Маленькі автомобілі та великий талант демонструють канадським політикам силу машинного навчання

Зрештою він скоротився до 213 тисячних секунди! Це була різниця між двома найкращими часами у фіналі першого заходу AWS AWS DeepRacer Student Wildcard, що відбувся в Оттаві, Канада цього травня.

Я з благоговінням спостерігав, як 13 студентів змагалися в живих змаганнях за шаблонами Студент AWS DeepRacer Ліга, перша глобальна автономна гоночна ліга для студентів, яка пропонує навчальні матеріали та ресурси, щоб отримати в руки та почати машинне навчання (ML).

Студенти вийшли на стартову лінію, щоб перевірити свої навички ML у столиці Канади, де члени парламенту підбадьорювали їх, у тому числі парламентський секретар з інновацій, науки та економічного розвитку Енді Філлмор. Дафна Хонг, студентка четвертого курсу інженерного факультету Університету Калгарі, виграла гонку з часом кола 11:167 секунд. Не відстали Ніксон Чан з Університету Ватерлоо та Віджайрадж Харод з Метрополітен університету Торонто.

Дафна перемогла після боротьби з нервами раніше того дня, коли вона виконувала тренувальні пробіжки, намагаючись повертати за поворотами та швидко регулюючи свою модель. «Після перегляду фізичної траси порівняно з віртуальною протягом дня я зміг внести деякі корективи та подолати ці кути та закруглити їх, як я хотів, тож я дуже, надзвичайно радий цьому», — сказав сяючий Дафні після вручення її чемпіонського кубка.

Дафна також отримала подарункову картку Amazon Canada Gift Card на 1,000 доларів США, а гонщики, які посіли друге та третє місця — Ніксон Чан та Віджайрадж Харод — отримали кубки та подарункові картки на 500 доларів. Два найкращі учасники тепер мають шанс взяти участь у віртуальних перегонах у фіналі AWS DeepRacer Student League у жовтні. «Весь досвід здається мені перемогою», — сказав учасник DeepRacer Коннор Хансзінгер з Університету Альберти.

Ця подія не лише підкреслила важливість навчання машинного навчання для канадських політиків, але також показала, що ці молоді канадці можуть досягти великих успіхів зі своїми навичками ML.

Дорога до Ottawa Wildcard

Ця гонка в Оттаві є однією з кількох подій, що проводяться цього року по всьому світу в рамках Студентської ліги AWS DeepRacer, щоб зібрати студентів для особистого змагання. Двоє найкращих фіналістів у кожній гонці Wildcard отримають можливість позмагатися у фіналі Студентської ліги AWS DeepRacer із шансом виграти до 5,000 доларів США на оплату навчання. Три найкращі гонщики з фіналу студентської ліги в жовтні перейдуть до глобального чемпіонату AWS DeepRacer League Championship, який відбудеться в AWS re:Invent у Лас-Вегасі цього грудня.

Студенти, які брали участь у перегонах в Оттаві, розпочали свою подорож у березні цього року, коли вони брали участь у глобальній студентській лізі AWS DeepRacer, відправивши свою модель у віртуальне середовище 3D-симуляції та опублікувавши час у таблиці лідерів. Зі студентської ліги найкращі студенти-гонщики по всій Канаді були відібрані для змагань у змаганнях уайлдкард. Студенти тренували свої моделі під час підготовки до заходу у віртуальному середовищі, а потім вперше застосували свої моделі ML на фізичній трасі в Оттаві. Кожному студенту-учаснику було надано одну трихвилинну спробу пройти своє найшвидше коло, використовуючи лише швидкість керованого автомобіля.

«Чесно кажучи, я не дуже вважаю своїх однолітків тут своїми конкурентами. Мені сподобалося працювати з ними. Це більше схоже на дружнє, сприятливе та співпрацююче середовище. Ми завжди підбадьорювали одне одного», — каже Дафна Хонг, переможниця Wildcard Канадської студентської ліги AWS DeepRacer. «Ця подія чудова, тому що вона дозволяє людям, які насправді не мають такого досвіду штучного інтелекту чи машинного навчання, дізнатися більше про галузь і побачити її наживо з цими автомобілями. Я хочу поділитися своїми відкриттями та знаннями з оточуючими, членами моєї спільноти та поширити інформацію про машинне навчання та штучний інтелект».

Побудова доступу до машинного навчання в Канаді

Талант у сфері машинного навчання користується шаленим попитом, складають значну частину оголошень про вакансії в Канаді. Економіці Канади потрібні люди з навичками, які нещодавно були представлені на заході DeepRacer, і канадські політики мають намір створити резерв талантів ШІ.

Згідно зі Всесвітнього Економічного Форуму (World Economic Forum)58 мільйонів робочих місць буде створено завдяки розвитку машинного навчання в найближчі кілька років, але зараз лише 300,000 XNUMX інженерів мають відповідну підготовку для створення та розгортання моделей ML.

Це означає, що організації будь-якого типу повинні не лише навчати своїх працівників навичкам ML, але й інвестувати в навчальні програми та рішення для розвитку цих здібностей у майбутніх працівників. AWS виконує свою роль, створюючи безліч продуктів для учнів усіх рівнів.

• Стипендія AWS зі штучного інтелекту та машинного навчання, освітня та стипендійна програма вартістю 10 мільйонів доларів США, спрямована на підготовку студентів, які недостатньо обслуговуються та представлені в галузі технологій у всьому світі, до кар’єри в космосі.
• AWS Deep Racer, перша в світі глобальна автономна гоночна ліга, відкрита для розробників у всьому світі, щоб розпочати роботу в ML з 1/18^th масштабний гоночний автомобіль, керований підкріпленим навчанням. Розробники можуть змагатися у всесвітній гоночній лізі за призи та нагороди.
• Студент AWS DeepRacer, версія AWS DeepRacer, відкрита для студентів віком від 16 років у всьому світі з безкоштовним доступом до 20 годин навчального контенту для машинного навчання та 10 годин обчислювальних ресурсів для навчання моделі щомісяця безкоштовно. Учасники можуть брати участь у глобальній гоночній лізі виключно для студентів, щоб виграти стипендії та призи.
• Університет машинного навчання, навчальні курси ML із самообслуговуванням із навчальним контентом у власному темпі, розробленим вченими Amazon ML.

Хмарні обчислення роблять доступ до технології машинного навчання набагато простішим, швидшим і веселішим, якщо про це свідчить подія AWS DeepRacer Student League Wildcard. Перегони були створені AWS як приємний практичний спосіб зробити ML більш доступним для всіх, хто цікавиться цією технологією.

Розпочніть свою подорож машинного навчання та візьміть участь у Студентській лізі AWS DeepRacer сьогодні, щоб отримати шанс виграти призи та славу.

Про автора

Ніколь Фостер є директором AWS Global AI/ML і Canada Public Policy в Amazon, де вона керує напрямком і стратегією державної політики штучного інтелекту для Amazon Web Services (AWS) у всьому світі, а також зусиллями компанії щодо державної політики на підтримку AWS. бізнес в Канаді. На цій посаді вона зосереджується на питаннях, пов’язаних із новими технологіями, цифровою модернізацією, хмарними обчисленнями, кібербезпекою, захистом даних і конфіденційністю, державними закупівлями, економічним розвитком, кваліфікованою імміграцією, розвитком робочої сили та політикою щодо відновлюваних джерел енергії.