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Tag: AI/ML
製造イノベーションの強化:AI と生成 AI の Centers of Excellence (CoE) がモダナイゼーションを推進する方法
この記事では、製造業における AI と生成 AI の活用について解説しています。AI や生成 AI は、製造業の効率化と持続可能性の向上、労働力の能力向上につながる重要な技術と位置づけられています。ただし、組織や技術面の弱点から、多くの企業が AI の本格的な活用に苦慮しています。AI の本格的な導入には、経営陣のコミットメント、AI Centre of Excellence (CoE) の設立など、組織的なアプローチが必要です。AI CoE は、AI のビジョンと実行のギャップを埋め、説明可能なAIの促進、スキル向上、業務目標達成のための連携構築などを推進します。AI CoE は、経営陣の支持、専門家チームの構築、パイロットプロジェクトの実施など、段階的なアプローチで構築する必要があります。
【開催報告】生成 AI で教育を加速 ! 最新トレンドと実践ガイド(2024/05/29)
こんにちは、AWS ソリューションアーキテクトの梅田です。 2024年 05 月 29 日に「生成 AI で教 […]
re: Invent 2023 ギリアド・サイエンシズ登壇 イノベーショントークのキーポイント!
この記事は “Key takeaways from Gilead’s Innovation Talk at r […]
Amazon Bedrock と Amazon Location Service による地理空間生成系 AI
この記事は、Geospatial generative AI with Amazon Bedrock and […]
OWASP Top 10 for LLM を活用した生成 AI アプリケーションの多層防御セキュリティ設計
大規模言語モデル (LLM) を中心に構成された生成 AI (人工知能) アプリケーションは、ビジネスに経済的 […]
Amazon Kendra の新しい Web Crawler を使用して、Web クロールしたコンテンツを索引付けする
Amazon Kendra は、機械学習(ML)を活用した高精度で使いやすいインテリジェント検索サービスです。Amazon Kendra は、さまざまなデータソースコネクタを提供し、どんな場所に置かれているコンテンツでも取り込みと索引付けのプロセスを簡単にします。
新しい Amazon Kendra Web Crawler を使用すると、内部および外部ウェブサイトに保存されているコンテンツから回答を検索したり、チャットボットを作成することができます。この投稿では、ウェブサイトに保存されている情報を索引付けし、Amazon Kendra のインテリジェント検索を使用して、内部および外部ウェブサイトに保存されているコンテンツから回答を検索する方法を紹介します。さらに、機械学習で強化されたインテリジェント検索では、キーワード検索が効果的でない自然言語のナラティブを含む非構造化ドキュメントから質問に対する正確な回答を得ることができます。
【開催報告】 AWS for Games Live 大阪で学ぶゲーム開発最新動向と生成系 AI (10/26)
こんにちは、アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社 ソリューションアーキテクトの中川です。
2023 年 10 月 26 日に AWS for Games Live を開催いたしました。
【開催報告 & 資料公開 】現場の業務変革を実現するAI・データ活用(鉄道/運輸編・建設/プラント編)
本ブログでは2023年9月21日(木)に開催された、「現場の業務変革を実現するAI・データ活用(鉄道/運輸編・ […]
消費財企業がイノベーションを推し進めるために活用している強力な”データプロダクト”戦略
Amazon Web Services (AWS) は、デジタルネイティブな食品飲料ブランドから大手ファッショ […]
Amazon SageMaker 上にデプロイした生成系 AI で広告クリエイティブを生成する
広告クリエイティブは、生成系 AI(Generative AI, GenAI)によって革命を起こす可能性を秘めています。 この記事では、特に大量の画像を扱う場合に、生成系 AI の革新的なテクノロジーを活用して、魅力的で革新的な広告を大規模に生成する方法について模索します。生成系 AI の力、特にインペインティング技術を利用することで、画像の背景をシームレスに作成でき、視覚的に美しく魅力的なコンテンツを作成でき、(モデルハルシネーションと呼ばれる)望ましくない画像アーティファクトを減らすことができます。 また、Amazon SageMaker エンドポイントを活用して、この手法の実用的な実装についても詳しく説明します。これにより、この創造的なプロセスを推進する生成系 AI モデルの効率的なデプロイが可能になります。