拉斯維加斯--今天，在 AWS re:Invent 大會上，亞馬遜網絡服務公司 (AWS) 是一家 Amazon.com, Inc. 公司（納斯達克股票代碼：AMZN），宣布了兩項旨在讓機器學習更加深入人心的新舉措。任何有興趣學習和試驗該技術的人都可以使用。 AWS 人工智能和機器學習獎學金 是一項新的教育和獎學金計劃，旨在為全球范圍內代表性不足和服務不足的學生做好機器學習職業的準備。該計劃使用 AWS DeepRacer 和新的 AWS DeepRacer 學生聯盟向學生傳授基本的機器學習概念，讓他們親自體驗訓練自動賽車的機器學習模型，同時提供以機器學習基礎知識為中心的教育內容。 AWS 正在通過 Amazon SageMaker Studio Lab 進一步增加對機器學習的訪問，讓每個人都可以訪問免費版本的 Amazon SageMaker，這是一項幫助客戶構建、訓練和部署機器學習模型的 AWS 服務。

“Amazon SageMaker Studio Lab 將通過刪除入門所需的云配置步驟來幫助我的學生學習機器學習的構建塊?，F在，在我的自然語言處理課上，學生們有更多的時間來提高他們的技能”

AWS 亞馬遜機器學習副總裁 Swami Sivasubramanian 表示：“我們今天宣布的兩項舉措旨在為機器學習開辟教育機會，讓任何對該技術感興趣的人都能更廣泛地使用它。” “機器學習將成為這一代最具變革性的技術之一。如果我們要釋放這項技術的全部潛力來解決世界上一些最具挑戰性的問題，我們需要來自各個背景和各行各業的最優秀的人才進入該領域。我們希望通過這項新的獎學金計劃激發和激發未來多元化的勞動力，并打破阻礙許多人開始使用機器學習的成本障礙?！?/p>

新的 1000 萬美元教育和獎學金計劃旨在為全球代表性不足和服務不足的學生做好機器學習職業準備

世界經濟論壇估計，到 2025 年，技術進步和自動化將創造 9700 萬個新技術工作崗位，包括人工智能和機器學習領域。雖然技術領域的工作機會正在增加，但科學和技術職業的多樣性卻落后了。向任何對技術感興趣的人提供教育資源對于鼓勵人們在人工智能和機器學習職業中建立更強大、更多樣化的渠道至關重要。新的 AWS AI 和 ML 獎學金旨在幫助代表性不足和服務不足的高中和大學生學習基本的機器學習概念，并為他們在人工智能和機器學習領域的職業做好準備。除了免費獲得數十小時的免費機器學習模型培訓和教育材料外，來自代表性不足和服務不足社區的 2,000 名符合條件的學生將獲得 AI Programming with Python Udacity Nanodegree 計劃的獎學金，該計劃旨在為獎學金獲得者提供編程機器學習的基礎工具和技術。第一個納米學位課程的畢業生將被邀請參加技術評估。在本次評估中獲得最高分的 500 名學生將獲得第二個關于深度學習和機器學習工程的 Udacity 納米學位項目獎學金，以幫助他們進一步為人工智能和機器學習領域的職業做好準備。這些排名前 500 的學生還將獲得來自亞馬遜和英特爾技術專家的指導機會，以獲得職業見解和建議。

AWS AI 和 ML 獎學金計劃與英特爾合作交付并得到人才轉型平臺 Udacity 的支持，讓來自世界各地的學生能夠訪問數十小時的免費培訓模塊和教程，了解機器學習及其實際應用的基礎知識.學生可以使用 AWS DeepRacer 學習如何訓練機器學習模型為虛擬賽車提供動力，從而將理論轉化為實際操作。通過知識檢查測驗成功完成教育模塊、達到特定 AWS DeepRacer 單圈時間表現目標并提交論文的學生將被考慮獲得 Udacity 納米學位項目獎學金。學生還可以在新的 AWS DeepRacer 學生聯盟中測試他們的虛擬賽車。 AWS DeepRacer 學生聯盟幫助各種技能水平的人學習如何使用由機器學習驅動的完全自主的^1/18比例賽車、3D 賽車模擬器和全球競賽來構建機器學習模型。 AWS DeepRacer 已被 Capital One、寶馬、德勤、摩根大通、埃森哲和 Liberty Mutual 等企業用于教員工以動手方式構建、訓練和部署機器學習模型。要開始使用 AWS AI 和 ML 獎學金，請訪問 。

Amazon SageMaker Studio Lab 提供對機器學習開發環境的免費訪問，讓每個人都能掌握機器學習

Amazon SageMaker Studio Lab 提供免費版本的 Amazon SageMaker，全世界的研究人員和數據科學家都使用它來快速構建、訓練和部署機器學習模型。 Amazon SageMaker Studio Lab 無需擁有 AWS 賬戶或提供賬單詳細信息即可在 AWS 上啟動和運行機器學習。用戶只需通過 Web 瀏覽器使用電子郵件地址進行注冊，Amazon SageMaker Studio Lab 就可以訪問機器學習開發環境。 Amazon SageMaker Studio Lab 提供無限制的用戶會話，包括用于存儲項目的 15 GB 持久性存儲以及用于免費訓練機器學習模型的長達 12 小時的 CPU 和 4 小時的 GPU 計算。 Amazon SageMaker Studio Lab 無需構建、擴展或管理云資源，因此用戶可以像關閉和打開筆記本電腦一樣輕松地開始、停止和重新開始機器學習項目。當用戶完成試驗并希望將他們的想法投入生產時，他們可以輕松地將他們的機器學習項目導出到 Amazon SageMaker Studio，以便在 AWS 上部署和擴展他們的模型。 Amazon SageMaker Studio Lab 可用作學生的免費學習環境或數據科學家的免費原型制作環境，每個人都可以快速輕松地開始構建和訓練機器學習模型，而無需承擔財務義務或長期承諾。要了解有關 Amazon SageMaker Studio 實驗室的更多信息，請訪問。

今年早些時候，亞馬遜宣布了一項新的領導原則：成功和規模帶來廣泛的責任。 AWS 正在擴展和投資計劃以實現這一新的領導力原則，包括亞馬遜承諾到 2025 年為 2900 萬人提供免費的云計算技能培訓，以及面向年輕人的科學、技術、工程和數學 (STEM) 教育計劃學習者包括 Amazon Future Engineer、AWS Girls' Tech Day 和 AWS GetIT，以及與高校的合作。現在，AWS 正在讓更多來自代表性不足的群體和服務不足的人群更容易開始使用機器學習——提供免費教育、獎學金以及使用與世界領先的初創公司、研究機構和企業相同的機器學習技術。今天宣布的這兩項舉措進一步推動了亞馬遜為廣泛普及教育和培訓機會所做的努力。

AWS 和英特爾擁有 15 年的合作關系，致力于開發、構建和支持旨在管理成本和復雜性、加速業務成果和擴展以滿足當前和未來計算需求的云服務。英特爾執行副總裁兼銷售、營銷和傳播集團總經理 Michelle Johnston Holthaus 表示：“作為一個行業，我們必須做更多工作來打造多元化和包容性的技術員工隊伍。 “英特爾很自豪能夠支持 AWS AI 和 ML 獎學金計劃等計劃，這符合我們為代表性不足的群體提供更多獲得 STEM 機會的承諾，并有助于使下一代機器學習從業者多樣化。這個教育和獎學金計劃的獨特之處在于，學生從一開始就可以獲得豐富的學習材料。這對于真正移動針頭至關重要。學習并不取決于獲勝，而是過程的一部分?！?/p>

Girls in Tech 是一家致力于消除科技領域性別差距的全球非營利組織。 “推動機器學習的多樣性需要有意識的計劃來創造機會并打破障礙，例如新的 AWS AI 和 ML 獎學金計劃，”Girls in Tech 創始人兼首席執行官 Adriana Gascoigne 說。 “只有每個人共同努力縮小多樣性差距，才能在將更多女性和代表性不足的社區帶入機器學習領域取得進展。 Girls in Tech 很高興看到 AWS AI 和 ML 獎學金等多方面的計劃有助于縮小機器學習教育方面的差距并打開這些群體的職業潛力?！?/p>

Hugging Face 是一個 AI 社區，用于構建、訓練和部署由機器學習中的參考開源支持的最先進模型。 “在 Hugging Face，我們的使命是讓最先進的機器學習民主化，”Hugging Face 產品營銷總監 Jeff Boudier 說。 “借助 Amazon SageMaker Studio Lab，AWS 做到了這一點，讓任何人都可以通過 Web 瀏覽器學習和試驗 ML，而無需高性能 PC 或信用卡即可開始使用。這使得 ML 更易于訪問并且更容易與社區共享。我們很高興能參與此次發布，并貢獻 Hugging Face 轉換器示例和資源，讓 ML 更易于使用！”

圣克拉拉大學與金融系的使命是教育本科生和研究生水平的學生，以耶穌會傳統為他們的組織和社會服務。 “Amazon SageMaker Studio Lab 將通過刪除入門所需的云配置步驟來幫助我的學生學習機器學習的構建塊?，F在，在我的自然語言處理課程中，學生有更多時間來提高他們的技能，”圣克拉拉大學金融與數據科學教授 Sanjiv Das 說。 “Amazon SageMaker Studio Lab 使學生能夠快速加入 AWS，在幾個小時內工作和試驗，并輕松地從中斷的地方繼續學習。 Amazon SageMaker Studio Lab 為學習機器學習的初學者和高級學生帶來了云中 Jupyter 筆記本的易用性?！?/p>

賓夕法尼亞大學工程學院是現代計算機的發源地。正是在那里，1946 年開發了世界上第一臺電子、大型、通用數字計算機 ENIAC。70 多年來，賓夕法尼亞大學的計算機科學領域一直以令人興奮的創新為標志。 “使用機器學習進行編程最困難的部分之一是配置要構建的環境。學生通常必須選擇計算實例、安全策略并提供信用卡，”賓夕法尼亞大學計算機與信息科學教授 Dan Roth 說。 “我的學生需要 Amazon SageMaker Studio Lab 來抽象出所有復雜的設置，并提供一個免費的強大沙盒來進行實驗。這讓他們可以立即編寫代碼，而無需花時間配置 ML 環境?！?/p>

關于亞馬遜網絡服務

15 年來，Amazon Web Services 一直是世界上最全面、被廣泛采用的云產品。 AWS 一直在不斷擴展其服務以支持幾乎任何云工作負載，現在它擁有 200 多項功能齊全的服務，用于計算、存儲、數據庫、網絡、分析、機器學習和人工智能 (AI)、物聯網 (IoT) 、移動、安全、混合、虛擬和增強現實（VR 和 AR）、媒體以及來自 25 個地理區域內的 81 個可用區 (AZ) 的應用程序開發、部署和管理，并宣布計劃再增加 27 個可用區和另外 9 個可用區澳大利亞、加拿大、印度、印度尼西亞、以色列、新西蘭、西班牙和瑞士以及阿拉伯聯合酋長國的 AWS 區域。數以百萬計的客戶（包括發展最快的初創公司、最大的企業和領先的政府機構）信任 AWS 來支持他們的基礎設施、變得更加敏捷并降低成本。

關于亞馬遜

亞馬遜遵循四項原則：以客戶為中心而非以競爭對手為中心、對發明的熱情、對卓越運營的承諾以及長期思考。亞馬遜努力成為地球上最以客戶為中心的公司、地球上最好的雇主和地球上最安全的工作場所。客戶評論、一鍵購物、個性化推薦、Prime、亞馬遜物流、AWS、Kindle Direct Publishing、Kindle、Career Choice、Fire 平板電腦、Fire TV、亞馬遜 Echo、Alexa、Just Walk Out 技術、亞馬遜工作室和氣候承諾是亞馬遜開創的一些東西。有關更多信息，請訪問 amazon.com/about 并關注@AmazonNews。

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