Projeto Final Udacity

AWS Deep Racer

PT-BR

Esse projeto contém um relatório em PDF (em inglês) com o detalhamento do projeto. É possível acessar o mesmo relatório em português aqui.

Execução: Para realização do trabalho utilizei a plataforma AWS Deep Racer da Amazon.

Avaliação de logs: Para avaliação dos logs, utilizei os notebook, conforme descrito no relatório da pasta logs-analysis.

Os pré requisitos para execução dos notebook são:

• Python 3.5 ou superior
• AWS CLI: https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-chap-configure.html
• boto3 >= 1.9.133
• Boto Configuration: https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/guide/configuration.html
• Numpy
• Pandas
• Matplotlib
• Shapely Library
• log_analysis (log_analysis.py no próprio diretório)

Esse projeto é derivado do projeto https://github.com/aws-samples/aws-deepracer-workshops.

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EN

This project contains a PDF report detailing the project.

Execution: To do the work I used the AWS Deep Racer platform from Amazon.

Log evaluation: For log evaluation, I used the notebooks, as described in the logs-analysis folder report.

The prerequisites for running the notebooks are:

• Python 3.5 or higher
• AWS CLI: [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-chap-configure.html[(https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/ cli-chap-configure.html)
• button3> = 1.9.133
• Boto Configuration: [https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/guide/configuration.html[(https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/guide/ configuration.html)
• Numpy
• Pandas
• Matplotlib
• Shapely Library
• log_analysis (log_analysis.py in the directory itself)

This project is derived from the project https://github.com/aws-samples/aws-deepracer-workshops.