AWSの生成AI　公式テキスト

著者：: 黒川亮呉和仁大渕麻莉卜部達也鮫島正樹和田雄介両角貴寿大塚康徳アマゾンウェブサービスジャパン合同会社(監修）
出版社：: リックテレコム

概要：

「いよいよこれから」というこのタイミングで、日本の企業には早くも“AI疲れ”の兆しが見えてはいないでしょうか？　企業の課題は千差万別だし、AIは一社一社の異なるデータで育てられますから、一つであらゆる課題に対応できる万能の生成AIはありえません。つまり、オーダーメイドや高度にカスタマイズされたAIシステムでなければ、企業固有の要求に応えることができません。AI疲れの理由の一端がここにあります。

AIによる個別最適化・レコメンデーションはAmazonのお家芸です。AWSには長年Amazonの通販事業やAlexa等で鍛えたAI技術の蓄積があり、これは人類史上最大規模のAI実践経験と言えます。そこを土台にした生成AIサービスとして、AWSは①各種のAmazon Qアプリケーション、②Amazon Bedrockツール群、③それらのインフラとなるGPU群や、基盤モデルの開発／チューニング環境Amazon SageMaker等を提供。「責任あるAI」、「安心して使えるAI」の実現手段を公開しています。
　本書はこれらAWSの生成AIサービスについて、その全貌を初めて1冊に集約した解説書です。生成AIの活用を模索する全てのビジネスマンと技術者にとっての必読書です。

●本書の構成
第1章　生成AIとAWS
1.1　日本の課題
1.2　生成AIとは？
1.3　Amazonにおける生成AI活用例
1.4　AWSが提供する生成AIサービス

第2章　責任あるAI
2.1　生成AIのリスクと責任あるAI
2.2　生成AI活用に伴う主なリスク
2.3　新たなリスクと課題をどう解決するか？

第3章　生成AIのアプリケーション層
3.1　Amazon Qの全体像
3.2　Amazon Q Business
3.3　Amazon Q Developer
3.4　Amazon Q in QuickSight
3.5　Amazon Q in Connect

第4章　Amazon Bedrock
4.1　Amazon Bedrockとは？
4.2　主要な活用シナリオ
4.3　生成AI導入のステップと成功のポイント
4.4　セキュリティとプライバシー

第5章　生成AIのためのインフラストラクチャ
5.1　機械学習インフラの役割
5.2　基盤モデルの学習とインフラの重要性
5.3　インフラの構成用要素
5.4　AWSを利用するメリット
5.5　コンピューティングのサービス
5.6　ネットワークのサービス
5.7　ストレージのサービス
5.8　クラスター管理ツール
5.9　マネージドサービス

第6章　アーキテクチャ図に見るユースケース
6.1　顧客体験の向上
6.2　社員の創造性と生産性向上
6.3　生成AIアプリケーションに取り組むには？

第7章　Amazon Bedrock で生成AIに触れる
7.1　Amazon Bedrockを体感する
7.2　Amazon Bedrockの利用準備
7.3　AWSのコンソールから使う
7.4　APIからAmazon Bedrockを使う
7.5　アプリケーションでの利用例とユースケース

第8章　AWS生成AIのはじめ方
8.1　生成AIの利用方法
8.2　生成AIの利用を拡大していく
8.3　生成AIアプリケーション開発の成功条件
8.4　生成AIのユースケース大別6パターン
8.5　生成AIアプリケーション開発
8.6　RAGアプリケーション開発にDive Deepする

第9章　AWS認定資格制度について
9.1　AWS認定のレベルと種類
9.2　認定に向けてのトレーニング

ジャンル：: コンピュータ > 全般
販売開始：: 2024/11/20
ファイルサイズ：: 125.86MB
CODE：: J0010400BK0161183001
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