AWS 深度學習之旅
如果您和我一樣，就會對人工智慧 (AI)、機器學習 (ML) 和深度學習這些主題有極大興趣和深感興奮。AI、ML 和深度學習的應用越來越廣泛，對我來說，這意味著艾薩克·阿西莫夫博士的科幻小說、《星球大戰》中機器和醫療的進步，以及讓柯克船長和他的《星際迷航》艦員能夠“前往沒有人去過的地方”的那些技術都可成為現實。
大多數對前述主題感興趣的人都熟悉深度學習支援的 AI 和 ML 解決方案，如實現影象和視訊分類的卷積神經網路、語音識別、自然語言介面和推薦引擎。但是，設定基礎設施、環境和工具，讓資料科學家、機器學習實踐者、研究科學家和深度學習愛好者/擁護者能夠深入鑽研這些技術並不總是那麼容易。大多數開發人員都渴望能夠快速上手深度學習，從而使用深度學習技術來訓練模型和開發解決方案。
因此，無論您是經驗豐富的資料科學家，還是急切想在這方面入門的開發人員，我都樂意分享一些資源，幫助您快速構建深度學習解決方案。
深度學習資源
Apache MXNet 是 Amazon 選擇的深度學習框架。藉助強大的 Apache MXNet 框架和 NVIDIA GPU 計算，您可以在 AWS 雲中方便地啟動您的可擴充套件深度學習專案和解決方案。隨著您開始探索 MxNet 深度學習，有很多自助教程和資料集可供您使用：
- 啟動 AWS 深度學習 AMI：該指南可引導您完成基於 Ubuntu 啟動 AWS 深度學習 AMI 的步驟
- MXNet – 建立計算機視覺應用程式：該實踐教程使用預構建的筆記本指導您完成使用神經網路實現計算機視覺應用程式來識別手寫數字的整個過程
- AWS 機器學習資料集： AWS 在您可以免費訪問的 AWS Marketplace 中託管機器學習資料集。這些大型資料集可供任何人用來分析資料，而無需下載或儲存這些資料。
- 預測和提取 – 學習使用預先訓練的模型來進行預測：該實踐課程將指導您藉助預先訓練的模型並使用完整 Imagenet 資料集來進行預測和特徵提取。
AWS 深度學習 AMI
AWS 提供可在 Amazon EC2 上使用的 Amazon 系統映像 (AMI)，用於快速部署開啟您的深度學習之旅所需要的基礎設施。 預先配置了主流的深度學習框架，使用 Amazon Linux 上的 Amazon EC2 例項和可以為 AI 目標解決方案和模型啟動的 Ubuntu 來構建。在深度學習 AMI 中支援和預配置的深度學習框架有：
- Apache MXNet
- TensorFlow
- Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)
- Caffe
- Caffe2
- Theano
- Torch
- Keras
此外， 為 Jupyter 筆記本安裝與 Python 2.7/3.4、適用於 Python 的 AWS 開發工具包有關的預配置庫以及其他與 Python 程式包和依賴項相關的資料科學內容。這些 AMI 還隨附 NVIDIA CUDA 和與所有受支援的深度學習框架一起預安裝的 NVIDIA CUDA 深度神經網路 (cuDNN) 庫，對於 Apache MXNet 框架則會安裝 Intel Math Kernel 庫。您可以使用嘗試深度學習 AMI 連結訪問 AWS Marketplace，從而啟動任何深度學習 AMI。
總結
現在是深入鑽研深度學習的大好時機。通過使用在 AWS 雲中執行的 AWS 深度學習 AMI，可以讓您的深度學習環境快速執行起來，從而加快您在深度學習方面的工作進度，您也可以通過使用 AWS 自助資源詳細瞭解 AWS 上使用 MXNet 的深度學習。當然，您還可以通過檢視 AWS 深度學習頁面、Amazon AI 產品頁面和 AWS AI 部落格，瞭解有關 AWS 上深度學習、機器學習和人工智慧的更多資訊。
願大家都得到深度學習之原力。
– Tara
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