AWSの生成AI公式テキスト☆リックテレコム/2024年/古本
第1章 生成AIと3階建てのクラウドサービス
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 3階: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 2階:生成AIのツール層
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 1階:生成AIのインフラ層
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
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