모든 기술 수준의 개발자가 클라우드 기반 3D 레이싱 시뮬레이터, 강화 학습으로 움직이는 1/18 비율의 완전 자율 경주용 자동차를 통해 기계 학습을 경험할 수 있습니다.
기계 학습 시작
AWS DeepRacer를 사용하면 재미있는 자율주행 자동차 경주를 통해 오늘날 가장 발전된 일부 생성형 AI 애플리케이션의 파운데이션 모델 구동에 대한 기본 개념, 기계 학습(ML) 훈련 기법을 배울 수 있습니다. AWS DeepRacer는 ML 모델을 재미있게 실습으로 배울 수 있는 방법을 제공하며, 자율주행 RC 자동차 및 소형 경주 트랙에 모델을 배포하여 훈련이 실제로 이루어지는 모습을 볼 수 있습니다.
AWS DeepRacer 3D 레이싱 시뮬레이터를 사용하여 모델 훈련 기본 사항을 테스트합니다. 여러 센서 입력, 최신 강화 학습 알고리즘, 신경망 구성 및 실제 도메인 이전 방법 시뮬레이션을 테스트할 수 있습니다.
글로벌 커뮤니티에서 ML에 열광하는 비슷한 사람들과 만나고 경쟁하여 아이디어와 인사이트를 공유하고 레이서 주최자 도구를 사용하여 자신만의 가상 경주를 주최할 수도 있습니다.
amazon.com의 AWS DeepRacer 스토어에서 트랙부터 배터리, 케이블 타이까지 오프라인 경주를 개최하는 데 필요한 액세서리를 구매할 수 있습니다. 간편하게 경주 계획을 세울 수 있으므로 경주에 집중할 수 있습니다!
경쟁을 통한 학습
모델을 만들었으면 경주에 출전해보세요. 동료와 경쟁하거나, 커뮤니티 경주를 주최하거나, 자신만의 리그를 만들어 기계 학습 기술을 테스트해 보세요.
커뮤니티 경주에서는 직접 경주를 호스팅하여 동료에게 도전하거나 전 세계의 기계 학습 마니아들과 공개적으로 공유할 수 있습니다.
AWS DeepRacer 라이브 경주에서는 누구나 몇 분 안에 경주를 설정하고 라이브로 스트리밍할 수 있습니다. 콘솔과 Twitch에서 경주를 스트리밍할 수 있는 간편한 호스팅 도구를 사용하여 실시간으로 경쟁할 모델을 제출하도록 친구와 동료를 초대하세요.
2024년 AWS DeepRacer League 챔피언십 축하
수만 명의 개발자가 경쟁했지만, 전 세계 6개 지역에서 온 32명의 레이서만이 AWS re:Invent 2024에 참가하여 AWS DeepRacer League의 마지막 대결에 참가했습니다. 5만 USD라는 최고 수준의 상금과 최후의 DeepRacer League 챔피언이 되어 자랑할 수 있는 기회가 걸려 있었습니다.
경쟁은 치열했지만 챔피언십에 새로 합류한 Eviden의 Simon Hill이 다른 참가자보다 앞서며 2등인 Walt Disney의 Daryl Jezierski (PolishThunder)와 Cal Poly의 Nathan Liang(AIDeepRacer)을 근소한 차이로 제치고 모두가 노리던 DeepRacer 트로피를 차지했습니다.
챔피언십 경험에 대해 자세히 알아보고 AWS DeepRacer의 글로벌 개발자 커뮤니티에 참여하려면 deepracing.io를 참조하시기 바랍니다.