#自己紹介
qiita初投稿です。
まだ社会人として一年経っていない台湾エンジニアでございます。
一人でそこそこDeep learningを勉強し、開発しています。
#本題
この度のセミナーは、三つのテーマで行いました。
以下は三つのテーマを分けて書きたいと思います。
##AWS machine learning Introduction
講師：Swami Sivasubramanian, VP of Amazon ML

最初に、Amazon web service on machine learningの歴史について話がありました。
こちらに、Amazon Go という新しいサービスを紹介しました。
一つの例としては、量販店内に、カメラを設置して、カスタマーの購入行動を認識し、自動で口座から金額を落とす。
更に、商品広告の最適化とリマーケティングもカスタマーの行動から学習し、分析することができます。

##Amazon Rekognition, Computer Vision
講師：Ranju Das, Director - Amazon Rekognition

画像認識については、大体想像できる機能が提供してます。
オブジェクトとシーンの検出、表情認識、画の節度、顔の比較、有名人の認識、画像内のテキスト
この辺は他のウェブサービスも提供していると思いますが、アマゾンの感知精度が高いと個人的に思います。

動画分析は今回の見出しです。
リアルタイムで、以上で述べた機能は動画でも適用されます。
実際のデモも展示した。（2018/04/19時点で、AWS Rekonitionサイト上のデモと違います）
人の動きと移動の追跡はお見事に追い付きました。
この機能を用いて、スマートハウスのエントリーとか人の行動研究などが活用できると思います。

##Amazon Sagemaker technical update
講師：Sunil Mallya, Sr. AI Solutions Architect, Deep Learning

機械学習する流れは、構築→トレーニング→公開という三つのサイクル。
Sagemakerは、以上のフローを一体化したプラットフォームでございます。
さらに、ビッグデータを処理するため、StreamingとShared State二つのソリューションで、機械学習のスビートを上がることができました。
一般的な機械学習アルゴリズムはサンプル中に入っており、アマゾン独特なアルゴリズムも使えます。
普段より早い、処理できるデータ量も多い機械学習プラットフォームでございます。

##後記
別にアマゾンからお金もらっていないので、ただ自分が思ったことを記録しました。
あくまで個人の意見でございます。

（トランスレータしゃべり早すぎwwwwwあえて、英語に集中しました。