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[Tech 세미나] AWS AI Pipeline 구축 가이드
주제 : AWS AI Pipeline 구축 가이드
아젠다
1. Pipeline 아키텍처 및 흐름도 소개
2. BYOM 모델("자체 개발 모델")을 위한 Pipeline 구축 가이드 설명
- Pipeline 구성 주요 서비스 : EventBridge, Lambda, Batch, StepFunction, ECR, Sagemaker, S3, Redshift, SNS, GitHub 연계
3. SKT Cloud 구축 사례 공유
- Cost anomaly detection (이상 비용 탐지)
- Invoice Insight (비용 패턴 분석)
- Invoice Foreast (월 예상 사용 금액)
발표자
박상훈 : SK텔레콤에서 Cloud플랫폼 AI모델을 개발하고 있습니다. ABC(AI, BigData, Cloud) 역량의 균형있는 활용을 토대로, 다양한 기술스택의 내재화/자산화를 위해 노력합니다.
발표 자료 : 다운로드
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- 요약 금융 산업의 인공지능(AI) 패러다임이 생성형 AI의 등장으로 근본적인 전환을 맞이하고 있습니다. 과거의 AI가 RPA(로봇 프로세스 자동화)나 예측 모델을 통해 개별 업무를 자동화하는 ＇조각난 효율성＇에 머물렀다면, 현재는 고객의 언어를 이해하고 데이터의 ＇의미＇를 연결하여 의사결정을 보조하는 단계로 진화하고 있습니다. 이러한 변화의 핵심은 AI를 단순히 도입하는 것을 넘어, 비즈니스 목표에 맞는 ＇컨텍스트(문맥)＇를 어떻게 설계하고 활용하느냐에 있습니다. 금융권의 미래 경쟁력은 복잡하고 사일로화된 데이터로부터 의미 있는 관계망을 구축하는 ＇컨텍스트 플로우＇ 설계 능력에 달려 있습니다. 이를 위해 고객, 상품, 리스크, 영업, 시장이라는 5가지 핵심 컨텍스...
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- 지난 7월 10일 목요일에 SKT타워 4층 SUPEX홀에서 진행한 제8회 데보션 테크데이 발표 요약 및 영상을 공유드립니다. 본 발표 요약은 ＂에이닷 노트 기능＂을 통하여 요약하였습니다. 전체 발표자료는 ＂제8회_데보션_테크데이_배포용.pdf＂ 참고 부탁드립니다. 위 행사와 관련된 현장 스케치 보도 기사는 아래 SKT 뉴스룸에서 확인하실 수 있습니다. https://news.sktelecom.com/213870 00.Keynote AI 데이터 센터의 구조와 운영 변화 : AI 데이터 센터, GPU 클러스터, 토큰 제조 공장, 전력 최적화, SK 솔루션 요약 AI 데이터 센터는 초병렬 연산과 고전력 소비로 기존 데이터 센터와 구조와 운영 방식...
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