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by Master Seo Sep 01. 2024

AI 2탄-9.AWS AI 기술 자료-2024


AWS AI 기술 자료 모음입니다.



1

https://brunch.co.kr/@topasvga/3992

AWS-1-3. Agent Bedrock-2024-08

<1> GS네오텍 <2> QNA 챗봇을 가장 많이 요청함 <3> 실시간 정보를 처리하는 에이전트가 필요하다. <4> 신규로 에이전트를 생성하는 경우 CDK 사용 권장. <5> 관리형 RAG에 더하여 추가 기능을 위한 커

brunch.co.kr/@topasvga/3992

 



2

https://brunch.co.kr/@topasvga/3983

AWS-1-5.생성형AI 엔터프라이즈적용-2024-08

메가존 클라우드 | <1> 생성형 AI의 부작용과 순작용 <2> 핵심 포인트는 3가지. <3> 사례를 통해 알아보자 <4> 개인 요약 <1> 생성형 AI의 부작용과 순작용 1 부작용? 대내외 정보 유출 순작용? 비즈니스

brunch.co.kr/@topasvga/3983

 



3

https://brunch.co.kr/@topasvga/3986

AWS-1-6-생성형 AI 경계를 넓히다-2024-08

<1> 기업 생성형 AI 목적? <2> AWS 도구? <3> 베드락은 4가지 단순화 제공한다. <4> 개인 요약 <1> 기업 생성형 AI 목적? 직원 생산성 향상 고객 경험 향상 <2> AWS 도구? 3가지 계층 1 애플리 케이션 제공 4

brunch.co.kr/@topasvga/3986

 



4

https://brunch.co.kr/@topasvga/3996

AWS-10-1.AWS AI 도구-2024-08

<1> 개발자는 어디에서 시간을 보내고 있을까? <2> Amazon Q BUSINESS = 기업의 모든 직원에게 도움을 줄 수 있다. <3> Amazon Q DEVELOPER = 개발자에게 도움을 준다. <4> 실습 <5> 개인 요약 <1> 개발자는 어

brunch.co.kr/@topasvga/3996

 



5

https://brunch.co.kr/@topasvga/3997

AWS-10-2. AI서비스 활용법-2024-08

<1> 전통적인 ML 모델과 파운데이션 모델 차이는? <2> 애플리케이션 레이어와 파운데이션 모델 레이어 <3> 모델 커스터마이징 <4> Amazon Q Developer , Bedrock, SageMaker Work shop <1> 전통적인 ML 모델

brunch.co.kr/@topasvga/3997

 



6

https://brunch.co.kr/@topasvga/4003

AWS RAG

1 bedrock https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base.html 2 지식저장소 깃허브 샘플 https://github.com/aws-samples/amazon-bedrock-samples/tree/main/knowledge-bases 3 advance rag

brunch.co.kr/@topasvga/4003

 



7

Bedrock Workshop


https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/a4bdb007-5600-4368-81c5-ff5b4154f518/en-US

Amazon Bedrock Workshop

Amazon Bedrock workshop with main design patterns

catalog.us-east-1.prod.workshops.aws

 




8

Bedrock + 랭체인


https://catalog.workshops.aws/building-with-amazon-bedrock-langchain/ko-KR

Building with Amazon Bedrock(Korean)

This workshop is the Korean adaptation of

catalog.workshops.aws

 




9

다양한 AI workshop

https://catalog.workshops.aws/genai-on-aws/en-US

Using generative AI on AWS for diverse content types

This is a generative AI on AWS workshop for various content types like documents (knowledge base), images, audio files, video files, business intelligence, CSV, SQL database, graph database, application logs, business intelligence and more.

catalog.workshops.aws

 







감사합니다.

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Master Seo 소속 클라우드전문가카페 직업 엔지니어

(전) 네이버 엔지니어 7년 , 네이버 클라우드 마스터, PRO , AWS 아키프로, Google프로아키, Azure어드민, CCNP, 맛집,여행 전문가, 좋은 기운을 주는사람
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