Este post foi escrito em parceria com Jennifer Bergstrom, diretora técnica sênior da ParsonsX.
Corporação Parsons (NYSE:PSN) é uma empresa líder em tecnologia disruptiva nos mercados de infraestrutura crítica, defesa nacional, espaço, inteligência e segurança, fornecendo soluções em todo o mundo para ajudar a tornar o mundo mais seguro, saudável e conectado. A Parsons fornece serviços e recursos em segurança cibernética, defesa antimísseis, tecnologia de estações terrestres espaciais, transporte, remediação ambiental e tratamento de água/águas residuais, para citar alguns.
A Parsons é uma comunidade de construtores e investe fortemente em programas de desenvolvimento e qualificação de funcionários. Com programas como ParsonsX, a iniciativa de transformação digital da Parsons e – 'The Guild,' – uma comunidade focada no funcionário, a Parsons se esforça para ser um empregador de escolha e envolve seus funcionários em programas de desenvolvimento de carreira durante todo o ano para criar uma força de trabalho da futuro.
Nesta postagem, mostramos como a Parsons está construindo sua força de trabalho de próxima geração usando aprendizado de máquina (ML) e inteligência artificial (IA) com AWS Deep Racer de forma divertida e colaborativa.
À medida que a pegada da Parsons se move para a nuvem, sua liderança reconheceu a necessidade de uma mudança na cultura e um requisito fundamental para educar sua força-tarefa de engenharia sobre o novo modelo operacional, ferramentas e tecnologias de nuvem. A Parsons está observando as tendências do setor que tornam imperativa a incorporação de recursos de IA e ML aos processos estratégicos e táticos de tomada de decisão da organização. Para melhor atender às necessidades do cliente, a Parsons deve aprimorar sua força de trabalho em ferramentas de IA/ML e como dimensioná-la em uma organização corporativa. A Parsons tem a missão de tornar a IA/ML uma base de negócios em toda a empresa.
Parsons escolheu AWS Deep Racer porque é um desafio divertido, interativo e empolgante que atraiu uma gama mais ampla de funcionários e não exigia um nível significativo de especialização para competir. Parsons descobriu que a AWS tem muitos especialistas dedicados do AWS DeepRacer no campo que ajudariam a planejar, configurar e executar uma série de eventos e desafios de IA/ML. Parsons percebeu que o sucesso desse evento seria impulsionado por mecanismos e processos eficientes que a comunidade do AWS DeepRacer implementou.
O objetivo da Parsons era capacitar seus funcionários de forma divertida e competitiva, com ligas virtuais entre grupos de pares e um evento presencial para os melhores pilotos. A iniciativa de educação em parceria com a AWS foi composta por quatro fases.
Primeiro, Parsons organizou um workshop virtual ao vivo com especialistas da AWS na comunidade AI/ML e DeepRacer. O workshop ensinou os fundamentos do aprendizado por reforço, funções de recompensa, ajuste de hiperparâmetros e acesso ao console do AWS DeepRacer para treinar e enviar um modelo.
Na fase seguinte, eles organizaram uma corrida virtual da liga da comunidade para todos os funcionários participantes da Parsons. Os modelos foram otimizados, enviados e disputados, e os vencedores foram anunciados no final da corrida. Os participantes das ligas virtuais eram colaboradores individuais e gerentes de linha de frente de várias funções na Parsons, incluindo engenheiros civis, engenheiros de pontes, engenheiros de sistemas e software, analistas de dados, gerentes de projeto e gerentes de programa. Juntando-se a eles como participantes da liga estavam presidentes de unidades de negócios, SVPs, VPs, diretores seniores e diretores.
Na terceira fase, foi realizada uma liga presencial em Maryland. Os quatro principais participantes das ligas virtuais viram seus modelos carregados e pilotados em carros físicos do AWS DeepRacer em uma pista construída no local. Os quatro principais concorrentes neste evento incluíram um CTO de mercado, um engenheiro de sinalização de projeto, um engenheiro de projeto e um estagiário de engenharia.
A quarta e última fase do evento teve cada um dos quatro competidores apresentando um passo a passo técnico das técnicas utilizadas para desenvolver, treinar e testar seus modelos. Por meio do AWS DeepRacer, Parsons não apenas demonstrou o impacto que esse evento conseguiu causar globalmente em todas as divisões, mas também que conseguiu criar uma experiência memorável para os participantes.
Mais de 500 funcionários de várias unidades de negócios e organizações de serviços da Parsons em todo o mundo se registraram logo após a publicação interna do anúncio do desafio do AWS DeepRacer. O workshop do AWS DeepRacer atraiu um interesse sem precedentes, com mais de 470 funcionários da Parsons ingressando no workshop inicial. O workshop virtual gerou engajamento significativo – 245 usuários ativos desenvolveram mais de 1,500 modelos e passaram mais de 500 horas treinando esses modelos no console do AWS DeepRacer. A liga virtual foi um sucesso retumbante, com a participação de 185 pilotos de todo o país e a inscrição de 1415 modelos na competição!
A liga virtual do AWS DeepRacer na Parsons forneceu um ambiente divertido e convidativo com muitas iterações, aprendizado e experimentação. O CTO da Parsons Market, John Statuli, que foi um dos quatro principais competidores na corrida, disse: “Foi muito divertido participar do evento AWS DeepRacer. Não faço programação há muito tempo, mas a combinação do workshop virtual do AWS DeepRacer e do programa AWS DeepRacer forneceu uma maneira fácil de participar e competir pelo primeiro lugar.”
Na corrida final realizada em Maryland, a Parsons transmitiu um evento virtual para toda a empresa que apresentou uma competição acirrada entre os quatro principais concorrentes de três unidades de negócios diferentes. A principal liderança da Parsons se juntou ao evento, incluindo CTO Rico Lorenzo, D&I CTO Ryan Gabrielle, Presidente de Comunidades Conectadas Peter Torrellas, CDO Tim LaChapelle e Diretora Sênior da ParsonsX Jennifer Bergstrom. No evento, Parsons organizou um webinar com mais de 100 participantes e um passo a passo do vencedor de seus modelos.
Com uma resposta tão impressionante de funcionários em todo o mundo e um interesse no aprendizado de IA/ML, a Parsons agora está planejando vários eventos adicionais para continuar aumentando a base de conhecimento de seus funcionários. Para continuar aprimorando e educando sua força de trabalho, a Parsons pretende realizar mais eventos e workshops do AWS DeepRacer com foco na prevenção de objetos, um workshop de mergulho profundo do Amazon SageMaker e uma corrida frente a frente do AWS DeepRacer. A Parsons continua trabalhando com a AWS em serviços de IA/ML para criar soluções de classe mundial nas áreas de infraestrutura crítica, defesa nacional, espaço e segurança cibernética.
Não importa se sua organização é novata em machine learning ou está pronta para desenvolver habilidades existentes, o AWS DeepRacer pode ajudá-lo a chegar lá. Para saber mais visite Obtendo Começou com o AWS DeepRacer.
Sobre os autores
Jenn Bergstrom é Parsons Fellow e Diretor Técnico Sênior. Ela é apaixonada por soluções e estratégias tecnológicas inovadoras e gosta de projetar soluções de nuvem bem arquitetadas para programas em todos os domínios da Parsons. Quando não está impulsionando a inovação na Parsons, ela adora explorar o mundo com o marido e as filhas e orientar diversos indivíduos em transição para a indústria de tecnologia. Você pode alcançá-la em LinkedIn.
Deval Parikh é arquiteto sênior de soluções corporativas na Amazon Web Services. Ela é apaixonada por ajudar as empresas a reinventar seus negócios na nuvem, conduzindo-as com orientação estratégica de arquitetura e construindo protótipos como especialista em AWS. Ela também é membro ativo do conselho do grupo de afinidade Women at AWS, onde supervisiona programas universitários para educar os alunos sobre tecnologia de nuvem e carreiras. Ela também é uma ávida caminhante e pintora de óleo sobre tela. Você pode ver muitas de suas pinturas em www.devalparikh.com. Você pode alcançá-la em LinkedIn.
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- Fonte: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/leveraging-artificial-intelligence-and-machine-learning-at-parsons-with-aws-deepracer/
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