Pit Stop
欢迎来到 AWS DeepRacer Pit Stop，所有技能级别的开发人员都可以在这里分享和获取来自 AWS DeepRacer 社区的赛车建议。寻找最新资源以及来自专家的建议，了解如何优化模型以改进往返时间，并与全球赛车手分享赛车策略。
2020 年 AWS DeepRacer re:Invent 研讨会
点播观看 2020 年 re:Invent 研讨会，快速了解如何才能登上颁奖台。
200L：开始使用机器学习
参与 AWS DeepRacer 的实操体验，并建立您的第一个模型。
300L：AWS DeepRacer 分析工具
探索通过日志进行强化学习的人工分析能如何改善您的赛车成绩
400L：借助 SageMaker 统御赛道
深入探究 SageMaker 笔记本，了解如何将强化学习模型应用于相关使用案例。
掌握机器学习的 60 秒技巧
查看有关机器学习的快速提示，例如模型构建流程和行动空间。
实现整合
了解模型构建流程中整合的重要性。
定义行动空间
从 AWS DeepRacer TV 主持人 Blaine Sundrud 那里了解行动空间。
过拟合
了解过拟合 AWS DeepRacer 模型的优点和缺点。
帮您提高赛车表现的教程
路标
使用路标绘制您的机器学习之旅地图。
入门资源
无论您是机器学习的新手，还是准备在现有技能的基础上继续学习，我们都可以帮助您为比赛做好准备。
Re:Invent 2019 上的 AWS DeepRacer 专家训练营
在 AWS DeepRacer 专家的指引下，深入探究测试您的第一个模型的技巧。
官方商城
评价赛道商店中独有的 AWS DeepRacer 服装
AWS DeepRacer TV
AWS DeepRacer TV 参加了世界上第一个全球自动驾驶赛车联盟，其中包括各种技术水平的开发人员，他们在此过程中培养自己的机器学习技术。收看 F1 职业选手 Daniel Ricciardo、Tatiana Calderón 和 Rob Smedley 的征程，这是他们首次对垒，类似的专业 ML 开发人员都有希望竞争在 AWS re:Invent 上角逐锦标的机会。
无法获得足够的 F1 体验？ 重新会合我们的 AWS DeepRacer 专家 Brian Townsend 和 Eddie Calleja 以及 F1 的 Rob Smedley，更深入地探究职业选手在 Grand Prix 期间所采用的机器学习策略。
观看第 6 集的剧情，世界上最优秀的 64 位 AWS DeepRacer 开发人员在 re:Invent 锦标赛杯淘汰赛中展开对决。
第一季在一声巨响中结束，2019 年的锦标赛冠军在 64 位决赛者中诞生。
