Amazon Web Services ブログ 生成AIで外観検査をやってみた 1. はじめに 製造業における品質管理は非常に重要な課題です。製品の外観や組立状態を確認し、欠陥の有無を判断する外観検査工程は、高い品質を維持するうえで欠かせません。この検査工程を人手に頼らず自動化できれば、コスト削減と品質の安定化が期待できるため、さまざまな検査工程の自動化が試みられています。今でも外観検査のソリューションとしてAWSではAmazon Lookout for Visionというサービスを提供していますが、今回は違う切り口から、Amazon Titan Multimodal Embeddings G1を使って生成AIで同じような外観検査ができるかトライしてみました。 Embedding方式の利点は、製品カテゴリーを問わず同じ数値化モデルを活用できる点にあります。サンプル画像の数値化自体は製品に依

Amazon Web Services ブログ AWS for Games、GDC 2024 にてゲーム開発者向け生成 AI ガイドなどを公開 このブログは 2024 年 3 月 27 日に 執筆された内容を日本語化したものです。原文はこちらをご参照ください。 生成 AI は急速に産業を変革しており、先週サンフランシスコのモスコーンコンベンションセンターで開催された Game Developer Conference (GDC) 2024 でもその地殻変動は確実に感じられました。Amazon Web Services (AWS) for Games はクラウドベースのゲーム開発向け最新テクノロジーを紹介するだけでなく、 2024 年版「 AWS ゲーム開発者向け生成 AI ガイド」を含む、開発者向けの生成 AI を推し進める資料にハイライトを当てました。 この新しい電子書籍では、生成 AI

Amazon Bedrock のナレッジベースは、基盤モデル (FM) を社内データソースに接続し、より関連性の高い正確な応答を提供できるようにする、フルマネージド型の検索拡張生成 (RAG) 機能です。ナレッジベースでは、複数のアカウントにわたる複数のデータソースの追加がサポートされるようになりました。 ナレッジベースでは、最大 5 つのデータソースからデータを取り込むことができるため、ナレッジベースの包括性と関連性が高まります。ナレッジベースと同じリージョンの異なる AWS アカウントに関連付けられた S3 バケットを柔軟に選択できます。このアプローチは、データへのアクセスを容易にすることで取り込みプロセスを簡素化し、より包括的な知識セットを RAG アプリケーションに提供します。必要な S3 バケットの詳細と認証情報を提供するだけで、ナレッジベースの幅広い情報を利用できるようになりま

この無料デジタルコースを受講して、AWS クラウドの基礎を学習し、クラウドスキルを身に付け、AWS 認定クラウドプラクティショナー試験の準備をしましょう。 このセルフペースのデジタルコースでは、特別な技術的経験に頼らずに、AWS クラウドについての全体的な理解を得ることができます。クラウドの概念、AWS のサービス、セキュリティ、アーキテクチャ、料金、サポートの概要を詳しくご説明します。このコースは、AWS 認定クラウドプラクティショナー試験の準備にも有用です。 本コース学習内容: AWS クラウドとは何かということ、およびベーシックなグローバルインフラストラクチャについて定義できる AWS プラットフォームの主なサービスと一般的なユースケースについて説明できる AWS クラウドのベーシックなアーキテクチャ原理を説明できる AWS プラットフォームのセキュリティとコンプライアンスのベーシッ