(모음) AWS서밋 보기-2024-05
AWS서밋 2024
AWS 생성형 AI 기술을 알아보자.
각 기업에서 어떻게 적용했는지 알아보자
<1> 생성형 AI
<2> 신기술트렌드
<3> 산업 트렌드
<4> 금융 및 핀테크
<5> 통신, 미디어
<6> 유통
<7> 제조
<8> 비즈니스 인사이트
<9> 공공
<10> 생성형 AI 및 기계 학습
<11> 비즈니스 기술
<12> 데브옵스
<13> 데이터 분석
<14> 클라우드 인프라
<15> 운영 및 보안
<16> 고급아키텍처
<17> 클라우드 신기술
<18> 커뮤니티
<1> 생성형 AI
1
# 산업별 적용 사례
2
# 국내 AWS를 이용하여 활용한 사례
3
A1관련 하나씩 보기
https://brunch.co.kr/@topasvga/4085
4
서밋 목차
1-1 생성형 AI로 비즈니스 혁신하기
1-2 넥슨의 LLM 에이전트, 인프라 모니터링 서비스 적용 사례
1-3 어떤 의도든 똑똑하게 이해하고 추론하는 Agent for Amazon Bedrock
1-4 센드버드의 생성형 AI 기반 글로벌 Chatbot 서비스
1-5 생성형 AI를 엔터프라이즈 비즈니스에 적용하기 위한 실전 방법론
<2> 신기술트렌드
2-1 데이터 처리도 이제 컨테이너로, 우아한 형제들의 데이터 플랫폼 혁신
2-2 삼성계정 DR
2-3 LG화학 제조환경의 AWS 도입
2-4 쿠팡의 Redshift 최적화
2-5 ESG 실행 가속화
2-6 삼성전자 AI 기반 SmartThings
<3> 산업 트렌드
3-1 드림앤 컴퍼니 채용 혁신, Amaon OpenSearch Service
3-2 채널톡 스타트업, RDMS에서 NoSQL로 전환
3-3 AI 전주기 지원 플랫폼을 통한 산업 혁신
3-4 그랩의 클라우드 거버넌스와 로그 분석 혁신
3-5 옵서버빌리티, 보안, 비용 최적화
3-6 을랄라랩의 IoT혁신
<4> 금융 및 핀테크
4-1 현대카드 빅데이터 플랫폼 구축
4-2 카카오페이 손해보험 혁신
4-3 토큰 증권 시스템
4-4 신한 AI 뱅커
4-5 케이뱅크 클라우드, 빅데이터, MSA, AI/ML
<5> 통신, 미디어
5-1 디지털 영상광고, 스마트 미디어랩
5-2 LG Uplus , 클라우드 마이그레이션
5-3 KTDS 생성형 AI 서비스 활용사례
5-4 하이퍼커넥트의 그라비톤 이전 여정
5-5 KT엔터프라이즈의 AI 커뮤니케이션 혁신
<6> 유통
6-1 스타벅스 인공지능 챗봇 더사이렌포탈
6-2 CJ 제일제당 AI 서비스 기반 제조 혁신
6-3 한샘 하이브리드 플랫폼
6-4 GS리테일 EKS 무중단 운영, 배포 자동화
6-5 생성형 AI 고객 데이터 플랫폼 구축 전략
6-6 마이그레이션 비밀 레시피, 아마레페시픽
<7> 제조
7-1 실시간 차량 데이터 수집, 현대자동차
7-2 GS에너지의 AI 전략, GenOps플랫폼
7-3 생성형 AI 미 ML을 활용한 설비 관리 전략
7-4 한화큐셀의 플랫폼 구축
7-5 하이브리드 MLOps 운영 전략
7-6 인코어드의 에너지 설루션 고도화
<8> 비즈니스 인사이트
8-1 데이터 주도 기업 혁신 전략과 사례
8-2 교보생명의 데이터 전략 성공 스토리
8-3 쿠버네티스 옴저버빌리티
8-4 딜리버스의 MLOps 전략
8-5 ZADARA가 함께하는 Edge Cloud Platform
8-6 야놀자 글로벌 신규 사업 진출 노하우
<9> 공공
9-1 AWS 인공지능 산업 융합 사업단 협업
9-2 서울대 연구 개발 사례
9-3 당신의 AI는 안전하십니까?
9-4 고려대 클라우드를 활용한 유전체 분석 연구
9-5 펜타 시큐리티 보안 오퍼링 통합 여정
9-6 화상 통신 로그 분석 시스템
<10> 생성형 AI 및 기계 학습
10-1 AWS AI 도구로 시간 절약하기
10-2 AI 서비스 활용법
10-3 옵저버 빌리티
10-4 베드락을 활용한 프롬프트 엔지니어링 모범 사례
10-5 파인튜닝, OpsNow Insight 구축 사례
10-6 SageMaker Cnvas , 생성형 AI 활용
<11> 비즈니스 기술
11-1 리더를 위한 생성형 AI 전략 6가지
11-2 Intel
11-3 From Code to Cloud
11-4 Bedrock Agent
11-5 데이터 레이크 구축
11-6 RAG 사용 AI 애플리케이션 응답 품질 높이기
<12> 데브옵스
12-1 개발자 경험 탐구
12-2 카펜터로 쿠버네티스 최적화
12-3 몽고디비
12-4 개발자를 위한 AWS Gen AI 도구
12-5 EKS를 활용하 플랫폼 엔지니어링 적용하기
<13> 데이터 분석
13-1 생성형 AI의 성공적인 구축을 위한 데이터 전략
13-2 벡터 데이터 베이스
13-3 글로벌 기업들의 성공적인 데이터 여정
13-4 OpenSearch 서비스 벤터 기반 RAG 구축
13-5 분석과 생성형 AI를 위한 모범 사례
<14> 클라우드 인프라
14-1 혁신적 애플리케이션을 위한 인프라 전략
14-2 스토리지로 AI 및 ML 가속화
14-3 인텐트 기반 네트워크 인프라
14-4 생성형 AI 혁신을 이끄는 AWS 인프라
<15> 운영 및 보안
15-1 AWS 보안 전략
15-2 안전한 생성형 AI 구축 전략
15-3 데이터베이스 보안
15-4 OpenSearch , AI를 활용한 옵져버빌리티 강화
15-5 클라우드 거버넌스
<16> 고급아키텍처
16-1 생성형 AI로 AWS Step Function
16-2 분산 디자인 패턴 구현
16-3 하시코프, 보안
16-4 SaaS와 AI/ML & 생성형 AI 만남
16-5 Red Hat과 AWS ROSA
16-6 Guardrails for Amazon Bedrock
<17> 클라우드 신기술
17-1 생성형 AI와 파운데이션 모델을 이용한 혁신사례
17-2 데이터기반 의사결정 AI 활용
17-3 클라우드 보안
17-4 Gen AI와 AWS Iot
17-5 실시간 데이터 분석과 당근 마켓 사례
17-6 AWS Iot
<18> 커뮤니티
18-1 플랫폼 엔지니어링 기반 개발자 생산성 극대화
18-2 네트워크 아키텍처 최적화
18-3 크라우드스트라이크 보안
18-4 Serverless 활용 - 스타트업
18-5 실시간 생산성 AI Apps을 가능하게 하는 SingleStoreDB
18-6 DORA와 Bedrock 이용한 업무 문화 혁신 사례
감사합니다.
