学習をすぐに開始する

深層学習を実際に体験する

コンピュータビジョンプロジェクト、チュートリアル、実際のデバイスを使った体験を通して、深層学習の基本である、ニューラルネットワークを使った学習および予測を行う機械学習の技術について学んでください。AWS DeepLens を使用すると、深層学習モデルをカメラでローカルに実行して、撮影した動画の分析や処理を行うことができます。

Andy Jassy による AWS DeepLens の発表

Matt Wood 博士による AWS DeepLens のデモMatt Wood 博士

機械学習を学ぶための新しい方法

AWS DeepLens では、ワンクリックで実行できる実践的な例を含むサンプルプロジェクトが用意されており、開発者はスキルレベルに関係なく深層学習を 10 分以内に開始できます。

深層学習向けのカスタム構築

AWS DeepLens は深層学習を目的として設計されています。100 GFLOPS を超えるデバイスの処理能力により、HD ビデオでの深層学習予測をリアルタイムで処理できます。

Amazon SageMaker を使ってカスタムモデルを構築

Amazon SageMaker でトレーニングしたモデルは AWS マネジメントコンソールからほんの数クリックで AWS DeepLens に送信できます。

幅広いフレームワークをサポート

AWS 開発者は TensorFlow や Caffe を含む、あらゆる深層学習フレームワークを実行できます。AWS DeepLens にはパフォーマンスと効率性に優れ、深層学習向けに最適化された推論エンジンが事前にインストールされています。このエンジンでは Apache MXNet を使用しています。

AWS との統合

AWS DeepLens は Amazon Rekognition と統合して高度な画像解析を実行できます。また、Amazon SageMaker と統合してモデルをトレーニングすることや、Amazon Polly と統合して音声対応プロジェクトを作成することができます。デバイスはまた AWS IoT、Amazon SQS、Amazon SNS、Amazon S3、Amazon DynamoDB などとセキュアに接続できます。

完全にプログラム可能

AWS DeepLens は簡単にカスタマイズでき、 AWS Lambda を使用して完全にプログラムできます。 DeepLens の深層学習モデルは AWS Lambda 関数の一部としても実行でき、使い慣れたプログラム環境で実験を行うことができます。

最初の深層学習プロジェクトを 10 分で作成

AWS DeepLens の事前トレーニング済みのモデルライブラリ、または Amazon SageMaker を使って自分でトレーニングしたモデルから深層学習モデルを選択します。

モデルをデバイスにワンクリックでデプロイします。

AWS マネジメントコンソールにリアルタイムで結果が表示されます。

AWS DeepLens を使用して構築できるもの

まずは、以下の DeepLens のサンプルプロジェクトを使用できます。これらのサンプルは、コンピュータビジョンの最も一般的なユースケースのいくつかに対応しています。スキルが向上し、アイデアが生まれたら、Amazon SageMaker を使用して深層学習のカスタムモデルをクラウド内で構築できます。開発者コミュニティによって作成されたプロジェクトのコレクションをチェックして、インスピレーションを得てください。