L'évolution de la transformation numérique se basera sur les avantages de la vision par ordinateur et du traitement du langage naturel pour activer de nouveaux modèles commerciaux alignés sur le monde physique et numérique des citoyens. Découvrez dans cette session comment déployer des modèles de machine learning pour tirer parti de la puissance des appareils intelligents grâce à Alexa et traiter les données rapidement en périphérie, même sans connectivité, à l'aide de caméras intelligentes et d'agents autonomes.

1. S O M M E T D U
S E C T E U R P U B L I C
O T T A W A

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Machine learning à l’extrémité
Alex Coqueiro
Équipe de solutions d’architecture pour le secteur public
AWS
@alexbcbr #AWSPSSummit @AWS_GOV

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Comment repousser du machine learning a l’extrémité

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Implantation d’images de classification par
Caffe
Entraîné sur des instances EC2 P2 mais
exécuté a l’extrémité (Centre de distribution)

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Quelques-uns de nos clients utilisant le machine learning
…

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Vidéo Regardez l'autre écran.

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Reconnaissance
vocale
Villes
intelligentes
Reconnaissance
faciale
Détection
d’anomalie
Et plus
encore
!
Agriculture
intelligente
Maintenance
prédictive
Voitures
autonomes
Surveillance
vidéo
Robotique
Cas d’utilisation

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Comment ça fonctionne…

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DONNÉES

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Construisons une solution…
https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Lake_Agnes_im_Banff_National_Park.jpg#metadata

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L A V O I X R E P R É S E N T E L E P R O C H A I N
G R A N D B O U L V E R S E M E N T E N
I N F O R M A T I Q U E

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A L E X A , W H A T I S T H E W E A T H E R I N O T T A W A ?
Speech
Platform
Weather
“Speak” directive
Intent
Recognition result
Intent
Recognition result
Text/SSML
W A K E W O R D
D E T E C T I O N
S P E E C H
C A P T U R E
T E X T T O
S P E E C H O U T P U T
A l e x a Vo i c e S e r v i c e
Alexa’s voice
Recognize
User’s utterance
Alexa’s voice
ASR
NLU
Skill
TTS
A L E X A , Q U E L L E E S T L A M É T É O À O T T A W A ?

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S U M M I T
Service Alexa
Alexa
Skills
Kit
Alexa
Voice
Services

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Apprentissage semi-supervisé
https://developer.amazon.com/blogs/alexa/post/9e8392c6-5476-4a34-a2d8-c4e479677954/new-speech-recognition-experiments-
demonstrate-how-machine-learning-can-scale
Transfert de l’apprentissage
avec LSTM
(mémoire à long-court
terme)
Amène une voiture à
<Destination>
Trouve-moi une voiture
…

19. Infrastructure management
Votre code de
‘Skill’

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GetTicketIntent
Intent
Utterances and Intents
Alexa, demande parc national le coût du billet
wake word utteranceskill namelaunch

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A W S L A M B D A
AWS Lambda vous permet d'exécuter du code sans avoir à
mettre en service ou gérer des serveurs.

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LA VISION PAR ORDINATEUR permet aux
machines de capturer et analyser les données
visuelles de manière automatique, et de
prendre des decisions en fonction de cette
analyse.

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Inférences et
acions locales sur
appareil
Intelligence
extraite
Modèle formé
Exécuter l'inférence de manière locale

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AWS Deep Learning AMI
Amazon Elastic
Compute Cloud
(Amazon EC2) c5 p3
Amazon SageMaker
Expérimenter et former dans le cloud

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La couche de convolution
Lorsqu'elle est combinée sur plusieurs couches, la convolution est
capable d'apprendre des caractéristiques hiérarchiques, avec des
niveaux d'abstraction croissants
Couche 1
Bords
Couche 2
Courbes
Couche N
Classes

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Construire un “réseau de neurones” pour la
classification d’images
from mxnet.gluon import nn
net = nn.Sequential()
net.add(nn.Conv2D(channels=6, kernel_size=5, activation='relu'),
nn.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2),
nn.Conv2D(channels=16, kernel_size=3, activation='relu'),
nn.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2),
nn.Flatten(),
nn.Dense(120, activation="relu"),
nn.Dense(84, activation="relu"),
nn.Dense(10))

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AWS DeepLens
Caméra vidéo en HD
Moteur
d'apprentissage en
profondeur conçu sur
mesure
Micro-SD
Mini-HDMI
USB
USB
Reset
Audio out
Power
Un nouveau moyen d’apprendre
Conçu sur mesure pour l’apprentissage profond
Vaste soutien pour plusieurs Frameworks
Déploiement de modèles à travers Amazon
SageMaker
Intégré avec AWS
Entièrement programmable avec AWS Lambda

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AWS DeepLens

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Utiliser vos propres modèles avec Amazon DeepLens
• AWS DeepLens peut executer les
modèles TensorFlow, Caffe et
Apache MXNet
• Inception
• MobileNet
• NasNet
• ResNet
• And others
• Formez ou reglez votre modèle
sur Amazon SageMaker

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… étendre le concept pour d’autres cas d’utilisation …
Équipement médical Machinerie industrielle
Environnements
extrêmes

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AWS IoT Greengrass vous permet d’étendre sans difficulté
les services AWS aux appareils en périphérie pour une
exploitation en local des données qu'ils génèrent, tout en
continuant à utiliser les ressources du cloud AWS.
Données
traitées sur le
cloud
Données
traitées
localement
Repousser les limites
AWS Greengrass

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Inférences et
actions locales
sur l’appareil
Intelligence
extraite
Modèle formé et fonction
Lambda
Déployer et prédire avec AWS Greengrass

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Amazon SageMaker Neo : Former une seule fois,
exécuter partout
Neo

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Explorer des domaines d’affaires en mouvement

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Renforcer les agents autonomes
ÉPISODEÉTAT

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L’apprentissage par renforcement dans le monde
réel
Récompenser le
comportement
positif
NE PAS
récompenser
le comportement
négatif
Le résultat!

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• Construire des modèles de machine learning dans
Amazon SageMaker
• Entraînez-vous, testez et parcourez la piste à
l'aide du simulateur de course 3D AWS DeepRacer
• Participez à la première ligue mondiale de course
automobile autonome au monde pour tenter de
gagner des prix et une chance de remporter la
convoitée AWS DeepRacer Cup.
AWS DeepRacer
Une voiture de course entièrement autonome à l'échelle 1 / 18ème conçue pour vous
aider à apprendre l'apprentissage par renforcement a travers la conduite autonome

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Sous le capot
• 1:18 4WD échelle de la voiture
• Processeur Intel Atom
• Système de mémoire: 4 GB RAM
• Système de stockage : 32 GB (extensible)
• 802.11ac Wi-Fi
• 4 MP Camera (MJPEG)
• Ubuntu 16.04.3 LTS
• ROS Kinetic
• Boîte à outils Intel OpenVINO
• Batterie de la voiture: 7.4V/1100mAh
batterie en Lithium Polymer
• Batterie de l’ordinateur: 13600 mAh USB-C
PD
• 4x USB-A, 1x USB-C, 1x Micro-USB, 1x
HDMI

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AWS Cloud
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DeepRacer
NAT gateway
VPC
AWS DeepRacer
Modèles
Simulation
vidéo
Métriques
Simulateur d’architecture AWS DeepRacer

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AWS RoboMaker
Un service qui aide les
développeurs à développer, tester
et déployer des applications
robotiques, ainsi qu'à créer des
fonctions robotiques intelligentes à
l'aide de services cloud

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Nous ne sommes pas des
spectateurs, mais des acteurs du
futur
Herb Simon, 2000

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ml.aws
@alexbcbr
#AWSPSSummit @AWS_GOV

44. Merci!
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Alex Coqueiro
Équipe de solutions d’architecture pour le secteur public
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