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, 사전 구성된 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.
AWS DeepRacer League에서 상금을 놓고 경쟁하고 ML 애호가 동료들을 만나보세요. 글로벌 커뮤니티에서 교류하여 아이디어와 인사이트를 공유하고 레이서 주최자 도구를 사용하여 자신만의 가상 경주를 주최할 수도 있습니다.
amazon.com의 AWS DeepRacer 스토어에서는 자동차부터 트랙, 배터리, 케이블 타이까지 오프라인 레이스를 개최하는 데 필요한 모든 것을 제공하여 경주 계획 간단해지므로 경주에 집중할 수 있습니다!
AWS DeepRacer League 참가
모델을 만들었으면 경주에 출전해보십시오. AWS DeepRacer League는 누구나 참가할 수 있는 세계 최초의 글로벌 자율주행 경주 리그입니다. 개발자는 전 세계 어디서든 경쟁을 펼쳐 상금과 명예를 얻고 re:Invent 2024에서 개최되는 AWS DeepRacer Championship Cup에 진출할 기회를 얻을 수 있습니다.
글로벌 AWS DeepRacer League에 참가하세요. 타임 트라이얼 레이싱에 참가하고 정면 승부 레이싱과 같은 완전히 새로운 시도에 도전해보세요.
커뮤니티 경주에서는 직접 경주를 호스팅하여 동료에게 도전하거나 전 세계의 기계 학습 마니아들과 공개적으로 공유할 수 있습니다.
AWS DeepRacer 엔터프라이즈 이벤트는 기계 학습 여정을 시작할 수 있는 가장 빠른 방법입니다.
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.
구체적으로 실현해보기
AWS DeepRacer는 실제 트랙에서 경주를 통해 RL 모델을 테스트할 수 있게 설계된 1/18 비율의 자율 경주용 자동차입니다. AWS DeepRacer를 사용하면 카메라를 통해 트랙과 강화 모델을 보면서 스로틀과 조향을 제어할 수 있으므로, 시뮬레이션 환경에서 훈련한 모델을 실제 환경으로 이전하는 방법을 알아볼 수 있습니다.
AWS DeepRacer Evo를 사용한 모델 훈련에 대해 더 자세히 알아보기
AWS DeepRacer Evo는 차세대 자율주행 경주입니다. 스테레오 카메라와 LiDAR 센서를 완벽하게 갖추고 있어 객체 회피 및 헤드투헤드 경주를 가능하게 하므로 개발자에게 경주를 한 단계 끌어올리는 데 필요한 모든 것을 제공합니다. 객체 회피 경주에서 개발자는 센서를 사용하여 트랙의 장애물을 탐지하고 피합니다. 헤드투헤드 경주에서 개발자는 같은 트랙의 다른 DeepRacer와 경주를 벌이며 상대 차량을 피하면서 최고의 랩 타임을 내기 위해 노력합니다. 전방을 향한 왼쪽과 오른쪽 카메라는 스테레오 카메라를 구성하여 자동차가 이미지의 심도 정보를 학습하는 데 도움이 됩니다. 이 정보는 트랙에서 접근하는 객체를 감지하고 피하는 데 사용될 수 있습니다. LiDAR 센서는 후방을 향하고 있으며 차량 뒤와 옆에 있는 객체를 탐지합니다.
이미 AWS DeepRacer를 가지고 계십니까?
사양
AWS DeepRacer Evo 차량에는 기존 AWS DeepRacer 차량, 기존 카메라와 스테레오 비전을 형성하는 추가적인 4메가픽셀 카메라 모듈, 스캐닝 LiDAR, 스테레오 카메라와 LiDAR 모두에 맞는 외판, 몇 가지 액세서리 및 빠른 설치를 위한 간편한 도구가 포함되어 있습니다.
| 자동차 | 몬스터 트럭 섀시 사양의 4WD(1/18 비율) |
| CPU | Intel Atom™ 프로세서 |
| 메모리 | 4GB RAM |
| 스토리지 |
32GB(확장 가능) |
| Wi-Fi | 802.11ac |
| 카메라 | MJPEG이 지원되는 스테레오 4MP 카메라 |
| LIDAR 센서 | 360도 12미터 스캔 반경의 LiDAR 센서 |
| 소프트웨어 | Ubuntu OS 16.04.3 LTS, Intel® OpenVINO™ 도구 모음, ROS Kinetic |
| 구동 배터리 | 7.4V/1100mAh 리튬 폴리머 |
| 연산 배터리 | 13600mAh USB-C PD |
| 포트 | USB-A 4개, USB-C 1개, Micro-USB 1개, HDMI 1개 |
| 센서 | 통합 가속도계 및 자이로스코프 |
