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…
쿠버네티스 클러스터의 유지 관리, Amazon Bedrock과 K8sGPT로 쉽게 시작하기 AI 기반 운영 자동화는 점점 더 복잡해지는 쿠버네티스(Kubernetes) 환경에서 필수 요소로 자리잡고 있습니다. 특히 대규모 클러스터에서는…
실시간 음성 대화형 AI 구축하기: Amazon Nova Sonic과 LiveKit의 융합 활용 가이드 도입 생성형 AI 기술의 빠른 진보는 다양한 산업에서 새로운 변화를 주도하고 있습니다. 특히…
AWS, NVIDIA Blackwell 기반 AI 인프라 공개 – 초대규모 AI를 위한 차세대 컴퓨팅 솔루션 활용 가이드 AI 기술이 점점 정교해지고, 모델의 매개변수 수는 수천억, 심지어…
소매 업계의 지능을 열다 – Amazon Q Business로 생성형 AI 기반 데이터 인사이트 실현 소개 빠르게 변화하는 유통 산업에서는 방대한 데이터를 실시간으로 분석하고, 이를 바탕으로…
기업을 위한 생성형 AI 확장: AWS Transit Gateway 기반 멀티 테넌트 허브 앤 스포크 아키텍처 활용 가이드 도입 생성형 AI는 이제 단순한 실험 단계에서 벗어나,…
기업용 대화형 AI 응답 속도 개선 가이드: Amazon Bedrock 스트리밍 API와 AWS AppSync 활용 기업에서 생성형 AI 기반의 대화형 애플리케이션을 구축할 때 가장 큰 고민…
인공지능 모델 접근 권한을 세분화하는 방법: Amazon SageMaker Unified Studio와 Bedrock의 통합 활용 가이드 도입 기업이 생성형 AI 기술을 활용할수록, 민감한 데이터를 보호하고, 사용자 신뢰를…