AWS 리인벤트 2025
CEO Matt Garman이 AWS가 클라우드 기술의 미래를 어떻게 형성하고 있는지 이야기합니다.
AWS CEO인 Matt Garman과 함께 AWS가 세계 최고의 클라우드의 모든 측면에서 어떻게 혁신하고 있는지 알아보세요. 고객과 파트너가 더 나은 미래를 구축하는 데 필요한 역량을 얻을 수 있도록 기본 구성 요소를 재창조하고 완전히 새로운 경험을 개발하는 방법을 살펴봅니다.
AI 에이전트 활용: 애플리케이션의 미래 설계
Agentic AI가 어떻게 클라우드 네이티브 애플리케이션 아키텍처를 혁신하여 더 빠른 혁신 주기와 완전히 새로운 애플리케이션 패턴을 실현하는지 알아보세요. 새로운 AWS 기능을 통해 빌더가 거버넌스, 안정성 및 비용 효율성에 중점을 두고 대규모로 데이터, 코드 및 도구를 조정하는 안전한 추론 기반 에이전트를 설계할 수 있는 방법을 알아보십시오. 현재 AWS 고객이 프로덕션용 에이전트를 어떻게 배포하고 있는지 알아보고 실시간으로 자율적으로 조정, 최적화 및 작동하는 에이전트 애플리케이션을 설계하는 데 도움이 되는 모범 사례를 알아보십시오.
아마존 세이지메이커, 아마존 베드락, AWS IoT 그린그래스를 사용한 AI 모델 벤치마킹
AI 모델을 엣지 디바이스에 배포하는 경우 하드웨어 요구 사항, 전력 소비 및 모델 성능의 균형을 맞추는 데 있어 고유한 문제가 발생합니다. Amazon SageMaker 분산 교육 및 AWS IoT Greengrass를 사용한 실제 사례를 통해 엣지 디바이스 전반에서 자동화된 모델 배포, 검증 및 성능 모니터링을 위한 접근 방식을 알아보십시오. 스트랜드 에이전트와 Amazon Bedrock이 대형 기본 모델로 경량 온디바이스 모델을 어떻게 보완할 수 있는지 알아보십시오. 신속한 프로토타이핑 및 최적화를 위해 Jupyter 기반 대시보드에서 결과를 집계하고, 데이터 집계 및 심층 분석을 위해 Amazon Bedrock 기본 모델과 엣지 디바이스 모델을 조정하는 기술을 살펴보세요. 이 세션에서는 엣지 배포에 최적화된 확장 가능한 AI 파이프라인을 설계하기 위한 전략을 제공합니다.
아마존 세이지메이커 통합 스튜디오에서 분석, ML 및 AI를 위한 파이프라인 구축
Amazon SageMaker 통합 스튜디오에서 데이터 및 AI 애플리케이션을 지원하는 엔드-투-엔드 파이프라인을 생성하는 방법을 알아보십시오. 배치 파이프라인과 스트리밍 파이프라인을 모두 구현하여 다양한 데이터 소스를 통합하고 최신 ETL 기법으로 데이터 이동을 최적화하는 방법을 살펴보겠습니다. 이 세션에서는 초기 데이터 처리부터 모델 배포에 이르기까지 차세대 Amazon SageMaker를 사용하여 포괄적인 데이터 및 AI 솔루션을 개발하는 데 필요한 지식을 제공합니다.