엔터프라이즈의 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 적용은 왜 어려울까요?
성공적인 AI과 ML 적용.
베스핀글로벌의 웨비나 자료를 통해서 Amazon AI/ML에 대해 알아보세요.
[Agenda]
1. Machine Learning at Amazon
2. Machine Learning on AWS
- Frameworks and Interfaces
- AWS ML Platform services
- AWS ML Application services
아마존닷컴은 쇼핑 상품 추천, 배송 및 물류 예측 등에 기계 학습 기술을 활용해 왔으며, 최근 프라임 서비스를 위한 음악, 이미지, 영상 인식, 무인 매장인 아마존고 및 음성 비서 서비스인 알렉사에 딥러닝 기술을 활용하고 있다. 본 세션에서는 이러한 주요 딥러닝 활용 기술 사례를 알아보고, AWS 클라우드를 통해 제공하는 이미지/영상 인식, 음성 인식 및 합성, 기계 번역, 자연어 처리 등 다양한 딥러닝 기반 서비스 구현 방법을 살펴본다. 개발자들이 직접 딥러닝 기반 데이터 처리, 모델 학습 및 서비스 배포까지 손쉽게 구성할 수 있는 Amazon SageMaker와 Deep Lens를 통해 어떻게 IoT 기반 서비스로 활용할 수 있는지 시연을 통해 알아본다.
[AWS Dev Day] 인공지능 / 기계 학습 | Intel on AWS, AI/ML Service 성능 향상을 위한 협력 모델 - 서...Amazon Web Services Korea
클라우드는 데이터 수집, 저장, 맞춤형 AI/ML 모델 생성 등 대규모 AI워크로드 운영을 비용 효율적이며 쉽게 만들어 줄 수 있습니다. 이 세션에서는 AI 워크로드를 간단하고 빠르게 처리하기 위해 AWS와 Intel이 어떻게 협력하고 있는지에 관해 설명합니다. 첫 번째로 AWS C5 인스턴스에 적용된 고성능 Intel Xeon® Scalable processors 기술에 대해 설명합니다. 그리고 강화 학습으로 생성된 모델을 가지고 자율 주행하는 1/18 스케일의 자동차DeepRacer 에 적용된 Intel의 강화 학습 라이브러리 및 Inference engine (Openvino)에 대해서도 알아봅니다. 이 밖에도 AWS AI/ML Marketplace에 제공 되고 있는 Intel의 AWS AI/ML library 및 모델에 대해 알아봅니다.
Amazon의 머신러닝 솔루션: Fraud Detection & Predictive Maintenance - 남궁영환 (AWS 데이터 사이...Amazon Web Services Korea
인공지능, 머신 러닝은 비즈니스의 필수 기술이 되고 있습니다. 하지만 여전히 기술을 손쉽게 도입하기엔 어려움이 있습니다. 본 세션에서는 클라우드 상에서 머신러닝 기반 애플리케이션을 손쉽게 구현할 수 있는 AWS의 솔루션들에 대해 살펴봅니다.
다시보기 링크: https://youtu.be/UHvBYgCZiI4
Amazon SageMaker è un servizio gestito per sviluppatori e data scientist che consente di progettare, addestrare e distribuire modelli di Machine Learning su larga scala. In questo webinar esploreremo le funzionalità di questo servizio, dalle istanze notebook Jupyter ai servizi di training e hosting, per poi discutere di aspetti come il labeling di dataset e l’ottimizzazione dei modelli. Successivamente, vedremo in modo pratico come utilizzare il servizio per implementare, addestrare e distribuire un modello di esempio.
최근 데이터의 폭증과 이를 기반한 빅데이터 분석이 기업 비지니스 성패에 큰 영향을 끼치고 있습니다. 다양한 기업의 데이터 기반 의사 결정을 위한 요구를 수용하는 분석 플랫폼과 인공 지능 기술의 도입은 큰 화두입니다. 본 세션에서는 기업의 비지니스 전략 및 기획을 담당하시는 분들을 위해 클라우드 기반 데이터 분석 플랫폼을 쉽게 접근하고 사용할 수 있는 방법을 사례 위주로 소개합니다.국내외 주요 기업들이 어떻게 AWS기반 데이터 분석 및 기계 학습 서비스로 비지니스 혁신에 활용하고 있는지 알아보시기 바랍니다.
아마존닷컴은 쇼핑 상품 추천, 배송 및 물류 예측 등에 기계 학습 기술을 활용해 왔으며, 최근 프라임 서비스를 위한 음악, 이미지, 영상 인식, 무인 매장인 아마존고 및 음성 비서 서비스인 알렉사에 딥러닝 기술을 활용하고 있다. 본 세션에서는 이러한 주요 딥러닝 활용 기술 사례를 알아보고, AWS 클라우드를 통해 제공하는 이미지/영상 인식, 음성 인식 및 합성, 기계 번역, 자연어 처리 등 다양한 딥러닝 기반 서비스 구현 방법을 살펴본다. 개발자들이 직접 딥러닝 기반 데이터 처리, 모델 학습 및 서비스 배포까지 손쉽게 구성할 수 있는 Amazon SageMaker와 Deep Lens를 통해 어떻게 IoT 기반 서비스로 활용할 수 있는지 시연을 통해 알아본다.
[AWS Dev Day] 인공지능 / 기계 학습 | Intel on AWS, AI/ML Service 성능 향상을 위한 협력 모델 - 서...Amazon Web Services Korea
클라우드는 데이터 수집, 저장, 맞춤형 AI/ML 모델 생성 등 대규모 AI워크로드 운영을 비용 효율적이며 쉽게 만들어 줄 수 있습니다. 이 세션에서는 AI 워크로드를 간단하고 빠르게 처리하기 위해 AWS와 Intel이 어떻게 협력하고 있는지에 관해 설명합니다. 첫 번째로 AWS C5 인스턴스에 적용된 고성능 Intel Xeon® Scalable processors 기술에 대해 설명합니다. 그리고 강화 학습으로 생성된 모델을 가지고 자율 주행하는 1/18 스케일의 자동차DeepRacer 에 적용된 Intel의 강화 학습 라이브러리 및 Inference engine (Openvino)에 대해서도 알아봅니다. 이 밖에도 AWS AI/ML Marketplace에 제공 되고 있는 Intel의 AWS AI/ML library 및 모델에 대해 알아봅니다.
Amazon의 머신러닝 솔루션: Fraud Detection & Predictive Maintenance - 남궁영환 (AWS 데이터 사이...Amazon Web Services Korea
인공지능, 머신 러닝은 비즈니스의 필수 기술이 되고 있습니다. 하지만 여전히 기술을 손쉽게 도입하기엔 어려움이 있습니다. 본 세션에서는 클라우드 상에서 머신러닝 기반 애플리케이션을 손쉽게 구현할 수 있는 AWS의 솔루션들에 대해 살펴봅니다.
다시보기 링크: https://youtu.be/UHvBYgCZiI4
Amazon SageMaker è un servizio gestito per sviluppatori e data scientist che consente di progettare, addestrare e distribuire modelli di Machine Learning su larga scala. In questo webinar esploreremo le funzionalità di questo servizio, dalle istanze notebook Jupyter ai servizi di training e hosting, per poi discutere di aspetti come il labeling di dataset e l’ottimizzazione dei modelli. Successivamente, vedremo in modo pratico come utilizzare il servizio per implementare, addestrare e distribuire un modello di esempio.
최근 데이터의 폭증과 이를 기반한 빅데이터 분석이 기업 비지니스 성패에 큰 영향을 끼치고 있습니다. 다양한 기업의 데이터 기반 의사 결정을 위한 요구를 수용하는 분석 플랫폼과 인공 지능 기술의 도입은 큰 화두입니다. 본 세션에서는 기업의 비지니스 전략 및 기획을 담당하시는 분들을 위해 클라우드 기반 데이터 분석 플랫폼을 쉽게 접근하고 사용할 수 있는 방법을 사례 위주로 소개합니다.국내외 주요 기업들이 어떻게 AWS기반 데이터 분석 및 기계 학습 서비스로 비지니스 혁신에 활용하고 있는지 알아보시기 바랍니다.
Amazon SageMaker is a fully-managed platform that lets developers and data scientists build and scale machine learning solutions. First, we'll show you how SageMaker Ground Truth helps you label large training datasets. Then, using Jupyter notebooks, we'll show you how to build, train and deploy models using built-in algorithms and frameworks (TensorFlow, Apache MXNet, etc). Finally, we'll show you how to use 3rd-party models from the AWS marketplace.
Supercharge your Machine Learning Solutions with Amazon SageMakerAmazon Web Services
Amazon SageMaker is a fully-managed service that enables data scientists and developers to quickly and easily build, train, and deploy machine learning models, at scale. This session will introduce you the features of Amazon SageMaker, including a one-click training environment, highly-optimized machine learning algorithms with built-in model tuning, and deployment without engineering effort. With zero-setup required, Amazon SageMaker significantly decreases your training time and overall cost of building production machine learning systems. You'll also hear how and why Intuit is using Amazon SageMaker on AWS for real-time fraud detection.
[AWS Dev Day] 인공지능 / 기계 학습 | AWS 기반 기계 학습 자동화 및 최적화를 위한 실전 기법 - 남궁영환 AWS 솔루션...Amazon Web Services Korea
기계 학습 모델을 서비스로 제공하려면, 지속적인 학습 및 배포 과정이 필요합니다. 모델 훈련시 최적화 과정, 배포된 모델이 추론을 통해 서비스 되기 위한 성능 개선도 필수 요소입니다. 본 세션에서는 AWS를 활용한 대규모 리소스를 이용한 효율적인 모델 학습 시 유용한 내용들을 소개합니다. 대규모 리소스를 이용할 경우 인프라 선택, 모델 학습 환경 선택 및 구성, 확장성 등이 함께 고려되어야 합니다. 이와 관련한 AWS 서비스들의 특징과 어떤 결과를 보여주는지도 함께 알아봅니다.
WhereML a Serverless ML Powered Location Guessing Twitter BotRandall Hunt
Learn how we designed, built, and deployed the @WhereML Twitter bot that can identify where in the world a picture was taken using only the pixels in the image. We'll dive deep on artificial intelligence and deep learning with the MXNet framework and also talk about working with the Twitter Account Activity API. The bot is entirely autoscaling and powered by Amazon API Gateway and AWS Lambda which means, as a customer, you don't manage any infrastructure. Finally we'll close with a discussion around custom authorizers in API Gateway and when to use them.
Amazon SageMaker는 기계 학습을 위한 데이터와 알고리즘, 프레임워크를 빠르게 연결하에 손쉽게 ML 구축이 가능한 신규 클라우드 서비스입니다. 이번 시간에는 Amazon S3에 저장된 학습 데이터를 이용하여 가장 일반적으로 사용하는 알고리즘 몇 가지를 직접 실행해 보는 실습을 진행합니다. 이를 위해 유명한 오픈 소스 프레임워크인 TensorFlow와 Keras 그리고 Apache MXNet과 Gluon 등을 사용해 봅니다.
How to Host and Manage Enterprise Customers on AWS (ARC213) | AWS re:Invent 2013Amazon Web Services
(Presented by cloudpack)
cloudpack is a premium consulting partner of AWS in Japan, and since 2010 has been helping customers architect their workloads for scalability, availability and disaster recovery. In this session, cloudpack explains how they are solving customer pain points with AWS architecture best practices. Specifically, they will discuss a multi-region Disaster Recovery system designed for Toyota and a highly available and scalable second screen system for Nippon Television (JoinTV).
데이터 센터에서 호스팅하고 있는 기존의 SAP ERP 시스템을 어떻게 AWS로 이관 하는지 고객의 사례를 통해 설명드릴 예정입니다. 이 세션에서는 기존의 SAP ECC 버전을 그대로 Lift and Shift로 마이그레이션 하는 방법과 S/4HANA 버전으로 업그레이드 작업을 병행하면서 마이그레이션하는 방법을 모두 다룰 예정입니다. SAP ERP시스템의 서비스 다운 타임을 최소화하기 위한 대량 파일 전송 방법, 네트웍 구성 전략, 3rd Party 솔루션들을 소개해드리며 AWS 환경을 이용하여 어떻게 마이그레이션 프로젝트의 기간과 비용을 줄일 수 있는지 설명드릴 예정입니다.
Machine Learning is having a major impact in our society, but how can we simplify the build, train, and deploy process for all developers and data scientists? Understand how cloud-based machine learning frameworks can help turn your data into intelligence. We will introduce the general machine learning process utilising the AWS Deep Learning AMIs and hear from carsales.com.au about how they built the Cyclops, a Super Human Image Recognition Software on AWS. We will then discuss the new capabilities delivered by Amazon SageMaker and how this product will further reduce the undifferentiated heavy lifting; freeing you up to focus on your business and allow your developers to quickly and easily expand into the world of Machine Learning.
Building Deep Learning Applications with TensorFlow and SageMaker on AWS - Te...Amazon Web Services
Deep learning continues to push the state of the art in domains such as computer vision, natural language understanding, and recommendation engines. One of the key reasons for this progress is the availability of highly flexible and developer friendly deep learning frameworks. In this workshop, we provide an overview of deep learning, focusing on getting started with the TensorFlow framework on AWS.
Demystifying Machine Learning On AWS - AWS Summit Sydney 2018Amazon Web Services
Demystifying Machine Learning on AWS
Machine Learning is having a major impact in our society, but how can we simplify the build, train, and deploy process for all developers and data scientists? Understand how cloud-based machine learning frameworks can help turn your data into intelligence. We will introduce the general machine learning process utilising the AWS Deep Learning AMIs and hear from carsales.com.au about how they built the Cyclops, a Super Human Image Recognition Software on AWS. We will then discuss the new capabilities delivered by Amazon SageMaker and how this product will further reduce the undifferentiated heavy lifting; freeing you up to focus on your business and allow your developers to quickly and easily expand into the world of Machine Learning.
Jenny Davies, Solutions Architect, Amazon Web Services and Agustinus Nalwan, AI and Machine Learning Technical Development Manager, Carsales.com.au
Work with Machine Learning in Amazon SageMaker - BDA203 - Atlanta AWS SummitAmazon Web Services
Organizations are using machine learning (ML) to address a host of business challenges, from product recommendations to demand forecasting. Until recently, developing these ML models took considerable time and effort, and it required expertise. In this session, we dive deep into Amazon SageMaker, a fully managed ML service that enables developers and data scientists to develop and deploy deep learning models quickly and easily. We walk through the features and benefits of Amazon SageMaker to get your ML models from concept to production.
Amazon SageMaker is a fully-managed platform that lets developers and data scientists build and scale machine learning solutions. First, we'll show you how SageMaker Ground Truth helps you label large training datasets. Then, using Jupyter notebooks, we'll show you how to build, train and deploy models using built-in algorithms and frameworks (TensorFlow, Apache MXNet, etc). Finally, we'll show you how to use 3rd-party models from the AWS marketplace.
Supercharge your Machine Learning Solutions with Amazon SageMakerAmazon Web Services
Amazon SageMaker is a fully-managed service that enables data scientists and developers to quickly and easily build, train, and deploy machine learning models, at scale. This session will introduce you the features of Amazon SageMaker, including a one-click training environment, highly-optimized machine learning algorithms with built-in model tuning, and deployment without engineering effort. With zero-setup required, Amazon SageMaker significantly decreases your training time and overall cost of building production machine learning systems. You'll also hear how and why Intuit is using Amazon SageMaker on AWS for real-time fraud detection.
[AWS Dev Day] 인공지능 / 기계 학습 | AWS 기반 기계 학습 자동화 및 최적화를 위한 실전 기법 - 남궁영환 AWS 솔루션...Amazon Web Services Korea
기계 학습 모델을 서비스로 제공하려면, 지속적인 학습 및 배포 과정이 필요합니다. 모델 훈련시 최적화 과정, 배포된 모델이 추론을 통해 서비스 되기 위한 성능 개선도 필수 요소입니다. 본 세션에서는 AWS를 활용한 대규모 리소스를 이용한 효율적인 모델 학습 시 유용한 내용들을 소개합니다. 대규모 리소스를 이용할 경우 인프라 선택, 모델 학습 환경 선택 및 구성, 확장성 등이 함께 고려되어야 합니다. 이와 관련한 AWS 서비스들의 특징과 어떤 결과를 보여주는지도 함께 알아봅니다.
WhereML a Serverless ML Powered Location Guessing Twitter BotRandall Hunt
Learn how we designed, built, and deployed the @WhereML Twitter bot that can identify where in the world a picture was taken using only the pixels in the image. We'll dive deep on artificial intelligence and deep learning with the MXNet framework and also talk about working with the Twitter Account Activity API. The bot is entirely autoscaling and powered by Amazon API Gateway and AWS Lambda which means, as a customer, you don't manage any infrastructure. Finally we'll close with a discussion around custom authorizers in API Gateway and when to use them.
Amazon SageMaker는 기계 학습을 위한 데이터와 알고리즘, 프레임워크를 빠르게 연결하에 손쉽게 ML 구축이 가능한 신규 클라우드 서비스입니다. 이번 시간에는 Amazon S3에 저장된 학습 데이터를 이용하여 가장 일반적으로 사용하는 알고리즘 몇 가지를 직접 실행해 보는 실습을 진행합니다. 이를 위해 유명한 오픈 소스 프레임워크인 TensorFlow와 Keras 그리고 Apache MXNet과 Gluon 등을 사용해 봅니다.
How to Host and Manage Enterprise Customers on AWS (ARC213) | AWS re:Invent 2013Amazon Web Services
(Presented by cloudpack)
cloudpack is a premium consulting partner of AWS in Japan, and since 2010 has been helping customers architect their workloads for scalability, availability and disaster recovery. In this session, cloudpack explains how they are solving customer pain points with AWS architecture best practices. Specifically, they will discuss a multi-region Disaster Recovery system designed for Toyota and a highly available and scalable second screen system for Nippon Television (JoinTV).
데이터 센터에서 호스팅하고 있는 기존의 SAP ERP 시스템을 어떻게 AWS로 이관 하는지 고객의 사례를 통해 설명드릴 예정입니다. 이 세션에서는 기존의 SAP ECC 버전을 그대로 Lift and Shift로 마이그레이션 하는 방법과 S/4HANA 버전으로 업그레이드 작업을 병행하면서 마이그레이션하는 방법을 모두 다룰 예정입니다. SAP ERP시스템의 서비스 다운 타임을 최소화하기 위한 대량 파일 전송 방법, 네트웍 구성 전략, 3rd Party 솔루션들을 소개해드리며 AWS 환경을 이용하여 어떻게 마이그레이션 프로젝트의 기간과 비용을 줄일 수 있는지 설명드릴 예정입니다.
Machine Learning is having a major impact in our society, but how can we simplify the build, train, and deploy process for all developers and data scientists? Understand how cloud-based machine learning frameworks can help turn your data into intelligence. We will introduce the general machine learning process utilising the AWS Deep Learning AMIs and hear from carsales.com.au about how they built the Cyclops, a Super Human Image Recognition Software on AWS. We will then discuss the new capabilities delivered by Amazon SageMaker and how this product will further reduce the undifferentiated heavy lifting; freeing you up to focus on your business and allow your developers to quickly and easily expand into the world of Machine Learning.
Building Deep Learning Applications with TensorFlow and SageMaker on AWS - Te...Amazon Web Services
Deep learning continues to push the state of the art in domains such as computer vision, natural language understanding, and recommendation engines. One of the key reasons for this progress is the availability of highly flexible and developer friendly deep learning frameworks. In this workshop, we provide an overview of deep learning, focusing on getting started with the TensorFlow framework on AWS.
Demystifying Machine Learning On AWS - AWS Summit Sydney 2018Amazon Web Services
Demystifying Machine Learning on AWS
Machine Learning is having a major impact in our society, but how can we simplify the build, train, and deploy process for all developers and data scientists? Understand how cloud-based machine learning frameworks can help turn your data into intelligence. We will introduce the general machine learning process utilising the AWS Deep Learning AMIs and hear from carsales.com.au about how they built the Cyclops, a Super Human Image Recognition Software on AWS. We will then discuss the new capabilities delivered by Amazon SageMaker and how this product will further reduce the undifferentiated heavy lifting; freeing you up to focus on your business and allow your developers to quickly and easily expand into the world of Machine Learning.
Jenny Davies, Solutions Architect, Amazon Web Services and Agustinus Nalwan, AI and Machine Learning Technical Development Manager, Carsales.com.au
Work with Machine Learning in Amazon SageMaker - BDA203 - Atlanta AWS SummitAmazon Web Services
Organizations are using machine learning (ML) to address a host of business challenges, from product recommendations to demand forecasting. Until recently, developing these ML models took considerable time and effort, and it required expertise. In this session, we dive deep into Amazon SageMaker, a fully managed ML service that enables developers and data scientists to develop and deploy deep learning models quickly and easily. We walk through the features and benefits of Amazon SageMaker to get your ML models from concept to production.
Machine Learning e Amazon SageMaker: Algoritmos, Modelos e Inferências - MCL...Amazon Web Services
Atualmente, as organizações estão usando machine learning (ML) para endereçar uma série de desafios nos negócios, desde recomenções de produtos e previsão de preços, até o rastreamento da progressão de doença e previsão de demanda. Até recentemente, desenvolver esses modelos de ML demorava um período significante de tempo e esforços, e exigia especialização nesse campo. Nesta sessão, apresentaremos o Amazon SageMaker, um seviço ML totalmente gerenciado que permite desenvolvedores e cientistas de dados desenvolver e implementar modelos de aprendizagem profunda com mais rapidez e facilidade. Analisaremos os recursos e os benefícios do Amazon SageMaker e discutiremos os algoritmos ML exclusivamente projetados que permitem treinamento otimizado do modelo, para levar você à rápida produtividade.
BDA301 Working with Machine Learning in Amazon SageMaker: Algorithms, Models,...Amazon Web Services
Today, organizations are using machine learning (ML) to address a host of business challenges, from product recommendations and pricing predictions, to tracking disease progression and demand forecasting. Until recently, developing these ML models took a significant amount of time and effort, and it required expertise in this field. In this session, we introduce you to Amazon SageMaker, a fully managed ML service that enables developers and data scientists to develop and deploy deep learning models more quickly and easily. We walk through the features and benefits of Amazon SageMaker and discuss the uniquely designed ML algorithms that allow for optimized model training, to get you to production fast.
Perform Machine Learning at the IoT Edge using AWS Greengrass and Amazon Sage...Amazon Web Services
"Learning Objectives:
- Develop intelligent IoT edge solutions using AWS Greengrass
- Develop data science models in the cloud with Amazon SageMaker
- Learn how AWS Greengrass and Amazon SageMaker enable you to perform machine learning at the edge"
Accelerate Machine Learning Workloads using Amazon EC2 P3 Instances - SRV201 ...Amazon Web Services
Organizations are tackling exponentially complex questions across advanced scientific, energy, high tech, and medical fields. Machine learning (ML) makes it possible to quickly explore a multitude of scenarios and generate the best answers, ranging from image, video, and speech recognition to autonomous vehicle systems and weather prediction. Learn how Amazon EC2 P3 instances can help data scientists, researchers, and developers significantly lower their time and cost to train ML models, speed up their development process, and bring innovations to market sooner.
Machine Learning with Amazon SageMaker - Algorithms and Frameworks - BDA304 -...Amazon Web Services
Algorithms and frameworks form a fundamental part of machine learning (ML). These critical components enable developers and data scientists to easily and quickly build ML models with well-defined interfaces for a range of use cases. The most commonly used algorithms and frameworks, built-in with Amazon SageMaker, make ML easier to address these use cases. In this session, we discuss the built-in algorithms and frameworks and how you can leverage them for your ML models. We also discuss the flexibility of bringing your own algorithm into Amazon SageMaker depending on your needs.
Simplify Machine Learning with the Deep Learning AMI | AWS Floor28Amazon Web Services
Machine Learning involves many different tools. Installing and setting them up properly is a time-consuming task, especially when working at scale. To solve this problem, AWS has built a collection of Amazon Machine Images (AMI) which package all the popular Machine Learning and Python tools: TensorFlow, PyTorch, conda and many more. In this session, we'll take you through a tour of these Deep Learning AMIs and we'll show you how to use them to speed up and simplify your projects.
Various Open Source projects around Apache MXNet for you to build End to End pipeline from building Models using 7 different languages to choose from or use Keras if you are already a Keras user.
Get the state of the Art models pre-trained with code and examples using GluonCV and GluonNLP
Use ONNX to create and save models right from MXNet so you can port to any framework.
Use Apache 2.0 Licensed MXNet Model Server to deploy your models.
Use TVM to optimize for your own hardware.
AI & ML at Amazon: AWS Developer Workshop - Web Summit 2018Amazon Web Services
AI & Machine Learning at Amazon: AWS Developer Workshop - Web Summit 2018
Amazon has been applying machine learning to create artifical intelligence features within its products and services for over 20 years. Join this session and learn about the application of ML and AI within Amazon, from retail product recommendations to the latest in natural language understanding, and how you can use easily accessible services from AWS to enable you to include AI features within your applications or build your own custom ML models for your own specific AI use cases.
Speaker: Ian Massingham - Director, Technical Evangelist, AWS
Build Deep Learning Applications Using Apache MXNet - Featuring Chick-fil-A (...Amazon Web Services
The Apache MXNet deep learning framework is used for developing, training, and deploying diverse AI applications, including computer vision, speech recognition, natural language processing, and more at scale. In this session, learn how to get started with Apache MXNet on the Amazon SageMaker machine learning platform. Chick-fil-A share how they got started with MXNet on Amazon SageMaker to measure waffle fry freshness and how they leverage AWS services to improve the Chick-fil-A guest experience.
Maschinelles Lernen auf AWS für Entwickler, Data Scientists und ExpertenAWS Germany
In diesem Vortrag geben wir einen Überblick mit Beispielen über aktuelle Werkzeuge für Maschinelles Lernen (ML) auf AWS. Dieser überblick deckt alle Möglichkeiten von einfach zu nutzenden, vollständig verwalteten ML-Services für Entwickler über ML-Plattformen für Data Scientists bis hin zu ML-optimierten Infrastruktur- und Software-Komponenten ab. Beispiele und Online-Demos zeigen, wie einfach ML-Methoden auf AWS genutzt werden können.
Moderator: Christian Petters, Solutions Architect, AWS
Advancing Autonomous Vehicle Development Using Distributed Deep Learning (CMP...Amazon Web Services
Toyota Research Institute (TRI) is an industry pioneer focused on using machine learning to help Toyota produce cars that are safer, more accessible, and more environmentally friendly. A fundamental component of their solution is a computer vision/perception stack that identifies the road and objects such as vehicles, lane markings, and road signs. Come and learn how TRI is increasing their development agility to try new algorithms and optimization techniques by using distributed deep learning training on AWS.
Build, train, and deploy machine learning models at scale
Machine learning often feels a lot harder than it should be to most developers because the process to build and train models, and then deploy them into production is too complicated and too slow.
Amazon SageMaker includes modules that can be used together or independently to build, train, and deploy your machine learning models.
Olivier Bergeret - AWS
https://dataxday.fr/
Video available: https://www.youtube.com/watch?v=3eV4x_GR_f8
Artificial Intelligence (Machine Learning) on AWS: How to StartVladimir Simek
Amazon has been investing deeply in artificial intelligence (AI) for over 20 years. Machine learning (ML) algorithms drive many of its internal systems. It is also core to the capabilities Amazon's customers experience – from the path optimization in the fulfillment centers, and Amazon.com’s recommendations engine, to Echo powered by Alexa, drone initiative Prime Air, and the new retail experience Amazon Go. This is just the beginning. Amazon's mission is to share learnings and ML capabilities as fully managed services, and put them into the hands of every developer and data scientist.
If you are interested, how can you develop ML-based smart applications on the AWS platform, and want to see a couple of cool demos, join us for the next AWS meetup. AWS Solutions Architect, Vladimir Simek, will be presenting the full AWS portfolio for AI and ML - from virtual servers enabled for training Deep Learning models up to a fully managed API-based services.
Machine Learning with Kubernetes- AWS Container Day 2019 BarcelonaAmazon Web Services
In this session, we discuss Machine Learning on Kubernetes and the advantages for running it on AWS. We also show you a demo of the updates to Escalator - a cluster auto scaling component tuned for batch/ML workloads, and EC2 GPU instance auto-scaling.
Save up to 90% on Big Data and Machine Learning Workloads with Spot Instances...Amazon Web Services
Learn how you can run your big data and machine learning models as many times as you want with Amazon EC2 Spot Instances. In this session, we discuss how to architect and run big data and machine learning workloads by combining common data processing applications with Spot Instances for scalable and cost-effective computing. We also highlight real-world customer examples with machine learning workloads running on Spot Instances.
국내 건설 기계사 도입 사례를 통해 보는 AI가 적용된 수요 예측 관리 - 베스핀글로벌 조창윤 AI/ML팀 팀장BESPIN GLOBAL
전 세계적으로 클라우드 기반의 디지털 트랜스포메이션이 빠르게 진행되고 있음에도 불구하고, 기업에서 클라우드를 도입하고 마이그레이션 하는 과정은 여전히 어려움이 많습니다. 성공적인 마이그레이션은 클라우드로의 단순 인프라 변경에서 그치는 것이 아니라 비즈니스와 프로세스가 함께 변화할 때 완성될 수 있습니다.
그리고 그 변화의 중심에는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이 있습니다. 인공지능과 머신러닝은 모든 것을 자동화하여 스스로 데이터를 분류하며 유의미한 가치를 찾아냅니다. 바로 여기에서부터 기업의 비즈니스 혁신은 시작됩니다.
클라우드로의 디지털 트랜스포메이션 전략과 인공지능/머신러닝을 활용한 비즈니스 혁신 방법 중, 국내 건설 장비 개발사 도입 사계를 통해 AI가 적용된 수요 예측 관리 방법에 대해 이번 세션에서 알아보겠습니다.
빅데이터 분석을 위해서는 전처리가 매우 중요합니다. 배스핀글로벌의 빅데이터 분석 전처리 속도 해결을 위한 POC 사례를 공유합니다.
빅데이터 분석 플랫폼을 도입하거나 구축하고자 하는 기업과 개발자들에게 도움이 되기를 바랍니다.
감사합니다.
https://www.bespinglobal.com
게임을 위한 최적의 AWS DB 서비스 소개 Dynamo DB, Aurora - 이종립 / Principle Enterprise Evang...BESPIN GLOBAL
지난 11월 Bespin Gaming Day 행사의 발표 자료를 통해 게임을 위한 최적의 AWS DB 서비스를 소개하겠습니다.
게임에 관련된 데이터에 대한 고민은 무척 다양합니다. 큰 범주로 나누어 보면 다음과 같습니다.
- DR은 어떻게 구축하지?
- 데이터 분석은 어떻게 해야하지?
- 고성능, 고가용성의 AWS DBMS 선택
- AI/ML은 어떻게 적용하지?
이런 게임 아키텍처의 현실과 고민을 해결하기 위한 관계형 DB Amazon Aurora와 No SQL DB Amazon Dynamo DB를 소개하고 데모에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
AWS 상의 컨테이너 서비스 소개 ECS, EKS - 이종립 / Principle Enterprise Evangelist @베스핀글로벌BESPIN GLOBAL
지난 11월 Bespin Gaming Day 행사의 발표 자료를 통해 AWS에서 컨테이너를 활용하는 방법을 알아보겠습니다.
AWS에서는 사용 목적에 따라 다양한 컨테이너 서비스를 제공합니다.
- Management 스케쥴링, 스케일링, 배포, 전략: Amazon ECS, Amazon EKS
- Hosting 컨테이너가 수행되는 곳: Amazon EC2, AWS Fargate
- Image Registry 컨테이너 이미지 저장소: Amazon ECR
컨테이너 및 쿠버네티스 관련 서비스 중 Amazon EKS, Amazon ECS, AWS Fargate에 대해 보다 자세히 살펴보실 수 있습니다.
Session 4. 쉽게 보는 딥러닝 트랜드와 AWS 활용 시나리오 - 베스핀글로벌 이승규 매니저BESPIN GLOBAL
전 세계적으로 클라우드 기반의 디지털 트랜스포메이션이 빠르게 진행되고 있음에도 불구하고, 기업에서 클라우드를 도입하고 마이그레이션 하는 과정은 여전히 어려움이 많습니다. 성공적인 마이그레이션은 클라우드로의 단순 인프라 변경에서 그치는 것이 아니라 비즈니스와 프로세스가 함께 변화할 때 완성될 수 있습니다.
그리고 그 변화의 중심에는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이 있습니다. 인공지능과 머신러닝은 모든 것을 자동화하여 스스로 데이터를 분류하며 유의미한 가치를 찾아냅니다. 바로 여기에서부터 기업의 비즈니스 혁신은 시작됩니다.
클라우드로의 디지털 트랜스포메이션 전략과 인공지능/머신러닝을 활용한 비즈니스 혁신 방법 중, 딥러닝 트렌드와 AWS 활용 시나리오에 대해 이번 세션을 통해 쉽고 정확하게 알아보실 수 있습니다.
Session 2. 스마트한 클라우드 관리 방법 - 베스핀글로벌 박대식 매니저BESPIN GLOBAL
전 세계적으로 클라우드 기반의 디지털 트랜스포메이션이 빠르게 진행되고 있음에도 불구하고, 기업에서 클라우드를 도입하고 마이그레이션 하는 과정은 여전히 어려움이 많습니다. 성공적인 마이그레이션은 클라우드로의 단순 인프라 변경에서 그치는 것이 아니라 비즈니스와 프로세스가 함께 변화할 때 완성될 수 있습니다.
그리고 그 변화의 중심에는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이 있습니다. 인공지능과 머신러닝은 모든 것을 자동화하여 스스로 데이터를 분류하며 유의미한 가치를 찾아냅니다. 바로 여기에서부터 기업의 비즈니스 혁신은 시작됩니다.
클라우드로의 디지털 트랜스포메이션 전략과 인공지능/머신러닝을 활용한 비즈니스 혁신 방법 중, 효율적으로 클라우드를 관리하는 방법에 대해 이번 세션을 통해 알아보겠습니다.
Session 1. 디지털 트렌스포메이션의 핵심, 클라우드 마이그레이션 A to Z - 베스핀글로벌 이근우 위원BESPIN GLOBAL
전 세계적으로 클라우드 기반의 디지털 트랜스포메이션이 빠르게 진행되고 있음에도 불구하고, 기업에서 클라우드를 도입하고 마이그레이션 하는 과정은 여전히 어려움이 많습니다. 성공적인 마이그레이션은 클라우드로의 단순 인프라 변경에서 그치는 것이 아니라 비즈니스와 프로세스가 함께 변화할 때 완성될 수 있습니다.
그리고 그 변화의 중심에는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이 있습니다. 인공지능과 머신러닝은 모든 것을 자동화하여 스스로 데이터를 분류하며 유의미한 가치를 찾아냅니다. 바로 여기에서부터 기업의 비즈니스 혁신은 시작됩니다.
클라우드로의 디지털 트랜스포메이션 전략과 인공지능/머신러닝을 활용한 비즈니스 혁신 방법 중, 어떻게 성공적으로 클라우드 마이그레이션을 할 수 있을지에 대해 이번 세션을 통해 알아보겠습니다.
베스핀글로벌의 자체 개발 클라우드 관리 플랫폼, OpsNow(옵스나우)를 활용하여 AWS 클라우드 비용을 절감할 수 있는 전략을 알아보겠습니다.
국내 클라우드 도입 상황을 바탕으로 한 클라우드 도입 단계별 예산을 줄일 수 있는 방법은 보다 실질적이고 효율적인 클라우드 비용 운영 방안을 제시합니다.
[Agenda]
1. 국내 클라우드 도입의 현주소
2. AWS 클라우드 비용 최적화 방안
3. 클라우드 도입 단계별 비용 절감 방안
4. OpsNow를 활용한 클라우드 비용 80% 절감하기
Session 3. 제조업의 미래를 바꾸는 Microsoft Azure AI/ML/IoT 플랫폼 - 베스핀글로벌 박플로 차장BESPIN GLOBAL
제조 기업을 위해 SCM(supply chain management, 선진 공급망 관리) 솔루션과 클라우드로의 디지털 드랜스포메이션을 실제 도입 케이스를 통한 실용적인 도입 방안과 효과를 공유합니다.
이번 세션에서는 제조업의 미래를 바꾸는 Microsoft Azure AI/ML 플랫폼에 대해 설명합니다.
효율적인 IT 운영을 위해 제조기업에서 인공지능을 어떻게 활용할 수 있을지 Microsoft Azure AI/ML의 이해와 활용 및 다양한 도입 시나리오를 제시합니다.
Session 2. 클라우드 운영 효율화 방안 및 글로벌 진출 사례 - 베스핀글로벌 이주원 상무BESPIN GLOBAL
제조 기업을 위해 SCM(supply chain management, 선진 공급망 관리) 솔루션과 클라우드로의 디지털 드랜스포메이션을 실제 도입 케이스를 통한 실용적인 도입 방안과 효과를 공유합니다.
이번 세션에서는 제조업을 위한 클라우드 운영 효율과 방안 및 글로벌 진출 사례를 설명합니다.
클라우드를 도입한 제조 기업의 사례로 클라우드가 제조 기업의 IT 운영을 어떻게 효율적으로 도와 줄 수 있는지 소개합니다.
더불어 해외 시장 진출 및 운영을 위한 클라우드 기반의 IT 운영 효율화 사례도 공유합니다.
Pushing the limits of ePRTC: 100ns holdover for 100 daysAdtran
At WSTS 2024, Alon Stern explored the topic of parametric holdover and explained how recent research findings can be implemented in real-world PNT networks to achieve 100 nanoseconds of accuracy for up to 100 days.
UiPath Test Automation using UiPath Test Suite series, part 5DianaGray10
Welcome to UiPath Test Automation using UiPath Test Suite series part 5. In this session, we will cover CI/CD with devops.
Topics covered:
CI/CD with in UiPath
End-to-end overview of CI/CD pipeline with Azure devops
Speaker:
Lyndsey Byblow, Test Suite Sales Engineer @ UiPath, Inc.
Essentials of Automations: The Art of Triggers and Actions in FMESafe Software
In this second installment of our Essentials of Automations webinar series, we’ll explore the landscape of triggers and actions, guiding you through the nuances of authoring and adapting workspaces for seamless automations. Gain an understanding of the full spectrum of triggers and actions available in FME, empowering you to enhance your workspaces for efficient automation.
We’ll kick things off by showcasing the most commonly used event-based triggers, introducing you to various automation workflows like manual triggers, schedules, directory watchers, and more. Plus, see how these elements play out in real scenarios.
Whether you’re tweaking your current setup or building from the ground up, this session will arm you with the tools and insights needed to transform your FME usage into a powerhouse of productivity. Join us to discover effective strategies that simplify complex processes, enhancing your productivity and transforming your data management practices with FME. Let’s turn complexity into clarity and make your workspaces work wonders!
In his public lecture, Christian Timmerer provides insights into the fascinating history of video streaming, starting from its humble beginnings before YouTube to the groundbreaking technologies that now dominate platforms like Netflix and ORF ON. Timmerer also presents provocative contributions of his own that have significantly influenced the industry. He concludes by looking at future challenges and invites the audience to join in a discussion.
GridMate - End to end testing is a critical piece to ensure quality and avoid...ThomasParaiso2
End to end testing is a critical piece to ensure quality and avoid regressions. In this session, we share our journey building an E2E testing pipeline for GridMate components (LWC and Aura) using Cypress, JSForce, FakerJS…
Alt. GDG Cloud Southlake #33: Boule & Rebala: Effective AppSec in SDLC using ...James Anderson
Effective Application Security in Software Delivery lifecycle using Deployment Firewall and DBOM
The modern software delivery process (or the CI/CD process) includes many tools, distributed teams, open-source code, and cloud platforms. Constant focus on speed to release software to market, along with the traditional slow and manual security checks has caused gaps in continuous security as an important piece in the software supply chain. Today organizations feel more susceptible to external and internal cyber threats due to the vast attack surface in their applications supply chain and the lack of end-to-end governance and risk management.
The software team must secure its software delivery process to avoid vulnerability and security breaches. This needs to be achieved with existing tool chains and without extensive rework of the delivery processes. This talk will present strategies and techniques for providing visibility into the true risk of the existing vulnerabilities, preventing the introduction of security issues in the software, resolving vulnerabilities in production environments quickly, and capturing the deployment bill of materials (DBOM).
Speakers:
Bob Boule
Robert Boule is a technology enthusiast with PASSION for technology and making things work along with a knack for helping others understand how things work. He comes with around 20 years of solution engineering experience in application security, software continuous delivery, and SaaS platforms. He is known for his dynamic presentations in CI/CD and application security integrated in software delivery lifecycle.
Gopinath Rebala
Gopinath Rebala is the CTO of OpsMx, where he has overall responsibility for the machine learning and data processing architectures for Secure Software Delivery. Gopi also has a strong connection with our customers, leading design and architecture for strategic implementations. Gopi is a frequent speaker and well-known leader in continuous delivery and integrating security into software delivery.
Removing Uninteresting Bytes in Software FuzzingAftab Hussain
Imagine a world where software fuzzing, the process of mutating bytes in test seeds to uncover hidden and erroneous program behaviors, becomes faster and more effective. A lot depends on the initial seeds, which can significantly dictate the trajectory of a fuzzing campaign, particularly in terms of how long it takes to uncover interesting behaviour in your code. We introduce DIAR, a technique designed to speedup fuzzing campaigns by pinpointing and eliminating those uninteresting bytes in the seeds. Picture this: instead of wasting valuable resources on meaningless mutations in large, bloated seeds, DIAR removes the unnecessary bytes, streamlining the entire process.
In this work, we equipped AFL, a popular fuzzer, with DIAR and examined two critical Linux libraries -- Libxml's xmllint, a tool for parsing xml documents, and Binutil's readelf, an essential debugging and security analysis command-line tool used to display detailed information about ELF (Executable and Linkable Format). Our preliminary results show that AFL+DIAR does not only discover new paths more quickly but also achieves higher coverage overall. This work thus showcases how starting with lean and optimized seeds can lead to faster, more comprehensive fuzzing campaigns -- and DIAR helps you find such seeds.
- These are slides of the talk given at IEEE International Conference on Software Testing Verification and Validation Workshop, ICSTW 2022.
GDG Cloud Southlake #33: Boule & Rebala: Effective AppSec in SDLC using Deplo...James Anderson
Effective Application Security in Software Delivery lifecycle using Deployment Firewall and DBOM
The modern software delivery process (or the CI/CD process) includes many tools, distributed teams, open-source code, and cloud platforms. Constant focus on speed to release software to market, along with the traditional slow and manual security checks has caused gaps in continuous security as an important piece in the software supply chain. Today organizations feel more susceptible to external and internal cyber threats due to the vast attack surface in their applications supply chain and the lack of end-to-end governance and risk management.
The software team must secure its software delivery process to avoid vulnerability and security breaches. This needs to be achieved with existing tool chains and without extensive rework of the delivery processes. This talk will present strategies and techniques for providing visibility into the true risk of the existing vulnerabilities, preventing the introduction of security issues in the software, resolving vulnerabilities in production environments quickly, and capturing the deployment bill of materials (DBOM).
Speakers:
Bob Boule
Robert Boule is a technology enthusiast with PASSION for technology and making things work along with a knack for helping others understand how things work. He comes with around 20 years of solution engineering experience in application security, software continuous delivery, and SaaS platforms. He is known for his dynamic presentations in CI/CD and application security integrated in software delivery lifecycle.
Gopinath Rebala
Gopinath Rebala is the CTO of OpsMx, where he has overall responsibility for the machine learning and data processing architectures for Secure Software Delivery. Gopi also has a strong connection with our customers, leading design and architecture for strategic implementations. Gopi is a frequent speaker and well-known leader in continuous delivery and integrating security into software delivery.
Encryption in Microsoft 365 - ExpertsLive Netherlands 2024Albert Hoitingh
In this session I delve into the encryption technology used in Microsoft 365 and Microsoft Purview. Including the concepts of Customer Key and Double Key Encryption.
Sudheer Mechineni, Head of Application Frameworks, Standard Chartered Bank
Discover how Standard Chartered Bank harnessed the power of Neo4j to transform complex data access challenges into a dynamic, scalable graph database solution. This keynote will cover their journey from initial adoption to deploying a fully automated, enterprise-grade causal cluster, highlighting key strategies for modelling organisational changes and ensuring robust disaster recovery. Learn how these innovations have not only enhanced Standard Chartered Bank’s data infrastructure but also positioned them as pioneers in the banking sector’s adoption of graph technology.
How to Get CNIC Information System with Paksim Ga.pptxdanishmna97
Pakdata Cf is a groundbreaking system designed to streamline and facilitate access to CNIC information. This innovative platform leverages advanced technology to provide users with efficient and secure access to their CNIC details.
zkStudyClub - Reef: Fast Succinct Non-Interactive Zero-Knowledge Regex ProofsAlex Pruden
This paper presents Reef, a system for generating publicly verifiable succinct non-interactive zero-knowledge proofs that a committed document matches or does not match a regular expression. We describe applications such as proving the strength of passwords, the provenance of email despite redactions, the validity of oblivious DNS queries, and the existence of mutations in DNA. Reef supports the Perl Compatible Regular Expression syntax, including wildcards, alternation, ranges, capture groups, Kleene star, negations, and lookarounds. Reef introduces a new type of automata, Skipping Alternating Finite Automata (SAFA), that skips irrelevant parts of a document when producing proofs without undermining soundness, and instantiates SAFA with a lookup argument. Our experimental evaluation confirms that Reef can generate proofs for documents with 32M characters; the proofs are small and cheap to verify (under a second).
Paper: https://eprint.iacr.org/2023/1886
Threats to mobile devices are more prevalent and increasing in scope and complexity. Users of mobile devices desire to take full advantage of the features
available on those devices, but many of the features provide convenience and capability but sacrifice security. This best practices guide outlines steps the users can take to better protect personal devices and information.
Unlocking Productivity: Leveraging the Potential of Copilot in Microsoft 365, a presentation by Christoforos Vlachos, Senior Solutions Manager – Modern Workplace, Uni Systems