인공지능 파운데이션 모델의 선택, 어떻게 접근할 것인가? 최근 생성형 인공지능(Generative AI)의 도입이 빠르게 확산되면서, 다양한 분야에서 파운데이션 모델의 활용이 본격화되고 있습니다. 하지만 수많은 모델이 난립하는…
AWS Amazon Bedrock를 활용한 지리공간 분석 자동화 및 GIS 워크플로우 고도화 가이드 현대의 데이터 기반 분석 환경에서 지리공간 정보(GIS)는 도시 계획, 재난 대응, 교통 흐름…
아마존 SageMaker HyperPod 레시피를 활용한 GPT-OSS 모델 파인튜닝 및 배포 가이드 소개 대규모 언어모델(LLM)의 활용이 점점 보편화되면서, 기업과 개발자들은 자신만의 목적에 맞게 맞춤형 AI 모델을…
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…