Amazon Web Services ブログ
Category: Artificial Intelligence
イノベーションの解放: AWS と Anthropic が協力して生成 AI の限界を押し広げる (Amazon Bedrock で Anthropic Claude 3 が利用可能に)
Amazon Bedrock は、大規模言語モデル (LLM) やその他の基盤モデル (FMs) を使用した、 […]
AWS ウィークリーラウンドアップ — AWS Lambda、PartyRock ハッカソンなどの .Net ランタイム — 2024 年 2 月 26 日
Community AWS re:invent 2023 re:caps が継続! 最近、AWS User G […]
Mistral AI モデルが Amazon Bedrock で間もなく利用可能に
フランスに本拠を置く AI 企業である Mistral AI は、公開されているモデルを最先端のパフォーマンス […]
Amazon BedrockでAnthropic社のClaude 2.1 モデルが東京リージョンに対応しました。
Amazon Bedrockの基盤モデルの一つであるClaude 2.1が東京リージョンでアクセスできるように […]
生成 AI をセキュアにする: 生成 AI セキュリティスコーピングマトリックスの紹介
本ブログは「Securing generative AI: An introduction to the Ge […]
【開催報告&資料公開】AWS メディアセミナー 2024 Q1~ AWS re:Invent Recap メディア & エンターテインメント編 ~
2023 年 11 月 27 日 – 12 月 1 日 にラスベガス開催された AWS re:In […]
AWS re:Inventで開催された AWS Healthcare and Life Sciences Executive Symposium 2023ハイライト
この記事は “Highlights from the AWS Healthcare and Life Scie […]
生成 AI ワークロードにおけるレジリエンス設計
レジリエンスは、あらゆるワークロードの開発において重要な役割を果たしており、生成 AI ワークロードも例外ではありません。生成 AI ワークロードを開発する際には、レジリエンスの観点における独自の考慮事項があります。組織の可用性と事業継続性の要件を満たすためには、レジリエンスを理解し、優先順位を付けて対応することが不可欠です。本ブログ記事では、生成 AI ワークロードを構成する各スタックとそれらの考慮事項について説明します。
プログラミング経験なしでも参加できる 世界規模の生成 AI アプリハッカソン「PartyRock Hackathon」3月12日まで開催
AWS は、プログラミング経験がない方でも生成AIアプリ開発に参加できるハッカソン「PartyRock Hac […]
AWSのサーバーレスと機械学習のサービスを活用した列車遅延予測機能の追加とその精度向上(小田急電鉄様の取り組み)
本投稿は小田急アプリや他社サービスなどに連携する列車遅延予測機能の追加とその精度向上の取り組みについて、実際に […]