Eventos de DeepRacer
DeepRacer es la manera más rápida de que su equipo se inicie en el machine learning (ML) y la inteligencia artificial (IA). DeepRacer en AWS ahora está disponible como un producto de código abierto, lo que permite a los clientes implementar y operar DeepRacer en sus propias cuentas de AWS. A partir del 15 de diciembre de 2025, AWS DeepRacer como servicio ya no estará disponible en la consola de AWS y los dispositivos AWS DeepRacer ya no estarán disponibles para su compra en amazon.com.
Funcionamiento
DeepRacer en AWS facilita y hace más eficaz la formación práctica en ML para su equipo a través de la diversión y la emoción de las carreras de vehículos autónomos. Su empresa puede organizar eventos por Internet, presenciales e híbridos que hacen que sea divertido y fácil crear una cultura empresarial con destrezas de ML, sin importar su ubicación.
Beneficios
Una manera práctica de experimentar con ML
Los eventos de DeepRacer comienzan con un taller práctico que ayuda a los asistentes a aprender los fundamentos del ML, empezar a entrenar modelos de aprendizaje por refuerzo y probarlos en una emocionante experiencia de carreras de coches autónomos.
Fomente la experimentación y el crecimiento
Fomente el trabajo en equipo y el espíritu competitivo
Los eventos de DeepRacer ofrecen a los asistentes la oportunidad de competir para lograr premios y perfeccionar sus habilidades de machine learning, por Intenet o en persona, mientras comparten ideas e información sobre cómo alcanzar sus objetivos.
Testimonios de clientes
Sephora
JPMorgan Chase & Co.
Expedia Group
Moody's Analytics
Reece Group
Morningstar
DBS
¿Quién debería organizar un evento de DeepRacer?
DeepRacer está diseñado para ayudar a los clientes empresariales en cualquier fase de su proceso de adopción del ML. Da igual que su empresa sea nueva en el ML o que cuente con un equipo dedicado de profesionales de ML con experiencia, AWS DeepRacer puede ayudar a las empresas que estén interesadas en mejorar las habilidades de su personal, inspirar la innovación con ML en el lugar de trabajo, subsanar las carencias en ML o comenzar a utilizar ML.
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