더욱 발전된 기계 학습(Machine Learning) 기법 가운데 강화 학습(Reinforcement Learning)이 있다. 트레이닝 데이터로 인공지능을 교육하는 기계 학습과 달리 강화 학습은 매우 복잡한 행동 양식을 가르쳐서 기계가 짧은 시간 안에 결정을 내리게 할 수 있다. 아마존 웹 서비스(AWS)에서 개인용 컴퓨터 수준의 하드웨어를 내장하고 있는 딥 레이서(aws.amazon.com/deepracer)라는 1/18 스케일의 장난감 자동차를 사전 주문받고 있다. 이것은  어린이의 STEAM 교육을 위한 것이 아니라 인공 지능 개발자들이 경쟁하며 협력하는 교육 플랫폼으로, 자율 주행차 기술에 필요한 강화 학습 연구를 촉진할 목적으로 탄생됐다. 엄밀히 말하면, 앞쪽에 장착된 카메라로 지형과 길을 인식해 스스로 주행하는 로봇에 가까워 전기 모터로 사륜구동 주행을 하는 '자율 주행차의 미니어처'라고 할 수 있다. AWS의 개발자 회원으로 가입하고 399달러에 구매하면, 세이지 메이커(SageMaker)라는 프로그램으로 가상의 레이싱 트랙을 제작하고, 딥 레이서에게 어떻게 하면 가장 빠르게 달릴 수 있는지 교육할 수 있다. 그 후, AWS에서 개최하는 딥 레이서 챔피언십에 참가해 실제 차량 간의 경주를 한다. 요약하자면, AWS에서 제작한 시뮬레이터 프로그램과 자율 주행차 미니어처를 사용해서 개발자들이 강화 학습 기술을 연마하고 이후 실제 환경에서 확인해본다. 

AWS DeepRacer, Amazon Web Services(2018/11)