아마존 SageMaker Unified Studio의 코드 에디터로 머신러닝 워크로드 배포 속도 높이기 머신러닝과 생성형 AI가 기업의 핵심 기술로 자리 잡으면서, 이들 워크로드를 보다 빠르게 개발·배포할 수…
기업용 생성형 AI 도입, Amazon Q Business로 가속화하는 방법 최근 기업 내에서 생성형 AI의 도입이 급격히 증가하고 있습니다. 특히 Amazon Web Services(AWS)를 사용하는 기업이라면 자연스럽게…
아마존 베드록 플로우, 인라인 코드 노드 지원 기능 공개 미리보기 엔터프라이즈 환경에서도 생성형 AI 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있도록 아마존 베드록(Amazon Bedrock)이 또 한 번의…
기업 헬프데스크에 혁신을 가져오는 생성형 AI 기술 도입 가이드 오늘날 기업 환경에서 헬프데스크와 고객 지원 센터의 운영 효율성은 비즈니스 경쟁력과 직결됩니다. 특히 생성형 AI 기술은…
타이슨 푸드서비스, 딥러닝 기반 AI 챗봇으로 식자재 검색 경험 혁신 오늘날 식자재 유통 및 레스토랑 산업에서 제품 탐색과 구매 결정 과정은 더 이상 단순히 '카탈로그…
하이퍼퍼스널라이제이션을 실현하는 아마존 노바 기반 제품 개발 및 마케팅 자동화 최근 기업들은 소비자 맞춤형 제품과 경험을 창출하기 위한 기술 도입에 주력하고 있으며 이는 곧 경쟁력을…
AI 에이전트를 위한 예측형 머신러닝 모델 활용 가이드: Amazon SageMaker AI와 MCP 통합 머신러닝(ML)이 기업 운영의 핵심 기술로 자리 잡으면서, 고객사는 예측 분석을 활용해 영업…
아마존 SageMaker Studio의 접근 제어 및 감사를 더욱 간편하게: Trusted Identity Propagation 활용 가이드 최근 AWS는 Amazon SageMaker Studio에서 Trusted Identity Propagation(신뢰된 신원 전파)을 지원하기…
인공지능으로 석유 및 가스 산업의 드릴링 데이터를 처리하는 방법 – Amazon Bedrock 기반 고급 RAG 구현 사례 기업들은 오늘날 방대한 양의 멀티모달 데이터를 빠르고 정확하게…
기업 문서 처리 효율을 혁신하는 방법 – Amazon Nova와 문서 필드 로컬라이제이션 자동화 매일 수천 건의 계약서, 세금계산서, 발주서 등 중요한 정보를 담은 문서가 기업에서…