Amazon Web Services (AWS) ha anunciado dos nuevas iniciativas diseñadas para hacer el aprendizaje automático más accesible para cualquier persona interesada en aprender y experimentar con la tecnología. La beca AWS AI & ML es un nuevo programa de educación y becas destinado a preparar a los estudiantes subrepresentados y desatendidos a nivel mundial para carreras en el aprendizaje automático.
El programa utiliza AWS DeepRacer y la nueva AWS DeepRacer Student League para enseñar a los estudiantes conceptos básicos de aprendizaje automático dándoles experiencia práctica en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático para coches de carreras autónomos, a la vez que se ofrece contenido educativo centrado en los fundamentos del aprendizaje automático.
AWS está aumentando el acceso al aprendizaje automático a través de Amazon SageMaker Studio Lab, un servicio de AWS que ayuda a los clientes a crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático.
«Las dos iniciativas que anunciamos hoy están diseñadas para abrir oportunidades educativas en aprendizaje automático para que sea más accesible a cualquier persona que esté interesada en la tecnología», dijo Swami Sivasubramanian, vicepresidente de Amazon Machine Learning en AWS. «El aprendizaje automático será una de las tecnologías más transformadoras de esta generación. Si queremos aprovechar todo el potencial de esta para resolver algunos de los problemas más difíciles del mundo, necesitamos que los mejores mentes que se incorporen a este campo desde todos los ámbitos y condiciones. Queremos inspirar y entusiasmar a una fuerza de trabajo a través de este nuevo programa de becas y romper las barreras de coste que impiden a muchos iniciarse en el aprendizaje automático».
El nuevo programa de educación y becas de 10 millones de dólares está diseñado para preparar a estudiantes subrepresentados y para carreras en el ámbito del aprendizaje automático.
El Foro Económico Mundial estima que los avances tecnológicos y la automatización crearán 97 millones de nuevos puestos de trabajo en el ámbito de la tecnología de aquí a 2025, incluso en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Mientras que en las oportunidades de trabajo en la tecnología están creciendo, la diversidad se está quedando atrás en las carreras de ciencia y tecnología.
Poner los recursos educativos a disposición de cualquier persona interesada en la tecnología es fundamental para fomentar una mayor diversidad en las carreras de inteligencia artificial y aprendizaje automático. La nueva beca AWS AI & ML tiene como objetivo ayudar a los estudiantes de secundaria y universitarios poco representados a aprender conceptos básicos de aprendizaje automático y a prepararse para carreras en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
Además del acceso gratuito a docenas de horas de formación en modelos de aprendizaje automático y materiales educativos, 2.000 estudiantes de comunidades subrepresentadas y desatendidas ganarán una beca para la programación de IA con Python, diseñado para proporcionar a los becarios las herramientas y técnicas de programación fundamentales y técnicas fundamentales para el aprendizaje automático.
Los graduados del primer programa de Nanodegree serán invitados a realizar una evaluación técnica. Quinientos estudiantes que reciban las puntuaciones más altas en esta evaluación obtendrán una segunda beca del programa Nanodegree de Udacity sobre aprendizaje profundo e ingeniería de aprendizaje para ayudarles a prepararse para una carrera en inteligencia artificial y aprendizaje automático. Estos 500 mejores estudiantes también tendrán acceso a oportunidades de tutoría por parte de expertos en tecnología de expertos en tecnología de Amazon e Intel para obtener ideas y consejos sobre su carrera.
Impartido en colaboración con Intel y con el apoyo de la plataforma de transformación del talento Udacity, el programa de becas AWS AI & ML permite a los estudiantes de todo el mundo acceder a decenas de horas de módulos de formación y tutoriales gratuitos sobre los fundamentos del aprendizaje automático y sus aplicaciones en el mundo real. Los estudiantes pueden utilizar AWS DeepRacer para convertir la teoría en acción práctica aprendiendo a como entrenar modelos de aprendizaje automático para impulsar un coche de carreras virtual.
Los estudiantes que completen con éxito los módulos educativos superando las pruebas de comprobación de conocimientos, cumpliendo ciertos objetivos de tiempo de vuelta de AWS DeepRacer y envíen un ensayo serán considerados para las becas del programa Udacity Nanodegree. Los estudiantes también pueden poner sus coches de carreras virtuales en la nueva AWS DeepRacer Student League. La Liga de Estudiantes de AWS DeepRacer Student League ayuda a personas de todos los niveles de habilidad a aprender a construir modelos de aprendizaje automático con un coche de carreras a escala 1/18 totalmente autónomo impulsado por el aprendizaje automático, un simulador de carreras en 3D y una competición global.
AWS DeepRacer ha sido utilizado por empresas como Capital One, BMW, Deloitte, JP Morgan Chase, Accenture y Liberty Mutual para enseñar a sus empleados a crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático de forma práctica.
Amazon SageMaker Studio Lab proporciona acceso sin costo a un entorno de desarrollo de aprendizaje automático para poner el aprendizaje automático en manos de todos.
Amazon SageMaker Studio Lab ofrece una versión gratuita de Amazon SageMaker, que es utilizada por investigadores y científicos de datos de todo el mundo para crear, entrenar e desplegar modelos de aprendizaje automático rápidamente. Amazon SageMaker Studio Lab elimina la necesidad de tener una cuenta de AWS o de proporcionar detalles de facturación para empezar a poner en marcha el aprendizaje automático en AWS.
Los usuarios simplemente se registran con una dirección de correo electrónico a través de un navegador y Amazon SageMaker Studio Lab proporciona acceso a un entorno de desarrollo de aprendizaje automático. Amazon SageMaker Studio Lab ofrece sesiones de usuario ilimitadas que incluyen 15 gigabytes de almacenamiento persistente para guardar los proyectos y hasta 12 horas de CPU y cuatro horas de computación en GPU para entrenamiento de modelos de aprendizaje automático sin costo alguno.
No hay recursos en la nube que construir, escalar o gestionar con Amazon SageMaker Studio Lab, por lo que los usuarios pueden empezar, parar y volver a trabajar en proyectos de aprendizaje automático con la misma facilidad con la que se cierra y se abre un ordenador portátil. Cuando los usuarios terminan de experimentar y quieren llevar sus ideas a la producción, pueden exportar fácilmente sus proyectos de aprendizaje automático a Amazon SageMaker Studio para desplegar y escalar sus modelos en AWS.
Amazon SageMaker Studio Lab puede utilizarse como un entorno de aprendizaje sin costo para los estudiantes o un entorno de creación de prototipos sin costo para los científicos de datos donde todo el mundo puede empezar a crear y entrenar modelos de aprendizaje automático de forma rápida y sencilla, sin obligación financiera o compromisos a largo plazo.
A principios de este año, Amazon anunció un nuevo principio de liderazgo: el éxito y la escala conllevan una amplia responsabilidad. AWS está escalando e invirtiendo en iniciativas para estar a la altura de este nuevo Principio de Liderazgo, incluyendo el compromiso de Amazon de proporcionar a 29 millones de personas acceso a la formación gratuita en computación en la nube de habilidades de computación en la nube para 2025, programas de educación en ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM) para jóvenes, como Amazon Future Engineer, AWS Girls’ Tech Day y AWS GetIT, así como colaboraciones con colegios y universidades.
Ahora, AWS está facilitando que más personas de grupos subrepresentados y poblaciones desatendidas se inicien en el aprendizaje automático, con educación gratuita, becas y acceso a la misma tecnología de aprendizaje automático que utilizan las de las principales startups, instituciones de investigación y empresas del mundo. Las dos iniciativas anunciadas hoy progresan de Amazon para hacer que las oportunidades de educación y formación sean ampliamente accesibles.
AWS e Intel tienen una relación de 15 años dedicada al desarrollo, la creación y el soporte de servicios en la nube que están diseñados para gestionar los costes y la complejidad, acelerar los resultados empresariales y escalar para satisfacer los requisitos informáticos actuales y futuros. «Como industria, debemos hacer más para crear una fuerza de trabajo tecnológica diversa e inclusiva», dijo Michelle Johnston Holthaus, Vicepresidenta Ejecutiva y Directora General del Grupo de Ventas, Marketing y Comunicaciones de Intel.
«Intel se enorgullece de apoyar iniciativas como el programa de becas AWS AI & ML, que se alinea con nuestro compromiso de proporcionar más acceso a las oportunidades STEM para los grupos subrepresentados y ayuda a diversificar la futura generación de profesionales de aprendizaje automático. Lo que hace que este programa de educación y becas sea único es que los estudiantes tienen acceso a un amplio conjunto de materiales de aprendizaje desde el principio. Esto es fundamental para mover realmente la aguja. El aprendizaje no está supeditado a la victoria, sino que forma parte del proceso».
Girls in Tech es una organización mundial sin ánimo de lucro dedicada a eliminar la brecha de género en la tecnología. «Impulsar la diversidad en el aprendizaje automático requiere programas intencionales que creen oportunidades y rompan barreras como el nuevo programa de becas AWS AI & ML», dijo Adriana Gascoigne, fundadora y CEO de Girls in Tech. «El progreso en la incorporación de más mujeres y comunidades subrepresentadas al campo del aprendizaje automático solo se logrará si todos trabajan juntos para cerrar la brecha de la diversidad». Girls in Tech se alegra de ver programas multifacéticos como la beca AWS AI & ML para ayudar a cerrar la brecha en la educación de aprendizaje automático y abrir el potencial de carrera entre estos grupos».
Hugging Face es una comunidad de IA para construir, entrenar y desplegar modelos de última generación potenciados por el código abierto de referencia en el aprendizaje automático. «En Hugging Face, nuestra misión es democratizar el aprendizaje automático del estado del arte del aprendizaje automático», dijo Jeff Boudier, Director de Marketing de Producto de Hugging Face.
«Con Amazon SageMaker Studio Lab, AWS está haciendo precisamente eso al permitir que cualquiera aprenda y experimente con ML a través de un navegador, sin necesidad de un PC de alta potencia o una tarjeta de crédito para empezar. Esto hace que el ML sea más accesible y más fácil de compartir con la comunidad. Estamos encantados de formar parte de este de ser parte de este lanzamiento y contribuir con ejemplos y recursos de transformadores Hugging Face para hacer que ML sea aún más accesible».
La misión de la Universidad de Santa Clara con el Departamento de Finanzas es educar a los estudiantes, a niveles de pregrado y posgrado, para que sirvan a sus organizaciones y a la sociedad en la tradición jesuita. «Amazon SageMaker Studio Lab ayudará a mis estudiantes a aprender los componentes básicos del aprendizaje automático eliminando los pasos de configuración de la nube necesarios para empezar. Ahora, en mis clases de procesamiento del lenguaje natural, los estudiantes tienen más tiempo para mejorar sus habilidades», dijo Sanjiv Das, profesor de Finanzas y Ciencia de Datos en la Universidad de Santa Clara.
«Amazon SageMaker Studio Lab permite a los estudiantes incorporarse a AWS rápidamente, trabajar y experimentar durante unas horas, y retomar fácilmente donde lo dejaron. Amazon SageMaker Studio Lab aporta la facilidad de uso de los cuadernos Jupyter en la nube tanto a los estudiantes principiantes como a los avanzados que estudian el aprendizaje automático».
La Universidad de Ingeniería de Pensilvania es la cuna del ordenador moderno. Fue allí donde se desarrolló el ENIAC, el primer ordenador digital electrónico de propósito general a gran escala en 1946. Durante más de 70 años, el campo de la informática en Penn ha estado marcado por emocionantes innovaciones. «Una de las partes más difíciles de la programación con aprendizaje automático es la configuración del entorno a construir. Los estudiantes suelen tener que elegir las instancias de computación, las políticas de seguridad y proporcionar una tarjeta de crédito», dijo Dan Roth, profesor de informática y ciencias de la información de la Universidad de Pensilvania. «Mis estudiantes necesitaban que Amazon SageMaker Studio Lab se abstrajera de toda la complejidad de la configuración y proporcionara un potente entorno de pruebas gratuito para experimentar. Esto les permite escribir código inmediatamente sin necesidad de pasar tiempo configurando el entorno de ML».
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