인공지능 에이전트를 더욱 똑똑하게 만드는 방법: Amazon Bedrock AgentCore의 장기 메모리 활용 가이드 AI 에이전트가 사용자와 진정한 관계를 형성하려면 단지 대화를 기억하는 것을 넘어서, 그…
엔터프라이즈 기업 운영 혁신을 위한 고도화된 AI 적용 방안: Amazon Nova 활용 사례 기업들이 AI를 도입하면서 가장 큰 고민 중 하나는 실제 비즈니스 운영에서 어떻게…
아마존 SageMaker Studio에서 Scala 개발 환경 구성 가이드: Almond 커널을 활용한 통합 방법 도입 데이터 분석과 머신러닝 플랫폼으로 널리 활용되는 Amazon SageMaker Studio는 기본적으로 Python…
대규모 언어 모델을 위한 분산 학습 환경, Amazon EKS와 Deep Learning Containers로 완성하기 인공지능 기술이 발전하며 대규모 언어 모델(LLM)의 학습 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 최근…
세일즈포스가 Amazon Bedrock Custom Model Import를 활용하여 LLM 배포를 혁신한 방법 도입 대규모 언어 모델(LLM)을 운영 환경에 안정적으로 배포하는 것은 많은 기업에게 기술적 도전과제를 안겨줍니다.…
사물인터넷(IoT) 장치의 수가 기하급수적으로 증가하면서 우리는 더 스마트하고 연결된 환경을 경험하고 있습니다. 하지만 그 이면에는 장치들을 효율적으로 관리하기 위한 어려운 과제가 존재합니다. 기존 방식은 각각의…
인공지능과 물리 시스템의 융합, 'Physical AI' 도입 가이드 AI 기술은 지금까지 주로 디지털 영역에서 활약해왔지만, 이제 물리적 환경으로 확장되며 산업 전반에 혁신을 불러오고 있습니다. 이른바…
의료 보고서 분석 대시보드: Amazon Bedrock, LangChain, Streamlit으로 구현한 AI 자동화 활용 방법 의료 현장에서는 다양한 유형의 검사 보고서를 신속하게 분석하고 해석하는 능력이 매우 중요합니다.…
AWS Amazon Quick Suite와 MCP 통합을 통한 엔터프라이즈 AI 활용 가이드 기업은 사람과 AI 에이전트가 조직 내부 애플리케이션 및 데이터에 접근하고 협업할 수 있는 통합…
임상시험 사이트 선정, 이제는 자동화의 시대 – Kitsa와 AWS Quick Automate 사례 서론 임상시험 산업은 신약, 치료법, 의료기기 등의 안전성과 효능을 검증하기 위한 핵심 단계로,…