인공지능 음성 에이전트 구축: Amazon Nova Sonic과 Pipecat을 활용한 실시간 음성 AI AI 음성 에이전트는 이제 단순한 음성 인식 이상의 진화를 이루고 있습니다. 인간처럼 말하고,…
금융권 이상 거래 탐지를 위한 SageMaker AI 기반 연합 학습 가이드 고도화된 보안 위협과 엄격한 개인정보 보호 규정을 준수하면서 이상 거래를 탐지하기 위해, 금융 기관은…
Amazon Bedrock Flows의 Long-running Execution 기능을 활용한 생성형 AI 워크플로우 자동화 가이드 소개 기업들이 생성형 AI를 기반으로 한 애플리케이션을 점점 더 복잡하고 대규모로 발전시킴에 따라,…
아마존 SageMaker Studio와 VS Code 연동으로 AI 개발 자동화 워크플로우 극대화하기 머신 러닝(Machine Learning, ML) 및 인공지능(AI) 모델을 개발하는 과정에서 로컬 개발 환경과 클라우드 리소스를…
아마존 SageMaker HyperPod를 활용한 생성형 AI 모델의 통합 배포 전략 최근 대규모 언어 모델(LLM)의 폭발적인 발전과 함께 생성형 AI 기반 애플리케이션의 상용화가 가속화되고 있습니다. 그러나…
AWS SageMaker에서 제공하는 Fully Managed MLflow 3.0을 활용한 생성형 AI 개발 가속화 소개 최근 생성형 AI 기술은 산업 전반에서 활용도가 급격히 높아지고 있습니다. 이에 따라…
아마존 SageMaker HyperPod의 단일 클릭 관측 기능으로 모델 개발 자동화와 활용도 향상하기 머신러닝과 생성형 AI 기술의 활용이 가속화되는 현재, 고성능 인프라와 그에 대한 효율적인 관리는…
아마존 SageMaker AI 최신 기능 소개: AI 모델 개발을 가속화하는 방법 AI 기술의 발전 속도가 그 어느 때보다 빨라지고 있는 가운데, 조직 간 경쟁력은 AI…
MCP와 Mistral 모델로 지능형 AI 애플리케이션을 AWS에 구축하는 방법 들어가며AI가 점점 더 복잡한 요구를 처리하는 시대가 되면서, 외부 시스템과의 실시간 상호작용 능력은 AI 애플리케이션의 경쟁력을…
홈 구매 여정을 혁신하는 Rocket AI Agent – Amazon Bedrock Agents를 활용한 자동화 고객 지원 소개 고객 경험 향상을 위한 디지털 전환은 금융 기술(FinTech) 업계의…