon Chan z University of Waterloo i Vijayraj Kharod z Toronto Metropolitan University.

Daphne zwyciężyła po walce z nerwami wcześniej tego dnia, kiedy wzięła udział w biegach treningowych, gdy walczyła z zakrętami i szybko dostosowała swój model. „Po tym, jak przez cały dzień zobaczyłem, jak fizyczny tor radził sobie w porównaniu z wirtualnym, mogłem wprowadzić pewne poprawki i pokonać te zakręty oraz zaokrąglić je zgodnie z zamierzeniami, więc jestem z tego bardzo, bardzo szczęśliwy” – powiedział promienny. Daphne po otrzymaniu trofeum mistrzowskiego.

Daphne otrzymała również kartę podarunkową Amazon Canada o wartości 1,000 USD, a zawodnicy zajmujący drugie i trzecie miejsce — Nixon Chan i Vijayraj Kharod — zdobyli trofea i karty podarunkowe o wartości 500 USD. Dwóch najlepszych zawodników ma teraz szansę ścigać się wirtualnie w finale AWS DeepRacer Student League w październiku. „Całe doświadczenie wydaje mi się wygraną” — powiedział uczestnik DeepRacer Connor Hunszinger z University of Alberta.

Wydarzenie nie tylko podkreśliło znaczenie edukacji maszynowej dla kanadyjskich decydentów, ale także jasno pokazało, że ci młodzi Kanadyjczycy mogą być przygotowani do robienia wspaniałych rzeczy dzięki swoim umiejętnościom uczenia maszynowego.

Droga do Dzikiej Karty Ottawy

Ten wyścig w Ottawie jest jednym z kilku dzikich wydarzeń odbywających się w tym roku na całym świecie w ramach AWS DeepRacer Student League, aby zgromadzić uczniów, aby osobiście rywalizować na żywo. Dwóch najlepszych finalistów w każdym wyścigu Wildcard będzie miało możliwość rywalizacji w finale AWS DeepRacer Student League, z szansą na wygranie nawet 5,000 USD na czesne. Trzech najlepszych zawodników z finału ligi studenckiej w październiku awansuje do globalnych mistrzostw AWS DeepRacer League, które odbywają się w AWS re: Invent w Las Vegas w grudniu tego roku.

Studenci, którzy ścigali się w Ottawie, rozpoczęli swoją podróż w marcu tego roku, gdy rywalizowali w globalnej lidze studenckiej AWS DeepRacer, przesyłając swój model do wirtualnego środowiska symulacji 3D i umieszczając czasy w tabeli liderów. Z ligi studenckiej wyłonieni zostali najlepsi zawodnicy studencki w całej Kanadzie do rywalizacji w wydarzeniu z dziką kartą. Uczniowie ćwiczyli swoje modele w ramach przygotowań do wydarzenia w środowisku wirtualnym, a następnie po raz pierwszy zastosowali swoje modele ML na torze fizycznym w Ottawie. Każdy uczeń zawodnik otrzymał jedną trzyminutową próbę ukończenia swojego najszybszego okrążenia tylko z kontrolowaną prędkością samochodu.

„Szczerze mówiąc, nie uważam tutaj moich rówieśników za konkurentów. Uwielbiałem z nimi pracować. Wydaje się bardziej przyjazne, wspierające i oparte na współpracy środowisko. Zawsze kibicowaliśmy sobie nawzajem”, mówi Daphne Hong, zwycięzca AWS DeepRacer Student League Canada Wildcard. „To wydarzenie jest wspaniałe, ponieważ pozwala ludziom, którzy nie mają tak dużego doświadczenia z AI lub ML, dowiedzieć się więcej o branży i zobaczyć ją na żywo z tymi samochodami. Chcę dzielić się moimi odkryciami i wiedzą z otoczeniem, członkami mojej społeczności i rozpowszechniać informacje o ML i AI”.

Budowanie dostępu do uczenia maszynowego w Kanadzie

Talent do uczenia maszynowego jest bardzo poszukiwany, stanowiąc dużą część ogłoszeń o pracę w AI w Kanadzie. Kanadyjska gospodarka potrzebuje ludzi z umiejętnościami, które niedawno zaprezentowano na imprezie DeepRacer, a kanadyjscy decydenci zamierzają zbudować pulę talentów AI.

Według Światowe Forum Ekonomiczne, w ciągu najbliższych kilku lat powstanie 58 milionów miejsc pracy dzięki rozwojowi uczenia maszynowego, ale obecnie tylko 300,000 XNUMX inżynierów ma odpowiednie przeszkolenie w zakresie tworzenia i wdrażania modeli ML.

Oznacza to, że wszelkiego rodzaju organizacje muszą nie tylko szkolić swoich obecnych pracowników w zakresie umiejętności ML, ale także inwestować w programy szkoleniowe i rozwiązania, aby rozwijać te umiejętności dla przyszłych pracowników. AWS wykonuje swoją część z mnóstwem produktów dla uczniów na wszystkich poziomach.

• Stypendium AWS na sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, program edukacyjny i stypendialny o wartości 10 milionów dolarów, mający na celu przygotowanie niedocenianych i niedostatecznie reprezentowanych studentów technologii na całym świecie do kariery w kosmosie.
• AWS Deep Racer, pierwsza na świecie globalna autonomiczna liga wyścigowa, otwarta dla programistów z całego świata, którzy mogą rozpocząć pracę w ML od 1/18^th samochód wyścigowy w skali napędzany przez uczenie wzmacniające. Deweloperzy mogą rywalizować w światowej lidze wyścigowej o nagrody i nagrody.
• Student AWS DeepRacer, wersja AWS DeepRacer otwarta dla uczniów w wieku 16 lat i starszych na całym świecie z bezpłatnym dostępem do 20 godzin materiałów edukacyjnych ML i 10 godzin zasobów obliczeniowych do trenowania modeli miesięcznie bez żadnych kosztów. Uczestnicy mogą rywalizować w światowej lidze wyścigowej wyłącznie dla studentów o stypendia i nagrody.
• Uniwersytet Uczenia Maszynowego, samoobsługowe kursy ML z nauką we własnym tempie treściami edukacyjnymi stworzonymi przez naukowców Amazon ML.

Przetwarzanie w chmurze sprawia, że ​​dostęp do technologii uczenia maszynowego jest o wiele łatwiejszy, szybszy i przyjemniejszy, gdyby wydarzenie AWS DeepRacer Student League Wildcard było jakąkolwiek wskazówką. Wyścig został stworzony przez AWS, jako przyjemny, praktyczny sposób na szersze udostępnienie ML dla wszystkich zainteresowanych tą technologią.

Rozpocznij przygodę z uczeniem maszynowym i już dziś weź udział w lidze studenckiej AWS DeepRacer, aby mieć szansę na wygranie nagród i chwały.

O autorze

Nikola Foster jest dyrektorem AWS Global AI/ML i Canada Public Policy w Amazon, gdzie kieruje kierunkiem i strategią polityki publicznej w zakresie sztucznej inteligencji dla Amazon Web Services (AWS) na całym świecie, a także działaniami polityki publicznej firmy na rzecz wsparcia AWS biznes w Kanadzie. W tej roli koncentruje się na zagadnieniach związanych z pojawiającymi się technologiami, modernizacją cyfrową, przetwarzaniem w chmurze, bezpieczeństwem cybernetycznym, ochroną danych i prywatnością, zamówieniami rządowymi, rozwojem gospodarczym, wykwalifikowaną imigracją, rozwojem siły roboczej oraz polityką w zakresie energii odnawialnej.