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DeepLens: Amazon-Kamera soll Deep Learning einfach machen

DeepLens: Amazon-Kamera soll Deep Learning einfach machen
DeepLens: Amazon-Kamera soll Deep Learning einfach machen
Amazon hat mit der Auslieferung der AWS DeepLens begonnen. Die Kamera soll Entwicklern einen schnellen aber gleichzeitig leistungsfähigen Einstieg in das Deep Learning geben, wobei die Lernvorgänge auch ohne angeschlossenen Server realisiert werden können.
Silvio Werner,
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Durch Deep Learning lässt sich - eine ausreichend große Datenmenge und eine Anlernphase vorausgesetzt - etwa Bilderkennung sehr gut und mit geringer Fehlerrate automatisieren. Amazon hat mit der DeepLens bereits ein System angekündigt, das optisches Deep Learning für Entwickler sehr einfach machen soll.

Dabei ist die DeepLens nicht nur eine Kamera, sondern ein Gesamtsystem: So kann die 4-Megapixel-Kamera auf ein 2D-Mikrofon-Array und einen Intel Atom-Prozessor zurückgreifen. WiFi, USB und micro-HDMI sind ebenfalls integriert, generierte Deep Learning-Modelle und Programmcode lässt sich auf dem acht Gigabyte großen, internen Speicher ablegen.

Als Betriebssystem kommt Ubuntu 16.04 zum Einsatz, wobei die Greengrass Core-Umgebung vorinstalliert ist. Amazon-Angaben zufolge können zahlreiche Deep Learning-Frameworks genutzt werden, vorkonditionierte Modelle zur Bilderkennung sind bereits enthalten. Amazon gibt an, dass Entwickler auch dank vorgegeben Modellbeispiele innerhalb von kürzester Zeit etwa eigene Projekte zur Erkennung von Objekten, Aktivitäten oder Personen realisieren können.

Die AWS DeepLens wird ab sofort in den USA für 250 US-Dollar verkauft. Ein Deutschland-Start wurde noch nicht kommuniziert.

Quelle(n)

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Silvio Werner
Silvio Werner - Senior Tech Writer - 3587 Artikel auf Notebookcheck veröffentlicht seit 2017
Ich bin seit über zehn Jahren journalistisch aktiv, den Großteil davon im Bereich Technologie. Dabei war ich unter anderem für Tom's Hardware und ComputerBase tätig und bin es seit 2017 auch für Notebookcheck. Mein aktueller Fokus liegt insbesondere auf Mini-PCs und auf Einplatinenrechnern wie dem Raspberry Pi – also kompakten Systemen mit vielen Möglichkeiten. Dazu kommt ein Faible für alle Arten von Wearables und insbesondere für Smartwatches. Hauptberuflich bin ich als Laboringenieur unterwegs, weshalb mir weder naturwissenschaftliche Zusammenhänge noch die Interpretation komplexer Messungen fern liegen.
Kontakt: silvio39191
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Autor: Silvio Werner, 14.06.2018 (Update: 14.06.2018)