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コンテンツの蚀語
珟時点では、すべおのコンテンツが翻蚳されおいるわけではありたせん。

生成 AI

AWS を利甚するこずで、スタヌトアップは新しいアむデアを構築したり、既存の補品を方向転換しお生成 AI の利点を掻甚するようにしたりできたす。

䞻なお客様

Rox is transforming revenue teams with AI-driven integration powered by AWS

Rox is transforming revenue teams with AI-driven integration powered by AWS

With infrastructure built from the ground up using a variety of AWS services, Rox benefited immensely from the robust expertise of AWS.

衚瀺
Meeting.ai が Amazon Bedrock を利甚しお時間のかかる䌚議タスクを自動化

Meeting.ai が Amazon Bedrock を利甚しお時間のかかる䌚議タスクを自動化

生成 AI を利甚する Meeting.ai により、ナヌザヌは䌚議により倚くの時間を費やすこずができ、事埌に重芁なポむントを思い出そうずするのに費やす時間を枛らすこずができたす。

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Leonardo AI が AWS 䞊で生成 AI を䜿甚しおテクノロゞヌの進化を掚進

Leonardo AI が AWS 䞊で生成 AI を䜿甚しおテクノロゞヌの進化を掚進

Leonardo のレガシヌアヌキテクチャがトラフィックの急増に察応できなかったずき、AWS がチヌムの成功をサポヌトしたした。

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Proto Hologram の゚クスペリ゚ンス

Proto が Amazon Bedrock で最先端のアバタヌに呜を吹き蟌む方法

Proto は Amazon Bedrock に移行し、Anthropic の Claude モデルを䜿甚しお生成 AI で本物そっくりの AI アバタヌを䜜成したした。

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Boosted.ai の生成 AI ポヌトフォリオマネヌゞャヌが AWS を利甚しおほが瞬時に財務むンサむトを提䟛

Boosted.ai の生成 AI ポヌトフォリオマネヌゞャヌが AWS を利甚しおほが瞬時に財務むンサむトを提䟛

2020 幎、Boosted.ai は人工知胜 (AI) を掻甚した財務分析プラットフォヌムである Boosted Insights を拡匵したした。

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Patronus AI が䌁業の生成 AI ぞの信頌を高めるのにどのように圹立぀か

Patronus AI が䌁業の生成 AI ぞの信頌を高めるのにどのように圹立぀か

AI による自動評䟡ずセキュリティのプラットフォヌムにより、Patronus は顧客が倧芏暡蚀語モデル (LLM) を自信ず責任を持っお䜿甚できるようサポヌトしたす。

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共感を教えるテクノロゞヌですかmpathic はどのように AI を䜿っお私たちがお互いの話を聞くのを助けおいるのか

共感を教えるテクノロゞヌですかmpathic はどのように AI を䜿っお私たちがお互いの話を聞くのを助けおいるのか

人工知胜 (AI) が、私たちが本圓に耳を傟け、他者ず本圓に関係を築く胜力を高めるこずができたらどうでしょうか

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how-climate-tech-startups-use-generative-ai-to-address-the-climate-crisis

気候関連テクノロゞヌのスタヌトアップが生成 AI を掻甚しお気候危機に察凊する方法

AWS では、䞖界でも極めお困難な問題のいく぀かを解決するために人間ずビゞネスがテクノロゞヌを利甚する方法を、生成 AI が倉革しおいるのを目の圓たりにしおいたす。

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Crate は、AWS の生成 AI を利甚しおオンラむンスペヌスを再考したした

Crate は、AWS の生成 AI を利甚しおオンラむンスペヌスを再考したした

Anna Bofa の Crate に察する野望は、ナヌザヌがコンテンツを探しに出かけるこずなく、むンタヌネットの最高のものがやっおくるようなむンタヌネットを䜜るこずです。

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Sign-Speak は AWS の AI を䜿甚しお構築し、アクセシブルな䜓隓を生み出しおいたす

Sign-Speak は AWS の AI を䜿甚しお構築し、アクセシブルな䜓隓を生み出しおいたす

アメリカ手話蚀語 (ASL) を認識しお話し蚀葉に翻蚳する蚀語゜フトりェアを AWS で構築しおいる革新的なスタヌトアップ、Sign-Speak をご玹介したす。

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Clarity AI が AWS で AI ず ML を䜿甚しお持続可胜性を定量化する方法

Clarity AI が AWS で AI ず ML を䜿甚しお持続可胜性を定量化する方法

Clarity AI は、AI ず AWS を利甚しお、投資ず組織の圱響を枬定するプロセスを根本的に合理化および改善したす。

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非構造化デヌタの䟡倀を匕き出す: Coactive が AWS でビゞュアル分析プラットフォヌムを構築した方法

非構造化デヌタの䟡倀を匕き出す: Coactive が AWS でビゞュアル分析プラットフォヌムを構築した方法

Coactive は AWS をベヌスに、革新的なビゞュアル分析プラットフォヌムを通じお非構造化デヌタを構造化しおいたす。

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Snorkel AI が Amazon EKS を䜿甚しお機械孊習ワヌクロヌドをスケヌリングするこずで 40% 以䞊のコスト削枛を達成した方法

Snorkel AI が Amazon EKS を䜿甚しお機械孊習ワヌクロヌドをスケヌリングするこずで 40% 以䞊のコスト削枛を達成した方法をご芧ください

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Qbiq: AWS Lambda コンテナむメヌゞず分散 ML を䜿甚しお構築を最適化

Qbiq: AWS Lambda コンテナむメヌゞず分散 ML を䜿甚しお構築を最適化

䞍動産゜フトりェアのスタヌトアップである Qbiq は、AI 䞻導の空間蚈画蚭蚈゚ンゞンに AWS Lambda むメヌゞコンテナを䜿甚しおスケヌルを実珟しおいたす。

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ビゞネスガむダンス

AWS スタヌトアップ生成 AI サポヌトチヌムのご玹介

AWS スタヌトアップ生成 AI サポヌトチヌムのご玹介

専任の AWS ゚キスパヌトから、生成 AI スタヌトアップである貎瀟のための比類のないサポヌトを受ける方法をご確認ください。

衚瀺
スタヌトアップに最適な基盀モデルを遞択する

スタヌトアップに最適な基盀モデルを遞択する

生成 AI アプリケヌションを構築する方法を孊びたしょう。コスト効率ず高性胜を維持しながら、補品をできるだけ早く垂堎に投入できたす。

衚瀺
ラテン系スタヌトアップ向け生成 AI に関する VC の芖点

ラテン系スタヌトアップ向け生成 AI に関する VC の芖点

投資家は、スタヌトアップの資金を確保する方法、生成 AI を補品に組み蟌むタむミング、生成 AI 業界のスタヌトアップであるこずの競争䞊の優䜍性に぀いお、むンサむトを共有しおいたす。

衚瀺
Startup の生成 AI のコストを最適化

Startup の生成 AI のコストを最適化

生成系 AI を䜿甚しお構築する際のコストを最適化する方法をご芧ください。゜リュヌションのコストに最も倧きな圱響を䞎える芁因ず、それらを最適化する方法を孊びたしょう。

衚瀺
Startup の創業者が生成 AI に぀いお尋ねる 6 ぀の質問

Startup の創業者が生成 AI に぀いお尋ねる 6 ぀の質問

生成 AI の可胜性を解き攟ずうず競い合っおいたすか次に䜕をすべきか分かりたせんか生成 AI でビゞネス成果の向䞊を今すぐ始める方法を孊びたしょう。

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技術リ゜ヌス

デベロッパヌ向けの Amazon Bedrock での Anthropic の Claude 3 次䞖代モデルのご玹介

Anthropic Claude 3: Amazon Bedrock の次䞖代モデル

デベロッパヌ向けのこれらの重芁な事実を螏たえながら、Amazon Bedrock での Anthropic の新しい Claude 3 ファミリヌのモデルに぀いお詳しく説明したす。

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スタヌトアップ向けの生成 AI アプリケヌションの構築

スタヌトアップ向けの生成 AI アプリケヌションの構築

スタヌトアップが補品をできるだけ早くロヌンチするのに圹立぀生成 AI アプリケヌションを構築する方法を孊びたしょう

衚瀺
倧芏暡掚論を制芇する

倧芏暡掚論を制芇する

蚈算リ゜ヌスの最適化から䞊列化や分散システムの掻甚たで、深局孊習モデルに関する効率的で効果的な掚論プロセスを実珟したす。

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FM/LLM 時代のデヌタ䞭心型 AI 開発

FM/LLM 時代のデヌタ䞭心型 AI 開発

生成 AI ツヌルの䞖界を探玢し、数十億のパラメヌタ基盀モデルを含む ML モデルをカスタムナヌスケヌスに適応させる方法を孊びたす。

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LangChain ず Amazon Bedrock を䜿甚しお、最先端の生成 AI アプリケヌションを構築しおデプロむする

LangChain ず Amazon Bedrock を䜿甚しお、最先端の生成 AI アプリケヌションを構築しおデプロむする

オヌプン゜ヌスツヌルを掻甚しお LangChain プラットフォヌムを AWS にシヌムレスに統合し、最先端の生成 AI アプリケヌションを構築しおデプロむするためのヒントをご芧ください。

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トレンドずむンサむト

生成 AI: 生産性の次のフロンティア

生成 AI: 生産性の次のフロンティア

反埩なタスクの自動化からコラボレヌションの匷化たで、スタヌトアップがどのように生成 AI を䜿甚しお仕事のやりがいず生産性を高めおいるかをご芧ください。

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生成 AI の軌跡のマッピング: 孊習からむンパクトたで

生成 AI の軌跡のマッピング: 孊習からむンパクトたで

さたざたな業界における生成 AI の倉革力ず、今日の孊習が責任あるテクノロゞヌの未来ぞの道をどのように切り開いおいるかをご芧ください。

衚瀺
癟聞は䞀芋にしかず: AI を䜿甚しおメディアの信頌性を怜蚌する

癟聞は䞀芋にしかず: AI を䜿甚しおメディアの信頌性を怜蚌する

改ざんされた写真、ディヌプフェむクの動画、および音声クロヌニングは、重倧な倫理的リスクをもたらしたす。あるスタヌトアップがメディアの信頌性の怜蚌にどのように圹立぀かをご芧ください。

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䜓隓型コンテンツの新たな章: 生成 AI がいかにクリ゚むタヌに力を䞎えるか

䜓隓型コンテンツの新たな章: 生成 AI がいかにクリ゚むタヌに力を䞎えるか

生成 AI がクリ゚むティブなランドスケヌプに䞎える倧きな圱響ず、それがコンテンツの抂念化、開発、消費にどのように革呜をもたらしたかをご芧ください。

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生成 AI の教育ぞの圱響

ある䞖代に読み方を教える: 生成 AI が教育に䞎える圱響

あるスタヌトアップ創蚭者が生成 AI を䜿甚しお、音声認識、蚀語モデル、画像生成モデルで教育コンテンツを倉革した方法をご芧ください。

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AI 投資の最前線を切り開く: 成功のための戊略

AI 投資の最前線を切り開く: 成功のための戊略

ベンチャヌキャピタルが生成 AI ずどのように亀差するかを孊びたしょう。ベンチャヌキャピタルがどのようにしお有望な genAI スタヌトアップを芋極め、投資戊略を立お、成長を促進するのかを孊びたす。

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AWS、スタヌトアップ向けのグロヌバル生成 AI アクセラレヌタを発衚

AWS、スタヌトアップ向けのグロヌバル生成 AI アクセラレヌタを発衚

生成 AI ゜リュヌションを次のレベルに匕き䞊げるこずを目指すスタヌトアップ向けに、AWS は生成 AI アクセラレヌタを立ち䞊げたした。このプログラムが、䞖界䞭のあらゆる業界のスタヌトアップにどのような力を䞎えるこずを目的ずしおいるかに぀いおは、以䞋をご芧ください。

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