도입 마케팅 팀의 업무 효율성을 높이고 싶으신가요? Amazon Quick는 마케팅 데이터를 통합하고, 빠른 인사이트를 제공하여 마케팅 팀이 전략적인 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 이 글에서는…
인공지능과 생명과학의 융합: 다중모달 생물학적 기초 모델의 활용 최근 인공지능(AI)의 발전으로 생명과학 및 헬스케어 분야에서 데이터의 종합적 분석이 가능해졌습니다. 특히, AWS가 제공하는 다중모달 생물학적 기초…
AWS Batch와 Parakeet-TDT를 활용한 효율적인 다국어 음성 리소스 구축하기 현대의 많은 기업들은 방대한 미디어 라이브러리를 구축하고, 고객 센터 녹취를 분석하며, AI 학습 데이터를 준비하고, 자막을…
Amazon Bedrock AgentCore: 에이전트 구축을 위한 혁신적 접근 AWS가 제공하는 Amazon Bedrock AgentCore는 인공지능 에이전트를 구축하기 위한 현대적 솔루션이며, 개발자가 복잡한 인프라 설정 없이 에이전트…
소개 최근 몇 년간 인공지능(AI) 기술은 크게 발전해왔으며, 그중에서도 생성 AI는 다양한 분야에서 혁신적인 도구로 떠오르고 있습니다. 그러나 이러한 모델을 실제 환경에 배치하는 과정은 복잡하고…
아마존 베드락과 아마존 넵튠을 활용한 기업 맞춤형 메모리 구현 아마존 베드락과 아마존 넵튠을 결합한 사례를 소개합니다. 이 글에서는 기업 맞춤형 메모리를 통해 AI 챗봇이 더…
클로드 코웍을 아마존 베드락에서 활용하기 인공지능 기술이 조직 전반에 걸쳐 확산되면서 AI 활용도를 높이기 위한 다양한 도구와 플랫폼이 필요하게 되었습니다. 이러한 흐름 속에서 아마존 베드락에…
Amazon SageMaker, DVC, MLflow의 강력한 조합으로 모델 추적성 향상 소개 오늘날의 머신러닝 프로젝트는 복잡성을 증가시키며 대량의 데이터와 모델을 효과적으로 관리하고 추적하는 것이 주요 과제가 되고…
Amazon SageMaker AI에서 G7e 인스턴스를 통한 생성 AI의 추론 가속화 Amazon SageMaker는 AI와 머신러닝 솔루션을 최적화하는 데 중점을 두고 있습니다. 최근 아마존은 NVIDIA RTX PRO…
도구 시뮬레이터: AI 에이전트의 확장 가능한 도구 테스트 소개 현재 AI 에이전트들은 외부 도구와 상호작용하여 작업을 완료해야 하는데, 이는 테스트 과정에서 여러 문제를 야기할 수…