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by Master Seo Feb 24. 2024

(모음)AWS 48탄-AI/ML,데이터-2024

AWS Innovate AI/ML and Data Edition

AI/ML, 데이터 기술 부분을 배우는 과정이다.

https://brunch.co.kr/@topasvga/3682

48탄-1. AWS-생성형 서비스를 활용

<1> 생성형 AI로 할수 있는것 <2> Amazon CodeWhisperer <3> Amazon Q <4> Amazon QuickSight에서 아마존 Q 사용해보자 (프리뷰) <5> Amazon Q in Connect = 고객 센터 사용 <6> Amazon Q in AWS Supply chain = 재고관리, 공급

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https://brunch.co.kr/@topasvga/3683

48탄-2.AWS - Amazon_Bedrock

<1> 생성형 AI로 할수 있는것 <2> 고객 경험 개선 가능 <3> 생성형 AI 애플리케이션 개발 라이프 사이클 <4> RAG, 파인튜닝 없이 개발하는 생성형 AI 애플리케이션 <5> Amazon Bedrock 적용 데모 시나리오

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https://brunch.co.kr/@topasvga/3684

48탄-3.AWS - 프롬프트 엔지니링

<1> 파운데이션 모델 = 기초 모델 <2> 프롬프트 <3> 일반적인 프롬프트 엔지니어링 기술 <4> 아마존 베드락의 프롬프트 엔지니어링 <5> 데모 <6> 프롬프트 엔지니어링 최근 추세 <1> 파운데이션 모델 =

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https://brunch.co.kr/@topasvga/3740

AWS 48탄-4. 툰스퀘어의 이미지 생성 모델LoRA

세이즈 메이커 알아보자. 튠스퀘어 서비스로 효율화 한 사례 알아보자. 자동화 알아보자. <1> Amazon SageMaker <2> 튠스퀘어(Toonsquare) 소개 <3> 모델 학습 및 배포 자동화를 위한 EventBridge활용 <4> 활용

brunch.co.kr/@topasvga/3740

https://brunch.co.kr/@topasvga/3686

AWS 48탄-5.생성형 AI, 벡터 데이터 베이스

AWS Innovate AI/ML and Data Edition, 트랙2 | 파운데이션 모델을 이용한다. 개발시 도전과제와 정확도등을 높이는 법을 알아보자. <1> 생성형 AI 학습 활용 서비스 개발시 도전 과제 <2> 정확도를 높이는 법

brunch.co.kr/@topasvga/3686

https://brunch.co.kr/@topasvga/3737

AWS 48탄-6. Agent로 구현, 생성형AI앱

https://brunch.co.kr/@topasvga/3704

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https://brunch.co.kr/@topasvga/3741

AWS 48탄-7. 기계 학습기반 대화하는 가상 상담원

<1> Amazon Connet <2> 컨텍 센터에 Gen AI 도입 <3> Amazon Bedrock 사용 <4> Kendra사용 <5> 웹크롤러를 사용하여 데어서 소스 수집 <6> 람다를 이용해 아마존 캔드라와 베드락은 연동하자. <7> Amazon Lex와 Amazon

brunch.co.kr/@topasvga/3741

https://brunch.co.kr/@topasvga/3742

AWS 48탄-8. 파운데이션 모델의 파인 튜닝

파인튜닝이 언제 필요한지 알아보자. Amazon Bedrock에서 파인튜닝 하는 방법을 알아보자. <1> 생성형 AI Application 구현 방법 4가지 <2> LLM 파인 튜닝이 필요한 경우 <3> 실습 Amazon Bedrock 파인튜닝 <4> SageM

brunch.co.kr/@topasvga/3742

https://brunch.co.kr/@topasvga/3744

AWS 48탄-9. MLOps

<1> MLOps? <2> MLOps 사례 : SK텔레콤 <3> MLOps 사례 : 롯데 ON <4> Amazon Bedrock Workshop <1> MLOps? 머신러닝의 개발 및 운영을 효과적으로 관리 사람, 기술 및 프로세스의 조합입니다. <2> MLOps 사례 : SK텔레콤 에

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AWS 48탄-10. 아마존 베드락과 어드밴스 RAG

QnA Chatbot 서비스 | 문제를 정의하고 해결해보자~ <1> 문제점 <2> 해결책 <3> 하이브리드 퓨전, Reranker , 페어런츠 다큐멘트를 동시에 활용하는 방법 <1> 문제점 고객특화 데이터에 대한 대응 주기적

brunch.co.kr/@topasvga/3745

https://brunch.co.kr/@topasvga/3685

AWS 48탄-11. 기업을 위한 생성형 AI

AWS Innovate AI/ML and Data Edition | <1> 생성형 AI = Generative AI 란? <2> 생성형 AI를 위한 클라우드 서비스 계층 <3> Amazon Titan Image Generator <4> 생성형 AI 문제와 개선 <5> 베드락의 앱놀이터 = PartyRock <6>

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