Direkt mit dem Lernen beginnen

Einstieg in Deep Learning

Erfahren Sie mehr über die Grundlagen des Deep Learnings – eine Machine-Learning-Methode, die zum Lernen und Treffen von Vorhersagen neuronale Netze verwendet – mithilfe von Computer-Visions-Projekten, Tutorials und realen praktischen Übungen mit einem physischen Gerät. Mit AWS DeepLens können Sie Deep Learning-Modelle lokal auf der Kamera ausführen, um das Gesehene zu analysieren und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen.

Ankündigung von AWS DeepLens durch Andy Jassy

AWS DeepLens-Demo von Dr. Matt Wood

Eine neue Möglichkeit zum Erlernen des maschinellen Lernens

AWS DeepLens ermöglicht Entwicklern aller Qualifikationsstufen, innerhalb von 10 Minuten den Einstieg in Deep Learning zu finden, indem Beispielprojekte mit praktischen Beispielen bereitgestellt werden, die mit nur einem Klick gestartet werden können.

Maßgeschneidert für Deep Learning

AWS DeepLens wurde mit Blick auf Deep Learning konzipiert. Das Gerät, das eine Rechenleistung von über 100 GFLOPS erreicht, kann Deep-Learning-Vorhersagen zum HD-Video in Echtzeit verarbeiten.

Benutzerdefinierte Modelle mit Amazon SageMaker erstellen

Die in Amazon SageMaker trainierten Modelle können mit nur wenigen Mausklicks über die AWS-Managementkonsole an AWS DeepLens gesendet werden.

Breite Framework-Unterstützung

AWS-Entwickler können jedes Deep-Learning-Framework einschließlich TensorFlow und Caffe ausführen. AWS DeepLens ist bereits vorinstalliert mit einer leistungsstarken, effizienten, optimierten Inference-Engine für Deep Learning, auf der Apache MXNet ausgeführt wird.

Integration in AWS

AWS DeepLens lässt sich zur erweiterten Bildanalyse in Amazon Rekognition sowie zur Verwendung von Trainingsmodellen in Amazon SageMaker integrieren. Die Erstellung von sprachfähigen Projekten wird durch die Integration in Amazon Polly ermöglicht. Das Gerät kann auch eine sichere Verbindung zu AWS IoT, Amazon SQS, Amazon SNS, Amazon S3, Amazon DynamoDB und weiteren Produkten herstellen.

Vollständig programmierbar

AWS DeepLens ist einfach anzupassen und mit AWS Lambda voll programmierbar. Die Deep-Learning-Modelle in DeepLens werden sogar als Teil einer AWS Lambda-Funktion ausgeführt. Für Ihre Tests steht also eine vertraute Programmierungsumgebung zur Verfügung.

In 10 Minuten zum ersten Deep-Learning-Projekt

Wählen Sie Ihr Deep-Learning-Modell aus der Bibliothek mit vortrainierten Modellen oder aus den eigenen, mit Amazon SageMaker trainierten Modellen aus.

Stellen Sie das Modell mit einem einzigen Klick auf dem Gerät bereit.

Beobachten Sie die Ergebnisse in AWS-Managementkonsole in Echtzeit.

Was kann man mit AWS DeepLens aufbauen?

Mithilfe der unten abgebildeten DeepLens-Beispielprojekte, darunter einige der populärsten Computer-Vision-Fallbeispiele, wird Ihnen der Einstieg leicht fallen. Durch die kontinuierliche Weiterentwicklung Ihrer Fähigkeiten und Ideen werden Sie bald in der Lage sein, mit Amazon SageMaker eigene Deep-Learning-Modelle in der Cloud zu erstellen. Holen Sie sich Inspirationen und profitieren Sie von der Projektsammlung, die in der Entwickler-Community entstanden ist.