由進階機器學習技術─強化學習（Reinforcement Learning，RL） 驅動的1/18比例自動駕駛賽車 AWS DeepRacer 全球自動駕駛賽車聯盟，自 Amazon Web Services（AWS）在全球年度雲端盛事 AWS re:Invent 2018發表以來受到各界注目，透過有趣和高娛樂性的方式為開發人員提供探索機器學習的機會。受到 COVID-19 疫情影響，今年 AWS DeepRacer 所有賽事移師線上進行虛擬賽，依然吸引全球產業界和學術界開發人員躍躍欲試。全球眾多企業及學校也透過 AWS DeepRacer 舉辦工作坊和賽事，通過寓教於樂的方式培養機器學習及雲端人才。
交通大學 CGI Lab 學生表現優異 獲得本年度全球冠、季軍
今年AWS DeepRacer全球自動駕駛賽車聯盟總決賽在台灣12月15日晚AWS re:Invent 大會上公佈最終結果，由國立交通大學電腦遊戲與智慧實驗室（CGI Lab）學生許博鈞（PoChun-NCTU-CGI）和郭奎廷（Kuei-NCTU-CGI）分別拿下總冠軍和季軍，再度將榮耀抱回台灣。許博鈞在資格賽的線上對戰聯賽得過數次冠軍，郭奎廷在5月線上高峰會競速賽獲得冠軍，兩位也是晉級決賽唯二的學生代表，與六位各國企業開發人員在線上模擬環境透過對戰模式，以最短時間完成5圈，奪得最後名次。 2020 AWS DeepRacer 全球自動駕駛賽車聯盟自今年三月起展開為期八個月的資格賽，超過1萬人次的挑戰和篩選，最終由112位全球各界好手在 AWS re:Invent 2020 上進行分組淘汰賽。
順著去年校友朱詠嘉在全球联盟賽季軍成績的參賽經驗，交通大學CGI Lab今年有備而來，藉由學長的經驗分享和傳承，從三月開始透過進行比賽和觀摩對手，不斷優化RL模型，讓自己的AWS DeepRacer跑出了更好的成績。由學長黃勁博帶領高誌佑、許博鈞、郭奎廷和鄭紹雄等四位學弟，爭取到re:Invent冠軍賽參賽資格，並在分組淘汰賽的第一組（JP & TW）稱霸前四名，刷掉去年世界冠軍的日本選手Sola，全數晉級32強。最後由許博鈞和郭奎廷出戰總決賽，獲得2分00.856秒和2分2.655秒的好成績，打敗許多優秀的企業參賽者，再度凸顯台灣機器學習領域人才的優異表現。
觀看總決賽精彩片段： https://www.youtube.com/watch?v=lBj3PN91aqE
刷掉去年世界冠軍的日本選手Sola，全數晉級32強。最後由許博鈞和郭奎廷出戰總決賽，獲得2分00.856秒和2分2.655秒的好成績，打敗許多優秀的企業參賽者，再度凸顯台灣機器學習領域人才的優異表現
企業和學校積極導入AWS DeepRacer 以趣味競賽培養機器學習技能人才
正因為聯賽的趣味性，不少校園也積極導入 AWS DeepRacer，讓學生可以提早接觸機器學習，藉由自駕車競賽提高學生學習興趣，提早培訓產學人才。今年年初逢甲大學便採購了數台實體 DeepRacer 車輛並建制實體賽道，將自駕車應用於課堂教學中，共有超過 30 位不同院系的同學修課，成爲校內推動AI學習的新利器；在 AWS 專家的指導下，逢甲大學六月在校內舉辦台灣首場校園 AWS DeepRacer 大賽，持續把雲端科技融入教育與實作中
AWS DeepRacer也在企業端吹起旋風，讓機器學習不再遙遠，幫助鼓勵員工和企業擁抱創新，從而進行數位轉型。全球領先金融服務公司Capital One，Morning Star都曾積極舉辦DeepRacer競賽，其中Morning Star在2019年5月舉辦的比賽，共有來自8個國家的445員工參與，其中有35%來自技術部門，在公司內部獲得相當高的評價。在台灣及新加坡，星展銀行也透過舉辦DeepRacer競賽活動，讓員工建構AI運作邏輯與思維，體驗機器學習。
AWS香港暨台灣總經理王定愷表示：「交通大學CGI Lab團隊可以再度站上世界舞台並從中脫穎而出，再次證明台灣年輕的科技人才不容小覷。我們很高興看到許多企業利用AWS DeepRacer的趣味性進行組織創新，這些活動讓機器學習技術不再遙遠、生硬，同時提供給員工實作人工智慧和機器學習技能的機會。我們期待通過DeepRacer，繼續帶動台灣各領域對雲端人才的培養，幫助台灣人才持續精進。」
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