AI 기술의 진화 방향: 자동화 보안, 전략적 AI, 수학 능력, 그리고 적합한 규제 방안은? 최근 다양한 AI 기술의 진보가 산업 현장에 직접적인 영향을 미치고 있습니다.…
기업용 생성형 AI 애플리케이션을 위한 안전한 RAG 구축 방안 – AWS 서버리스 데이터 레이크 활용 가이드 서론 생성형 AI(Generative AI)는 기업의 비즈니스 경쟁력을 극대화할 핵심…
Rapid7, Amazon SageMaker AI를 활용해 보안 취약성 점수를 자동화한 방법 보안 위협이 점점 고도화됨에 따라 기업들은 클라우드, 온프레미스, 엣지 디바이스 등 다양한 인프라를 통합적으로 운영하며…
자동차 데이터를 위한 생성형 AI 기반 정책 생성 자동화: Amazon Bedrock 활용 사례 소프트웨어 정의 차량(Software Defined Vehicle, SDV)의 부상은 자동차 업계 전반에 걸쳐 디지털…
머신러닝 워크플로우를 혁신하는 SkyPilot과 SageMaker HyperPod의 만남 AI 및 머신러닝 모델 학습의 규모가 점점 커짐에 따라, 효율적인 자원 활용과 간편한 워크로드 배포는 그 어느 때보다…
아마존 SageMaker AI에서의 고급 파인튜닝 기법: 대규모 언어 모델을 더 똑똑하게 만드는 방법 소개 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 시대가 도래하며, 기업은 GPT, BERT…
기업용 머신러닝 환경에서 다중 사용자 및 팀이 Amazon SageMaker 플랫폼을 공유할 때 사용자 수준의 리소스 접근 제어는 효율적인 보안 운용의 핵심 과제 중 하나입니다. 특히…
AWS Bedrock를 활용한 대화형 데이터 어시스턴트 구축: 자연어를 SQL로 자동 변환하는 방법 도입 현재 많은 기업들이 데이터 분석을 필요한 시점에서 빠르게 진행하지 못하는 이유는 SQL…
지능형 데이터 분석, 한층 더 진화하다 – Amazon Q in QuickSight 활용 가이드 오늘날 기업들이 생성형 인공지능(generative AI)을 통한 데이터 분석 활용도를 높이기 위해 채택하는…
인공지능 기반 문서 자동화: Amazon Bedrock Data Automation을 활용한 지능형 문서 처리(IDP) 가이드 기업의 다양한 비즈니스 환경에서는 계약서, 재무 보고서, 고객 이메일 등 비정형 문서에서…