外出先でデバイスに直接深層学習モデルを実行できるビデオカメラです。昨年、こちらの記事でそのハードウェアとシステムソフトウェアについて詳しく解説しましたが、簡単にまとめた内容がこちらです。ライブラリのデバイス最適化バージョン、他の深層学習フレームワークのサポート。ハンズオンセッションに登録し、すぐにモデルの構築やトレーニングを始めました。シーズンに入ってからも冷めることはなく、デバイス、ツール、トレーニングなどを利用できるよう、関心をお持ちの皆さんのためにできる限りのことをしてきました。デバイスを試してもらいました。名の勝者の選出に加わるという大変な幸運に恵まれました。チームの皆さんの様子を垣間見るという体験はとても刺激的でした。ほとんど機械学習やコンピュータビジョンに造詣のない人々がそれらに挑戦し、関心を持っていく様子や、大規模な音楽フェスティバルで参加者に素晴らしい体験を提供するために設計された最新アプリケーションなどが目を引きました。チームの皆さんおめでとうございます。活用した機械学習プロジェクトを構築してもらいました。使用した挑戦者にはボーナスポイントが与えられました。提出された課題は彼らの関心と同様に多岐に分かれ、子供向け、大人向け、動物用などにデザインされたアプリケーションが生まれました。デモ用ビデオやソースコードなど、提出された課題の詳細については、コミュニティプロジェクトページをご覧ください。優れた学習手段としての可能性を証明しました。参加者と交流する中で、彼らの多くが自分たちのスキルセットを広げ、彼らが自身のキャリアを積み上げるのに役立つハンズオン体験を求めていることが分かりました。チームは自分たちの仕事に懸命に取り組み、デバイスがさらに高度になるように力を尽くしました。インポート、デプロイなどに対応しました。モデルを最適化します。効果的に実行できるようになります。出荷が開始されました。数日以内に製品が皆さんのお手元に届き、独自の深層学習アプリケーションの構築を開始できるようになります。デバイスは米国内の住所に発送可能で、その他の宛先も近日中に追加されます。私たちは重要な最新機能を加えた、初期機能のまとめに入っています。フレームワークをサポートしています。提供されている以下のレイヤーをサポートします。併用できるようになりました。使用し、オブジェクト、顔情報、ビデオからのコンテンツを抽出できます。このサンプルを活用して、モデルがどのように構成されているかを見ることができます。以下はノートブックからの抜粋です。何を構築したか、ぜひ聞かせてくださいね。コメントやフィードバックをお待ちしています。機会均等法を順守しています。平等に採用しています。