AWS

他の参加者が公開してるAIモデルをコピーして、自分好みに調整することもできる。先人の知恵をベースに学びやすく、初心者でもすぐにハイレベルなモデルを試せるんだ。

開発者モードでカメラにリモート接続して、Linux上で直接コマンドを打てる。深くカスタマイズしたいなら活用できるけど、誤操作に注意が必要。上級者向けの裏技みたいな感じ。

複数のミニカーが同時にコースを走るレース。仲良く避けながら走らないといけないから、さらに高度な学習が必要。障害物回避とスピードの両立をAIが頑張るんだ。

カメラで検出した人物をさらにRekognitionに渡して詳細な顔分析をしたり有名人識別したりできる。カメラ側は大まかな認識だけして、重たい処理をクラウドAIにまかせる運用も可能。

誰が今1位かリアルタイムに見られるランキング。コミュニティイベントなどで盛り上がるし、自分のタイムをどこまで更新すればトップに追いつくか目標がはっきりする。

学習モデルをカメラ向けに最適化して、小さいデバイスでも速く動くようにしてくれる技術。普通のモデルを手軽に軽量化できるから、推論のレスポンスが向上するんだ。

AWSの管理画面から学習状況やレース結果を一元的に見られる。S3に保存したモデルやログも確認しやすく、クラウドの他サービスと連携して高度な分析もできるんだ。

ファームウェアやモデルの更新をネット越しに配信して、自動でバージョンアップできる。たくさんのカメラがあっても、一斉にアップデートして機能追加や改善を行えるんだ。

学習したモデルを実機の小さなDeepRacerカーにロードして、本物のミニサーキットで走らせられる。PC上のシミュレーションで成功したかどうか、リアルでも通用するかを確かめるのはワクワクするよ。

暗号化やサイン入りアップデートなどのセキュリティ対策が施されていて、カメラが乗っ取られないようにしてくれる。映像を扱うデバイスだから安全管理が大事なんだ。