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Tag: Machine Learning

東京大学 松尾・岩澤研究室主催の AI エンジニアリング実践講座にて、1400 名を超える受講者に AWS 上でのクラウド開発を体験していただきました [ 後片づけ編 ]

本ブログシリーズでは、2025 年 4 月から 7 月にかけて実施した東京大学 松尾・岩澤研究室の AI エンジニアリング実践講座において、 AWS クラウドを活用した実践的な学習環境を用意し、1400 名を超える受講申し込み者に対して、個別のAWSアカウントを提供する大規模なオンライン講義を開講した取り組みを全 3 回に分けてまとめたものです。
3 回目は、環境の後片付けの実施方法とそこで得た知見について共有します。

東京大学 松尾・岩澤研究室主催の AI エンジニアリング実践講座にて、1400 名を超える受講者に AWS 上でのクラウド開発を体験していただきました [ 演習、運用編 ]

本ブログシリーズでは、2025 年 4 月から 7 月にかけて実施した東京大学 松尾・岩澤研究室の AI エンジニアリング実践講座において、 AWS クラウドを活用した実践的な学習環境を用意し、1400 名を超える受講申し込み者に対して、個別のAWSアカウントを提供する大規模なオンライン講義を開講した取り組みを全 3 回に分けてまとめたものです。
2 回目は、各受講生に割り当てる AWS アカウントに対する権限の適用と管理方法について詳しく説明します。

東京大学 松尾・岩澤研究室主催の AI エンジニアリング実践講座にて、1400 名を超える受講者に AWS 上でのクラウド開発を体験していただきました [ 準備、構築編 ]

本ブログシリーズでは、2025 年 4 月から 7 月にかけて実施した東京大学 松尾・岩澤研究室の AI エンジニアリング実践講座において、 AWS クラウドを活用した実践的な学習環境を用意し、1400 名を超える受講申し込み者に対して、個別のAWSアカウントを提供する大規模なオンライン講義を開講した取り組みを全 3 回に分けてまとめたものです。
1 回目は、講義に参加する受講生にAWSアカウントを準備し、受講者情報と紐づける方法について詳しく説明します。

業界タスク特化型⼤規模⾔語モデルの開発 〜 野村総合研究所様へのインタビュー 〜

みなさん、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス (AWS) ジャパン合同会社 AI / ML 事業開発チーム […]

JWT を使用した Amazon Bedrock と Amazon OpenSearch Service による SaaS 向けマルチテナント RAG 実装

本ブログでは、RAG 実装で使用される Vector DB の一つである Amazon OpenSearch Service を例に、JSON Web Token(JWT)と FGAC を組み合わせたテナント分離パターンとテナントリソースへのルーティング方法を紹介します。

Amazon Bedrock で AWS Open Data Program のデータを使用する方法

この記事では、AWS オープンデータプログラムのデータを Amazon Bedrock で活用する方法を解説しています。
特に NOAA の気候データセット(GHCN)をナレッジベースとして設定し、基盤モデルと組み合わせることで、技術的知識がなくても気象データに簡単にアクセスできるようになります。チュートリアルは少量のデータを使う基本編と、データセット全体を使う応用編の2部構成になっており、Amazon OpenSearch Serverless を使ったベクトルストアの作成方法も含まれています。

Trusted Secure Enclaves on AWS で国家安全保障と防衛任務のデータを保護する方法

国家安全保障や防衛機関が直面するデータ共有の課題に対し、AWS の Trusted Secure Enclaves (TSE) がどのように解決策を提供するかを解説します。TSE は厳格なセキュリティ基準を満たしながら、クラウドの利点を活かせる分離構成を実現。Amazon Security Hub や GuardDuty などのセキュリティサービスを自動デプロイし、数ヶ月かかる安全な環境構築を数時間に短縮できます。NATO のデジタルトランスフォーメーションにも貢献する、ミッション重視のソリューションについて詳しく紹介します。

Amazon Bedrock で DeepSeek-R1 Distilled Llama モデルをデプロイする

この記事では、Amazon Bedrock Custom Model Import を使用して DeepSeek-R1 の蒸留バージョンをデプロイする方法を探ります。これにより、最先端のAI 機能を安全でスケーラブルな AWS インフラストラクチャ内で効果的なコストで使用したい組織がアクセスできるようになります。