生成AI
非常にポジティブで回復力のある従業員は、AI に対する恐怖が少なく、雇用の安定について脅かされておらず、生産性を実感する可能性が高い、meQ の AI 調査結果 – Mass Tech Leadership Council
ソースノード: 1970713
タイムスタンプ: 2024 年 5 月 3 日
AWS Inferentia と AWS Trainium は、Amazon SageMaker JumpStart | で Llama 3 モデルをデプロイするための最低コストを提供します。アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1970432
タイムスタンプ: 2024 年 5 月 2 日
Amazon Personalize が、より低いレイテンシーで大規模なアイテムカタログをサポートする新しいレシピを開始 |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1970709
タイムスタンプ: 2024 年 5 月 2 日
Amazon Titan Text Embeddings V2 を使ってみる: Amazon Bedrock の新しい最先端の埋め込みモデル |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1970711
タイムスタンプ: 2024 年 5 月 2 日
Amazon SageMaker で AWS Trainium を使用して Llama 2 をトレーニングするための簡単なガイド |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1970155
タイムスタンプ: 2024 年 5 月 1 日
Amazon SageMaker Canvas と Amazon Bedrock を使用して言語モデルを微調整してデプロイする |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1970157
タイムスタンプ: 2024 年 5 月 1 日
Amazon Bedrock のエージェントとナレッジベースを使用してドキュメントとデータを取得するためのチャットボットを自動化する |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1970733
タイムスタンプ: 2024 年 5 月 1 日
Amazon Q Business と AWS IAM Identity Center を使用して、プライベートで安全なエンタープライズ生成 AI アプリを構築する |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1969855
タイムスタンプ: 2024 年 4 月 30 日
Amazon Transcribe Call Analytics を使用した AI を活用した要約で顧客サービスの効率を向上 |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1969857
タイムスタンプ: 2024 年 4 月 30 日
Amazon Q | の生成 AI 支援により、ソフトウェア開発を加速し、ビジネスデータを活用します。アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1969883
タイムスタンプ: 2024 年 4 月 30 日
Amazon Q Business と QuickSight の Amazon Q により、従業員はよりデータドリブンになり、会社の知識を活用してより適切かつ迅速な意思決定を行うことができます。アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1969885
タイムスタンプ: 2024 年 4 月 30 日