跟隨著智能化浪潮，我們已經(jīng)來到了 AIGC 時代的前沿。尤其是大模型和開源模式的推動，正在從源頭改變著AI領域乃至整個科技領域的格局。

(資料圖)

AI 技術創(chuàng)新引發(fā)的新一輪互聯(lián)網(wǎng)變革正在悄然發(fā)生，也將深刻地影響著人們的未來。如何把握住這個時代的技術機遇，對與你我而言都頗具現(xiàn)實意義。那么，在這個學習無處不在的時代，我們應該如何學習 AI？答案是：用一輛小車。

這并無夸大。盡管在 AIGC 的大幕下，并不缺乏學習人工智能的工具和資源，但Amazon DeepRacer 這種獨特而有效的方式卻并不多見。Amazon DeepRacer 是一個由亞馬遜云科技推出的 AI 賽事，旨在通過模擬自動駕駛的場景，讓參與者在云端環(huán)境中學習和應用機器學習、強化學習（Reinforcement learning，簡稱RL）等技術。

在 AIGC 時代的今天，學習 Amazon DeepRacer 已經(jīng)成為一種潮流，也成為了在時代中保持競爭力的重要手段。在此過程中，參與者不僅能夠學習 AI 技術的基本原理，還能夠深入理解 AI 技術如何在全球化和云計算的支持下，解決現(xiàn)實世界的問題。

都 2023 年了，不懂點兒 AI 怎么行？

在 AIGC 的背景下，Amazon DeepRacer 賽事的價值不僅僅在于它的教育意義，更在于它如何將 AI 的理論應用到實際場景中，這是探索 AIGC 時代快速學習路徑的關鍵一步。

近年來，機器學習這一技術受到廣泛關注和重視。機器學習的流程本質上是數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)處理、結果反饋的過程。這個過程不需要人工干預，需要的是系統(tǒng)存儲的隨著時間推移而輸入的數(shù)據(jù)。

隨著機器學習技術發(fā)展以及人們需求的提高，對機器學習能力的要求也日漸提升。其中，強化學習作為機器學習的一個領域，它負責在沒有先驗信息的情況下做出更好的決策；并且能通過獎勵塑造來創(chuàng)造自己的數(shù)據(jù)集。在過去幾年里，強化學習技術在工業(yè)領域得到了重視，然而在專業(yè)教育背景下，RL 項目如何促進創(chuàng)新教育的研究卻很少。

因此，如何將強化學習技術帶到開發(fā)人員和愛好者身邊，給予更好的平臺和技術支持，幫助和鼓勵機器學習的引入和學習，創(chuàng)造使用游戲化教育或游戲化學習技術等參與度，是一件十分迫切且具有挑戰(zhàn)性的事情。

在這樣的背景下，Amazon DeepRacer 以簡化的方式引入了強化學習的使用，以競賽的形式提出挑戰(zhàn)，鼓勵參與者提高該領域中復雜的分數(shù)，在這種情況下，參與者只需要一些小小的指導，就可以創(chuàng)建和訓練機器學習模型，并達到強化學習的應用效果。沉浸式體驗自動駕駛的同時，還可以參與 Amazon DeepRacer 全球聯(lián)賽。

自 2018 年誕生起，Amazon DeepRacer 便深受開發(fā)人員喜愛。這款由亞馬遜云科技推出的由強化學習、3D 賽車模擬器驅動的 1/18 比例的全自動駕駛賽車，專為開發(fā)人員和機器學習愛好者進行強化學習實踐而打造，旨在模擬現(xiàn)實世界的條件，同時在物理賽道上測試RL模型。

Amazon Deep Racer 硬件規(guī)格

作為一個教具，Amazon DeepRacer 提供了一種學習 ML 和 RL 的輕松有趣且獨特的路徑，開發(fā)人員可以更好地理解 RL 及其背后的數(shù)學原理，并通過融合人工智能和機器學習、強化學習等技術的后臺系統(tǒng)，直接訓練、評估和調整強化學習模型，并將其部署到車輛上，通過在實際賽道上競賽，可以測試模型的性能，使用車載攝像頭監(jiān)控賽道，模型自主控制速度和方向。

Amazon DeepRacer 部件

同時，Amazon DeepRacer 強化學習（RL）采用了與其他機器學習方法不同的方法來訓練模型。它的強大之處在于，它不需要任何標記的訓練數(shù)據(jù)就可以學習非常復雜的行為，并且可以在優(yōu)化長期目標的同時做出短期決策。無論是經(jīng)驗豐富的專業(yè)人士，還是初次開發(fā)模型的新手，都能夠通過 Amazon DeepRacer 感受到自動駕駛的魅力，快速提升自身機器學習的專業(yè)技能。

每年，Amazon DeepRacer 的自動駕駛聯(lián)盟都會吸引超過 36 個國家上萬名選手參加，目前已有超過 10 萬名開發(fā)人員通過 Amazon DeepRacer 打開強化學習大門、感受賽車競技體驗、結識來自世界各地的同好者。

為了讓參與者們沉浸式地學習及開發(fā)，Amazon DeepRacer 為開發(fā)人員提供了學習、訓練渠道與場所，讓他們快速了解基本經(jīng)驗，充分理解機器學習的價值，同時，通過讓開發(fā)人員了解模型的構建、訓練、測試以及迭代方法，從而擁有更靈活、優(yōu)質的應對方案。大家可以更理解機器學習和深度學習的思維方式和關鍵技術以外，通過完成比賽過程中數(shù)據(jù)收集、模型實現(xiàn)、評估部署和在線檢測這四個循環(huán)步驟的機器學習任務，真正從 0 到 1 地完成“項目落地”。

除此之外，完善的后備支撐和開放的賽制、成熟的培訓體系，不僅能夠提升人們對AI技術的興趣和熱情，還讓“技術落地”問題變得更扎實、更有創(chuàng)造性。讓大家真正體會通過自己的雙手讓技術到現(xiàn)實的呈現(xiàn)，每一步的努力都有跡可循，這就是 Amazon DeepRacer 的魅力所在。

“Amazon DeepRacer 讓機器學習變得可視化。幾乎任何一種涉及到海量數(shù)據(jù)的業(yè)務，都可以生成衡量指標，可以用結果來判斷我們是否做得好，以及能否做得更好。這就是機器學習能夠派上用場的地方?！盇mazon DeepRacer 月度賽季冠軍獲獎者曾總結道。

駕馭未來，2023 Amazon DeepRacer 8月賽道火熱開啟！

作為科技圈自動駕駛領域的頂級賽事，2023 Amazon DeepRacer 中國聯(lián)賽 8 月賽報名通道已正式開啟！

通過動手實踐培訓，構建 RL 模型，就可以參加 Amazon DeepRacer 月度聯(lián)賽，在比賽中表現(xiàn)優(yōu)異的選手，將有機會進入亞馬遜云科技 re:Invent 全球大會上舉行的 Amazon DeepRacer 冠軍杯賽，與世界各地頂尖選手一決高下！

在這里，世界各地的開發(fā)者和機器學習愛好者和你一起深入交流機器學習經(jīng)驗，共同體驗自動駕駛的樂趣。自動駕駛賽車與機器學習將會碰撞出什么新的火花？誰能在一眾大神中拔得頭籌，一舉拿下冠軍？通往答案的路，就在你的腳下！

這個 8 月，與全國各地 AI 愛好者共同激發(fā)思維、共同創(chuàng)造，享受人工智能技術帶來的風馳電掣與成就感吧！

比賽時間：8 月 1 日-8 月 31 日

長按圖片掃碼，即刻參賽！

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