스플래시뮤직(Splash Music)은 생성형 인공지능의 진보를 활용하여 음악 산업의 새로운 지평을 열고 있습니다. 사용자 누구나 허밍만으로도 스튜디오 수준의 음악을 생성할 수 있도록 돕는 자체 모델 'HummingLM'과…
올바른 LLM 선택, 감으로 하지 말고 데이터 기반으로: 360-Eval을 활용한 모델 평가 가이드 최근 생성형 AI와 대형 언어 모델(LLM)의 발전으로 인해 기업들은 다양한 모델 중에서…
고객 응대 자동화를 가속화하는 Amazon Lex V2 배포 자동화 전략 고객 경험의 품질은 기업의 성공에 막대한 영향을 미칩니다. 특히 콜센터와 같은 고객 접점에서는 디지털 전환과…
고객 데이터를 실시간 인사이트로 전환하는 방법: Amazon Bedrock을 활용한 TP ICAP의 CRM 혁신 사례 소개 기업의 CRM 시스템에는 수많은 회의 기록, 고객 상호작용 데이터, 전략적…
아마존 Bedrock에서의 반복적 파인튜닝(iterative fine-tuning) 사용 가이드 소개 생성형 AI 모델을 실무에 적용할 때 단발성 파인튜닝(single-shot fine-tuning)은 종종 비효율적이고 위험 부담이 큽니다. 한 번의 훈련으로…
아마존 노바(Amazon Nova)를 활용한 문서 AI 최적화 가이드: 파인튜닝과 온디맨드 추론 적용 방법 머신러닝 기술이 발전함에 따라 문서 AI(Document AI)는 단순한 문자 인식을 넘어서 시각적…
음성 AI를 활용한 드라이브 스루 자동화 시스템 구축 – Amazon Nova Sonic 기반 도입 빠르게 변화하는 외식 산업, 특히 퀵서비스 레스토랑(QSR) 시장에서 드라이브 스루의 효율성과…
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…