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依照AWS（亞馬遜云計算服務）人工智能設備總經理Mike Miller說明 ， 先前提出的DeepRacer競賽 ， 是通過1/18比例的自動駕駛賽車 ， 搭配使用AWS旗下機器學習等技術資源 ， 讓使用者能以此打造能在賽道上以更快速度奔馳的計劃 ， 而背后更希望運用這樣的方式讓更多人熟悉深度學習等人工智能技術 。
Mike Miller表示 ， 目前通過DeepRacer競賽計劃 ， 已經吸引諸多學生、企業等族群參與 ， 并且以AWS旗下機器學習相關資源建造各類人工智能技術應用 ， 進而可讓迷你賽車能透過計算機視覺、深度學習等方式縮短完成賽道單圈所需時間 。
如同真實自駕車輛一樣 ， AWS推出以1/18比例打造的自動駕駛賽車一樣可透過LiDAR激光雷達元件、視頻鏡頭對應計算機視覺 ， 以及加速器與陀螺儀等感測元件判斷當前行駛狀況 ， 并且完成前方影像識別 ， 讓車輛能自動判斷如何以最佳行進路線完成單圈繞行 ， 同時推進最短完成時間 。
而借由DeepRacer計劃實作 ， 更可讓參與者更容易了解機器學習等人工智能技術實際運作原理 ， 進而可套用在更多應用領域 ， 例如自動化工程、計算機視覺分析等應用 ， 同時也能擴大應用在智能制造、智能醫療、車聯網、智慧城市等應用場景 ， 并且讓人工智能技術能更快普及應用 。
在DeepRacer計劃背后 ， AWS更提供諸如DeepLens、DeepComposer等應用資源 ， 甚至使用者亦可通過AWS SageMaker等工具打造應用模式 ， 而在今年Re：Invent 2021期間 ， AWS也提出以無編碼形式設計方式 ， 讓使用者僅需構思實際應用模式 ， 即可經過直覺式的圖像導向操作 ， 通過簡單點按、 拖曳等方式快速完成人工智能技術應用設定 。
【AWS|亞馬遜云計算服務通過DeepRacer計劃，讓更多人熟悉人工智能技術】▲AWS人工智能設備總經理Mike Miller
至于DeepRacer競賽計劃背后技術應用是否有其局限 ， Mike Miller則認為主要還是在于用戶如何發揮創意打造實際內容 ， 并且強調此項計劃更重要的是讓更多人接觸、學習人工智能技術原理 ， 同時能快速銜接更廣泛的人工智能應用技術 。
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