AWS DeepLens ayuda a poner el aprendizaje automático en manos de los desarrolladores, con una cámara de video completamente programable, tutoriales, código y modelos previamente entrenados, diseñados para ampliar las destrezas relacionadas con el aprendizaje profundo.Conozca los aspectos básicos del aprendizaje profundo (una técnica de aprendizaje automático que usa redes neuronales para aprender y realizar predicciones) mediante proyectos de visión artificial, tutoriales y actividades prácticas reales con un dispositivo físico. Con AWS DeepLens, es posible ejecutar modelos de aprendizaje profundo de manera local en la cámara para analizar lo que ve y tomar acciones.AWS DeepLens se diseñó con el aprendizaje profundo en mente. Con más de 100 GFLOPS de potencia de cómputo en el dispositivo, puede procesar predicciones de aprendizaje profundo en videos de alta definición en tiempo real.
AWS DeepLens es fácil de personalizar y completamente programable gracias a AWS Lambda. Además, los modelos de aprendizaje profundo en DeepLens se ejecutan como parte de una función de AWS Lambda, lo que proporciona un entorno de programación familiar con el cual experimentar.
AWS DeepLens es una cámara de vídeo con aprendizaje profundo. Está integrado con los diversos servicios de aprendizaje automático de AWS y puede realizar inferencia local contra modelos implementados aprovisionados desde la nube de AWS. Le permite aprender y explorar las últimas herramientas y tecnología de inteligencia artificial (IA) para desarrollar aplicaciones de visión por ordenador basadas en un modelo de aprendizaje profundo.
Como principiante en el aprendizaje automático, puede utilizar AWS DeepLens para explorar el aprendizaje profundo a través de tutoriales prácticos basados en proyectos de muestra de aprendizaje profundo. Cada proyecto de muestra contiene un modelo entrenado previamente y una función de inferencia sencilla.
Cuando tenga experiencia, podrá usar el entorno de desarrollo de AWS DeepLens para entrenar un modelo de red neuronal convolucional (CNN) y luego implementar en el dispositivo AWS DeepLens su proyecto de aplicación de visión informática, que contendrá el modelo. Puede entrenar el modelo en cualquiera de los marcos de aprendizaje profundo compatibles, incluidos Caffe, MXNet y TensorFlow.
Para crear y ejecutar un proyecto de aplicación de visión informática basado en AWS DeepLens, normalmente se utilizan los siguientes servicios de AWS:
- Utilice el servicio SageMaker para entrenar y validar un modelo de CNN o para importar un modelo entrenado previamente.
- Utilice el servicio AWS Lambda para crear una función de proyecto para realizar inferencias de fotogramas de vídeo a partir de las fuentes de la cámara y en función del modelo.
- Utilice el servicio de AWS DeepLens para crear un proyecto de aplicación de visión artificial que conste de un modelo y una función de inferencia.
- Utilice el servicio de AWS IoT Greengrass para implementar el proyecto de la aplicación y un tiempo de ejecución de Lambda en el dispositivo AWS DeepLens, además del software o las actualizaciones de configuración.
Esto significa que debe conceder los permisos adecuados para acceder a estos servicios de AWS.
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