Tweet
Tweet

Slide 1

Slide 1 text

re:inventで DeepRacerをしてきた in IoTLT

Slide 2

Slide 2 text

自己紹介 ● 名前 ○ ufoo68 ● やってること ○ AWSを使った開発 ○ スポーツIoTLTの主催 ● 最近とった資格 ○ ソリューションアーキテクトアソシエイト ○ Alexaスキルビルダー

Slide 3

Slide 3 text

re:inventとは ● AWSに関する世界規模のカンファレンス ● 参加者は60000人くらい（日本人は800人くらい） ● 場所はラスベガス ● AWSに関する企業ブース・新サービスの発表etc全てが集う ● 新卒特権で行かせていただきました

Slide 4

Slide 4 text

事前にお詫び 本当は最新のDeepComposerの話をしたかったですが、ワークショップがに逃しました

Slide 5

Slide 5 text

改めてDeepRacerとは ● AWSサービスを使って学習させるロボットカー ● 強化学習という手法を使う ● 決められたコースを自動走行するようにモデルを作成

Slide 6

Slide 6 text

DeepRacerの流れ（ざっくり） 1. シミュレーター上でロボットを走らせて一定時間学習する 2. 一定時間後にモデルが完成するのでUSBにダウンロード 3. USBを実機に挿入してコースを走らせる 4. タイムを競う

Slide 7

Slide 7 text

DeepRacerの構成

Slide 8

Slide 8 text

DeepRacerのAWS構成 ● RoboMaker ● SageMaker ● Kinesis Video streams ● S3 ● CloudWatch

Slide 9

Slide 9 text

走らせるトラックの構成

Slide 10

Slide 10 text

DeepRacerのWork Shopに参加 ● 時間はだいたい３時間くらい ● 3000ドルのクーポンがもらえた ● 内容 ○ DeepRacerについての説明 ○ 強化学習についての基礎知識 ○ DeepRacerの使い方の説明 ○ ハンズオン

Slide 11

Slide 11 text

まずはシミュレーターで学習

Slide 12

Slide 12 text

角が曲がるようになった

Slide 13

Slide 13 text

２時間後

Slide 14

Slide 14 text

レース会場へ

Slide 15

Slide 15 text

モデルをスタンバイ！

Slide 16

Slide 16 text

実践

Slide 17

Slide 17 text

まとめ ● DeepRacerは機械学習の知識がなくても使うことができる ● しかし実践はシミュレーターのようにはいかないので難しい ● さすがにDeepRacer実機はもらえなかった ● 学習を回しすぎるとお金がかかるので注意

Slide 18

Slide 18 text

みんなも行こうラスベガス！！