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Developer Summit 2025 の登壇資料です。 https://event.shoeisha.jp/devsumi/20250213/session/5520 生成AIのモデルができることはテキストから画像、動画、コード、さらには特定タスクの完了と急激かつ広範に発達しています。多く…

100 以上の AWS の生成 AI 本番活用事例から見えてきた効果的なユースケースと、事例を創出したお客様の共通点をまとめた資料です。以下のようなシチュエーションでお使いください ①自社での効果的なユースケースを特定したい ②継続的に生成AIを活用できるチームやプロジェクトをキックオフしたい…

事例をもとに生成 AI をプロダクトの売上増加、コスト削減につなげる 3 つのステップを理解し実践を始めるための資料です。 AWS Startup Community で発表をしました https://aws-startup-community.connpass.com/event/309291…

公開されている大規模言語モデルをどの程度のデータで Fine Tuning すれば Claude や ChatGPT などの API 公開されているモデルの精度に匹敵するのか検証した資料です。 言語処理学会第30回年次大会 併設ワークショップ 日本語言語資源の構築と利用性の向上 (JLR2024…

Amazon Bedrock のはじめ方を準備、実行、監視の 3 ステップで説明した資料です。 Amazon Bedrock を使い始めるための設定、Playground の使い方、入力したプロンプト等のロギングを行う方法を紹介しています。また、コードの生成が台頭する中重要になるユースケースの発見を支…

自社のサービスや業務から、どのように生成系 AI に適したユースケースを発見すればよいのかのガイドです。 プレゼンテーションの内容を参照することで、自社の状況を把握し、生成系 AI でプロダクトの価値を上げるための 3 ステップを開始することができます。 ML Enablement Worksho…

MLOpsの前提となる「ML」がプロダクトの成長に貢献している状態を実現するために、AWSが実施している ML Enablement Workshop の内容や提供の経緯をお話しした資料です。 ML Enablement Workshop は GitHub で公開しています。 https://g…

「Python で学ぶ強化学習 」の内容を紹介しつつ、書籍を通じ願っていた「強化学習の実世界応用 」がどこまで進んでいるか、今後どうなるかまとめた資料です。

短期的な生成系 AI のお試しから、長期的なプロダクトの差別化につなげる戦略の立て方を解説した資料です。Biz 、Dev 、 ML の 3 ステップについて、 生成系 AI の活用事例をベースにポイントを解説しています。 ML Enablement Workshop で戦略の構築支援が可能です。資…

AWSで自然言語処理を高速化するための適切なインスタンスの選択と、開発を効率化するためのAWSサービスについて解説します。無料で利用できるAmazon SageMaker Studio Labで学べる教材、オープンソースへの貢献、また教育機関向けプログラムについても紹介しています。

MLOpsはSoftware2.0のためのDevOpsであり、顧客自身のデータから半自動で顧客体験を改善できるようにします。これまではMLOpsと既存のSoftware1.0のためのDevOpsは独立していましたが、組み合わせることでSoftware2.0の弱点である確率的な挙動を抑制しより安定したサー…