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SUMMARY:JAWS-UG AI/ML #17
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/90727
 7?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nはじめに\nJA
 WS-UG AI/ML 支部は「AWS を使った AI/ML サービスの開発者
 や、学習モデル開発者にとっての情報共有の場」とし
 て定期的に勉強会を開催していきたいと考えています
 。\n例えば、\n\n「Generative AI / LLM に興味があり、AWS で
 どういうことができるのか知りたい」\n「Generative AI を
 きっかけにプロダクトに機械学習の導入をしてみたい
 」\n「AWS のマネージドサービスを使って機械学習のワ
 ークロードを効率的に実現したい」\n「Generative AI / LLM 
 の構築に必要な MLOps を実現するには」\n\nという内容
 に興味のある人はぜひ参加してください！\n(キーワー
 ド) Generative AI\, LLM\, Amazon Bedrock\, Amazon Titan\, Amazon SageMak
 er\, AWS Trainium\, AWS Inferentia\, Amazon Personalize\, Amazon Forecast
 \, Amazon Panorama\, Amazon Rekognition\, Amazon Lex\, Amazon Polly\, 異
 常検知\, 顔認識\n概要\n会場\nYouTube の AWS User Group Japan: 
 JAWS-UG チャンネルで配信予定。当日は限定配信です。UR
 Lは参加申込みいただいた方が見えるこのページのエリ
 アでお知らせします。\nスケジュール\n2023年7月25日(火)
  19:00~21:00\n\n\n\n時間\nテーマ・内容\n登壇者\n\n\n\n\n19:00 
 - 19:10　\nオープニング\nAI/ML支部 運営メンバー 　\n\n\n1
 9:10 - 19:30　\nSageMaker Pipelinesを使用した機械学習パイプ
 ラインの構築\nアマゾン ウェブ サービス ジャパン合
 同会社 Nagatomo Kentoさん\n\n\n19:30 - 19:50　\n小さなボタン
 に大きな力！SageMaker Studio Lab の Create Job ボタン活用術\
 nアマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 中島 佑
 樹さん\n\n\n19:50 - 20:05　\nLT（10分枠＋質問タイム5分）
 　　\nデジタル総合印刷株式会社長田 英幸さん　\n\n\n2
 0:05 - 20:20　\nLT（10分枠＋質問タイム5分）　　\nシンプ
 レクス株式会社細川 暢さん　\n\n\n20:20 - 20:35　\nLT（10
 分枠＋質問タイム5分）　　\n(株)ジェーエムエーシス
 テムズ吉岡宗哉さん　\n\n\n20:35 - 20:50　\nLT（10分枠＋質
 問タイム5分）　　\n早川 康平さん　\n\n\n20:50 - 21:00　\n
 クロージング\nAI/ML支部 運営メンバー　\n\n\n\n発表詳細
 \nNagatomo Kentoさん / アマゾン ウェブ サービス ジャパン
 合同会社\nタイトル: SageMaker Pipelinesを使用した機械学
 習パイプラインの構築\n概要: 機械学習ワークフローを
 作るのに便利なSageMaker Pipelinesの使い方や便利なTipsを
 お伝えします。\n中島 佑樹さん / アマゾン ウェブ サ
 ービス ジャパン合同会社\nタイトル: 小さなボタンに
 大きな力！SageMaker Studio Lab の Create Job ボタン活用術\n
 概要: 最近追加された SageMaker と AWS の AIML 系サービス
 の連携機能を活用することで得られる開発体験をお届
 けします！Create Job ボタンを使った生成 AI の Fine Tune 
 にも挑戦！\nデジタル総合印刷株式会社長田 英幸さん\
 nタイトル: AlexaにAWSの生成系AIを連携する\n概要: SageMake
 rで動かす生成AIを使って、Alexaに受け答えさせるまで
 の技術的な課題や試行錯誤をお伝えいたします。\nシ
 ンプレクス株式会社細川 暢さん\nタイトル: サーバレ
 スAI/MLシステムを構築してコスト・運用の手間を削減
 した事例の紹介\n概要: 様々な課題に対応するために大
 規模なMLシステムアーキテクチャを採用することで、
 初期開発コストや運用コストが高くなり、データ利活
 用に向けたクイックな試行錯誤の妨げとなってしまう
 場合があります。\n私たちのチームではAWS Lambdaを中心
 としたサーバーレス構成にすることでコストを抑えたM
 Lシステムのデリバリを実現しました。\nその際の経験
 を元に、学習・推論をLambdaで実行することのメリット
 や制約、導入観点に関して紹介させていただきます。\
 n(株)ジェーエムエーシステムズ吉岡宗哉さん\nタイト
 ル: Amazon Forecast は人力予測を超えられるか\n概要: Amazon
  Forecastの概要説明と実際に予測を行った結果の考察に
 ついてお伝えいたします。\n早川 康平さん\nタイトル: 
 Amazon SageMakerが無い世界線を考えてみた\n概要: Amazon Sage
 makerは、クラウド機械学習のプラットフォームです。
 当たり前に使っている人も多いと思いますが、「無い
 と具体的に何が困るのか？」を考えたことはあります
 か？今回は、Amazon SageMakerが無い世界線で開発を行って
 みて、「クラウド開発のベストプラクティス」を改め
 て整理したいと思います。\nその他\n登壇者募集中\nセ
 ッションまたはLTの登壇者を常に募集しています。い
 ま注目しているサービスや技術、気になるユースケー
 スなどなど、お気軽に運営メンバーにお声がけくださ
 い。\n運営メンバー募集中\nJAWS-UG AI/ML支部では一緒に
 勉強会を企画し運営してくれる仲間を募集しています
 。すでにAI/MLをバリバリ使っていてさらに多くの知見
 を学びたいという方はもちろん、これからAI/MLをさわ
 ったり、さわりはじめたばかり、でも興味と熱意は負
 けません！という方も大歓迎です。運営メンバーに twi
 tter / LinkedIn / facebook などの DM でお声がけください。\n
 勉強会参加の上でのご注意\nハッシュタグ #jawsug_aiml を
 使って、勉強会からの学びをアウトプットしてくださ
 い。\nハッシュタグによって、ご自身のツイートが多
 くの人に届きます。投稿が多くなるほどAI/ML支部の活
 動が拡散されて、これまでAI/ML支部の活動を知らなか
 った人にも届く可能性があります。\nアウトプットの
 際には建設的で、前向きな投稿を心がけてください。
 ハラスメントにつながるような表現は避けてください
 。\nJAWS-UG の AWS-UG運営 行動規範 - Code of Conduct - の「期
 待される行為」「期待されない行為」を参照ください
 。\nhttps://github.com/jaws-ug/manifesto/blob/master/for-contributors.md
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