Esta competición desafía a los estudiantes a entrenar un modelo de aprendizaje por refuerzo que controle un vehículo autónomo de carreras en la nube. Los participantes usarán la misma configuración de vehículo y pista, pudiendo modificar únicamente el algoritmo de reinforcement learning (aprendizaje por refuerzo).
1. Student League AWS DeepRacer 2024: recomendaciones y beneficios by NTT DATA
Javier Santana, Expert Architect - Digital Architecture,
En el marco de la participación de NTT DATA en la Alianza Tech de AWS (Skills to Jobs Tech Alliance), Javier Santana comparte con nosotros consejos y recomendaciones para participar en la competición de AWS DeepRacer, así como su utilidad y aplicación al ámbito profesional.
Javier comparte recomendaciones para optimizar la función de recompensa y crear un modelo ideal. También analiza los beneficios de AWS DeepRacer más allá de la competencia y examina la relación entre AWS DeepRacer, Reinforcement Learning y Deep Learning. En concreto, enfatiza la importancia de utilizar una función de recompensa para maximizar el aprendizaje y equilibrar el tiempo de entrenamiento y el aprendizaje efectivo. Asimismo, discute estrategias para optimizar el rendimiento en la competencia de carreras autónomas, como mantenerse en la pista y cerca de la línea central, alentar al automóvil a completar una vuelta completa y ajustar la velocidad en función de la curvatura de la pista.
Asimismo, la sesión resalta la importancia de las habilidades relacionadas con la robótica, la automatización y la inteligencia artificial, que tienen una demanda creciente. También enfatiza conceptos de aprendizaje automático como el aprendizaje por refuerzo y muestra diferentes algoritmos como PPO y SAC para los modelos de Deep Racer. Finalmente, explora el uso de la IA generativa en análisis de pistas, líneas de carrera óptimas y sus aplicaciones más amplias, mostrando los beneficios educativos y oportunidades profesionales en tecnología.
A continuación tenéis links a posiciones juniors de entrada de NTT DATA:
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