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AWS DeepRacer

O que é​

Um carro de corrida autônomo em escala 1/18, totalmente programável, projetado para ajudar desenvolvedores de todos os níveis de habilidade a aprender e experimentar o aprendizado por reforço (Reinforcement Learning - RL).

Para que serve​

Proporcionar uma maneira divertida e prática de aprender RL, permitindo que os usuários treinem modelos em um ambiente simulado e depois os testem em um carro físico.

Casos de uso​

  • Aprendizado e experimentação com aprendizado por reforço.
  • Competições de corrida autônoma para testar e otimizar modelos de RL.
  • Desenvolvimento de habilidades em machine learning e inteligência artificial.
  • Prototipagem de algoritmos de controle e navegação autônoma.

Principais pontos​

  • Aprendizado por Reforço: Foco em RL, onde um agente aprende a tomar decisões através de tentativa e erro, recebendo recompensas por ações desejadas.
  • Simulação: Permite treinar modelos em um ambiente virtual antes de implantá-los no carro físico.
  • Hardware e Software: Combina um carro físico com uma plataforma de software na nuvem para treinamento e avaliação.
  • Comunidade: Possui uma comunidade ativa e competições globais para engajar os usuários.
  • Acessibilidade: Projetado para ser acessível a desenvolvedores com diferentes níveis de experiência em ML.