AWS TechCamp

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클라우드 여정의 시작: AWS 기초부터 실습까지 Part I & II (레벨 100)

기초
클라우드 여정의 시작: AWS 기초부터 실습까지 Part I (레벨 100)
클라우드 도입이 기업에 미치는 긍정적인 영향과 AWS가 제공하는 다양한 지원 프로그램을 중심으로, 클라우드를 처음 접하는 분들을 위한 정보를 제공합니다. 이어, 네트워크와 컴퓨팅 분야의 활용 방법을 배우고 직접 실습을 통해 이해도를 높이고 실무 역량을 강화합니다.


날짜: 2025년 3월 25일 (화)
시간: 오전 9시 – 오후 12시
장소: 온라인

기초
클라우드 여정의 시작: AWS 기초부터 실습까지 Part II (레벨 100)
AWS의 핵심 서비스들을 소개하고, 직접 실습해 볼 수 있는 기회를 제공합니다. 오후에는 데이터베이스와 스토리지 분야의 활용 방법을 배워 이해도를 높이고 실무 역량을 강화합니다.


날짜: 2025년 3월 25일 (화)
시간: 오후 2시 – 5시
장소: 온라인

사용된 AWS 서비스

1. Amazon EC2 (Elastic Compute Cloud)

   • 클라우드에서 확장 가능한 가상 서버를 제공하여 네트워크 및 컴퓨팅 자원을 손쉽게 관리할 수 있음.

   • 상황에 맞게 쉽게 서버를 생성, 제거하거나 확장 가능.

2. Amazon VPC (Virtual Private Cloud)

   • 가상 네트워크 환경을 제공하여 사용자만의 네트워크를 설계하고 연결할 수 있음.

   • 기업의 클라우드 초기 설계 시 중요한 영역.

3. AWS IAM (Identity and Access Management)

   • AWS 서비스 및 리소스에 대한 액세스 및 권한을 관리.

   • 클라우드 환경에서 보안 정책을 설정하고 사용자/그룹을 관리하기에 필수적.

4. AWS CloudFormation

   • AWS 리소스를 코드(인프라를 코드로)로 관리하며 클라우드 환경을 구축, 업데이트, 삭제 등 자동화된 방식 제공.

활용 방법

• 클라우드 환경을 구축하거나, 가상 머신과 네트워크 관리 방식을 배우고 실습합니다.

• 기본적인 리소스 설정 방법 및 AWS 서비스를 이해하며 첫 클라우드 여정을 시작.

Amazon Bedrock과 API Gateway를 활용한 안전하고 책임감 있는 AI 설계 (레벨 200)

기본
Amazon Bedrock과 API Gateway를 활용한 안전하고 책임감 있는 AI 설계 (레벨 200)
Amazon Bedrock의 Evaluation과 Guardrails 기능, API Gateway를 활용한 안전하고 책임감 있는 생성형 AI 애플리케이션 구현 방법을 소개합니다. 프로덕션 환경의 서버리스 기반 모델 선택, API Gateway 통합을 통한 보안 강화, 테넌트 구분 및 모니터링 전략을 다룹니다. 또한 Evaluation 기능을 통한 최적화 및 최적 모델 선택, LLM-as-a-judge를 이용한 성능 향상, Guardrails의 자동 추론 검사를 활용한 AI 환각 방지 기술을 소개합니다.


날짜: 2025년 3월 26일 (수)
시간: 오전 9시 – 오후 12시
장소: 온라인

사용된 AWS 서비스

1. Amazon Bedrock

   • 생성형 AI 모델(Generative AI)을 쉽게 통합하고 관리할 수 있도록 지원.

   • 평가(Evaluation)와 Guardrails 기능으로 AI 모델의 최적화 및 안전한 활용 지원.

   • "LLM-as-a-judge"를 통해 모델 성능 검토 및 개선 가능.

2. Amazon API Gateway

   • API 생성, 배포 및 관리 플랫폼으로, 서버리스 애플리케이션 설계에 사용.

   • Amazon Bedrock의 AI 모델과 애플리케이션을 안전하게 연결하고 관리.

   • API 요청 데이터를 검증하여 악성 요청 방지.

3. AWS Lambda

   • 서버를 프로비저닝하지 않고 코드를 실행할 수 있는 서버리스 컴퓨팅 서비스.

   • API 요청 처리나 백엔드 로직 구현을 쉽게 지원.

4. AWS CloudWatch

   • 애플리케이션 및 리소스 모니터링 서비스.

   • AI 애플리케이션의 모니터링과 성능 최적화에 활용.

활용 사례

• 안전한 AI 애플리케이션 구현: Amazon Bedrock으로 AI 모델을 조정하고, API Gateway와 Lambda를 통해 프로덕션 환경에 통합.

• 책임감 있는 AI 설계를 위해 Guardrails를 통해 AI 모델의 결과를 자동 검사하여 환각 방지 및 품질 향상.

Amazon Bedrock으로 RAG 및 GraphRAG 완벽 마스터하기 (레벨 200)

기본
Amazon Bedrock으로 RAG 및 GraphRAG 완벽 마스터하기 (레벨 200)
생성형 AI 구현의 핵심 기술인 RAG와 GraphRAG의 개념을 살펴보고, Amazon Bedrock과 KnowledgeBase를 활용하여 RAG를 손쉽게 구현하는 방법을 소개합니다.


날짜: 2025년 3월 26일 (수)
시간: 오후 2시 – 5시
장소: 온라인

사용된 AWS 서비스

1. Amazon Bedrock

   • RAG(Retrieval-Augmented Generation) 및 GraphRAG를 구현하는 기반 플랫폼.

   • KnowledgeBase와의 통합으로 정교한 질의응답과 정보를 제공.

2. Amazon Neptune

   • 그래프 데이터베이스 서비스.

   • GraphRAG에서 관계형 데이터를 관리 및 검색하는 데 사용.

3. Amazon S3 (Simple Storage Service)

   • 데이터를 저장 및 관리할 수 있는 객체 스토리지.

   • KnowledgeBase로 사용되거나 RAG의 문서를 저장하는 데 활용.

4. AWS Glue

   • 데이터 준비 및 통합 서비스.

   • KnowledgeBase 또는 RAG 초기 데이터 로딩에 활용.

활용 사례

• 텍스트 생성 및 질의응답 시스템의 구현: RAG 및 GraphRAG를 통해 생성형 AI 기능 향상.

• Amazon Bedrock과 KnowledgeBase 통합으로 고급 AI 어플리케이션의 질의 기능 강화.

유통 및 소비재 산업을 위한 AI 디지털 혁신 기술 (레벨 100)

기초
유통 및 소비재 산업을 위한 AI 디지털 혁신 기술 (레벨 100)
유통 및 소비재 산업을 위한 AI 기술과 활용 방향과 Amazon Personalize 활용한 개인화 추천 그리고 Amazon Bedrock 활용한 생성형 AI Chatbot 에 대한 고객 사례 및 실시간 데모를 통해 알아봅니다.


날짜: 2025년 3월 27일 (목)
시간: 오전 9시 – 오후 12시
장소: 온라인

사용된 AWS 서비스

1. Amazon Personalize

   • AI/ML을 기반으로 실시간 개인화 추천 시스템 설계.

   • 사용자별 맞춤형 추천을 생성 및 제공.

2. Amazon Bedrock

   • 생성형 AI Chatbot을 통해 소비자와의 상호작용을 개선.

   • 유통 및 소비재 산업에서 고객 경험 향상에 활용.

3. Amazon Comprehend

   • 문서 및 텍스트 분석 도구로, 고객 피드백 및 리뷰 분석에 사용.

   • 텍스트를 이해해 AI 솔루션의 품질 향상 가능.

활용 사례

• 개인화 추천 및 Chatbot 설계로 유통 채널 경험의 혁신 제공.

• AI 기반 소비자 데이터를 바탕으로 전략적 비즈니스 계획 수립.

미디어 자산의 디지털 혁신: 데이터 관리에서 AI 서비스 구현까지 (레벨 100)

기초
미디어 자산의 디지털 혁신: 데이터 관리에서 AI 서비스 구현까지 (레벨 100)
데이터 기반 미디어 산업의 현재와 미래에 대해 알아보고 미디어 산업의 손쉬운 디지털 자산 관리 방법과 나아가 미디어 산업의 디지털 자산을 활용한 생성형 AI 서비스 구현 전략 사례와 실시간 데모로 알아봅니다.


날짜: 2025년 3월 27일 (목)
시간: 오후 2시 – 5시
장소: 온라인

사용된 AWS 서비스

1. Amazon S3

   • 대규모 미디어 자산(예: 비디오/이미지)을 안정적으로 저장하고 관리.

   • 데이터 접근성을 보장하며 비용 효율적.

2. Amazon Rekognition

   • 이미지 및 비디오 분석 서비스.

   • 미디어 자산에서 자동화를 통해 얼굴 감지, 태그 추가 등 생성형 AI 사용.

3. AWS Elemental Media Services

   • 스트리밍, 비디오 처리, 보관 등을 위한 서비스.

   • 미디어 산업에서 클라우드 기반 미디어 워크플로 제공.

4. Amazon Bedrock

   • 생성형 AI 모델을 활용해 미디어 콘텐츠를 효과적으로 활용.

   • 고객의 요구에 맞는 미디어 생성 또는 관리.

활용 사례

• 미디어 자산 관리 및 데이터 관리를 기반으로 생성형 AI를 통해 콘텐츠 제작 자동화.

• 대규모 미디어 데이터의 효율적 관리 및 신규 비즈니스 모델 개발.

요약

세션에서 다룬 AWS 서비스는 주로 Amazon Bedrock을 활용한 생성형 AI와 서버리스 아키텍처 요소(Amazon API Gateway, AWS Lambda), 그리고 데이터 스토리지 및 데이터 관리 솔루션(Amazon S3, AWS Glue 등)으로 구성되었습니다. 이를 통해 효율적 클라우드 환경 구축 및 AI 기반 디지털 혁신 방법을 학습할 수 있습니다.