2025 年迪拜 AWS Summit

在本次 GenAI 支持会议中，了解如何在 AWS 上利用生成式人工智能的力量。了解 Amazon 的 GenAI 服务生态系统，了解基础模型的关键概念，并探索不同的应用场景。本会议为技术决策者和从业者提供了在 AWS 上开始 GenAI 之旅所需的基本知识。与会者将获得出席证书，确认他们参加了本次 AWS GenAI 基础会议。 

发言人：AWS 高级解决方案架构师 Fatiha Bouabache | Shivagami Gugan，AWS MEA 企业技术专家

会话类型：启用

本次专题论坛汇聚了来自顶尖科技企业与 AWS 的杰出女性高管，共同分享她们在云计算与技术领域的变革之旅。这些行业领袖将通过亲身经历，生动诠释多元视角如何推动创新，并为下一代科技人才开辟发展道路。论坛将深入探讨科技领域女性领导者面临的独特挑战，分享经过实践检验的成功策略，并提供在云计算与 IT 领域建立卓越职业生涯的实用建议。我们的特邀嘉宾将具体分享她们在职业发展、技术项目领导以及打造包容性高绩效团队方面的宝贵经验。

发言人：AWS媒体与娱乐总监萨米拉·巴赫蒂亚尔 | AWS全球领先企业技术专家Amine Chigani | Flydubai IT战略与能力副总裁Wejdan Alhajaj | 澳大利亚信息通信技术和信息技术安全执行董事阿米娜·阿卜杜拉希姆 | Intella创始人努尔·塔赫

会话类型：面板

了解 Property Finder 如何借助 Amazon Bedrock 和 Amazon Nova 同步生成经 SEO 优化的英语和阿拉伯语描述，彻底改变房源信息创建流程。本场会议将揭秘这家中东领先房地产平台如何实现多语言内容自动化生成，帮助经纪人快速创建高质量房源信息。了解该 AI 驱动解决方案的技术实现细节、克服的挑战以及如何在保持本地相关性的同时，提升其在六大市场的房源发布效率。  

演讲者：AWS 高级云运营架构师 Imane Zeroual | Property Finder 高级数据工程师 Meriem Boughrara

会议类型：分组会议

释放用于简化机器学习（ML）生命周期的全面集成式开发环境（IDE）Amazon SageMaker Studio 的强大能力。学习如何进行数据探索与转换、通过 AutoML 实现自动化特征工程以及借助集成的 Jupyter Notebook 开展协同编程开发。了解 SageMaker Studio MLOps 集成如何简化模型部署、监控和治理。通过实战演示与最佳实践分享，学习如何运用 SageMaker Studio 的各项工具实现高效特征工程、快速模型开发、团队协作以及数据安全保障。

发言人：AWS 解决方案架构师 Hajer Mkacher | AIREV 首席执行官/创始人穆罕默德·哈立德 

会议类型：分组会议

本场会议将深入探讨如何基于 Amazon Bedrock 构建高效 AI 应用，通过快速分析多个数据来源实现客户服务和用户体验的变革，同时确保 AI 安全。跟随我们一起，了解阿联酋企业 Places 如何通过迁移至 Amazon Bedrock 并采用 Claude 3.5 Sonnet 模型，实现用户体验与阿拉伯语搜索准确性的提升。 

发言人：AWS Lakshmi Anoop 解决方案架构师 | Walid Abu Ali 

会议类型：分组会议

参加本场会议，了解 Amazon Bedrock 的多代理协作功能如何实现生成式人工智能应用的扩展，以及借助更优的规划与协调机制解决复杂问题。您将了解到如何为不同任务创建专门的代理、如何使用通用架构模式设计代理交互机制，以及如何有效地编排它们。会议还将包含现场演示环节，展示多个代理协同提供智能响应的实际应用场景。

发言人：Reef alThunayan，AWS 解决方案架构师 

会议类型：分组会议

AWS 全新推出安全事件响应服务，帮助您更快速地应对安全事件并实现高效恢复。了解安全事件响应服务如何对 Amazon GuardDuty 等检测服务发现的威胁进行分类，以及通过服务原生工具实现响应流程的协调与自动化。GTN 将分享他们如何利用网络融合来提升威胁情报、编排、数据分析、事件响应及团队协作能力，从而改善金融科技公司在云端的整体安全风险态势。  

发言人：AWS 客户解决方案经理 Sneh Sharma | GTN 信息安全主管 Hirantha Wijayawardena | Wijayawardena 

会议类型：分组会议

Pod 1：生态时尚中负责任的人工智能解决方案（RAISE）演示

摘要：了解 Amazon Bedrock 大型语言模型结合检索增强生成技术，如何彻底改变时尚零售业的可持续性。本次实践会议展示了人工智能驱动的解决方案如何将过剩库存转化为回收机会。时尚行业目前每年因库存积压损失约 6300 亿美元，实施人工智能驱动技术的公司有望将积压库存减少多达 40%，通过更好的环境管理节省大量成本并提升品牌声誉
 

Pod 2：如何在创业中利用生成式人工智能

摘要：了解生成式人工智能如何成为在当今竞争环境中创业的变革性工具。本次会议将探索生成式人工智能的实际应用，使创业者能够在最小化成本和资源限制的情况下加速业务增长。从撰写引人注目的营销内容、进行市场调研到优化运营和提升客户体验，我们将展示人工智能如何成为初创企业的有力助推器的实际案例。参与者将学习在各种业务职能中实施生成式人工智能的策略，了解技术和道德方面的考量，并深入了解采用成本效益高的人工智能方法。

Pod 3：使用 AWS 生成式人工智能自动创建考试

摘要：了解如何使用 Amazon Bedrock 语言模型，从您自己的课程内容中即时生成定制的考试问卷。学习如何构建一个无服务器应用程序，创建与课程内容相符的测试，让学生能够进行定制化评测，并让教师能够通过电子邮件接收结果。本次实践讲习会将展示如何简化耗时的考试创建过程，同时提升学习体验。您将掌握使用 AWS 生成式人工智能实施自动化评测解决方案的技能。