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SUMMARY:JAWS-UG AI/ML #21：Generative AI LT大会
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/95687
 1?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\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\n19:10 - 19:25　\nLT（10分枠＋質
 問タイム5分）　\n深江 健士さん\n\n\n19:25 - 19:40　\nLT（1
 0分枠＋質問タイム5分）　\n野崎 高弘さん\n\n\n19:40 - 19:
 55　\nLT（10分枠＋質問タイム5分）　\nkazzpapa3さん\n\n\n19
 :55 - 20:10　\nLT（10分枠＋質問タイム5分）　\n藏原 これ
 はるさん\n\n\n20:10 - 20:25　\nLT（10分枠＋質問タイム5分
 ）　\nSimStaさん\n\n\n20:25 - 20:40　\nLT（10分枠＋質問タイ
 ム5分）　\n古林 信吾さん\n\n\n20:40 - 20:50　\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\n深江 健士 
 さん  / JAWS-UG AI/ML支部\nタイトル: AWSサービスを活用し
 た生成AI実践入門\n概要: \nAWS が提供する開発者向けの
 生成AI サービス『Amazon Bedrock』に関するご紹介、Generati
 ve AI Use Cases JPのユースケースを活用し、生成 AI を用い
 たチャットボットや要約、文章校正、画像生成などを
 体験した所感をご紹介したいと思います。初学者向け
 の内容となっておりますので、これから生成AI を学ん
 でいこうとお考えの方におすすめな内容です。\n野崎 
 高弘さん\nタイトル: PowerPointファイルの中身の日本語
 をBedrockに校正させてみた\n概要: \nPowerPointファイルの
 中身の日本語をBedrockに校正させてみました！\nkazzpapa3
 さん  / JAWS-UG 神戸支部\nタイトル: 生成 AI で問い合わ
 せ品質は変わるのか？思いついてぱっと作ったものを
 供養してみる\n概要: \n問い合わせに対する「応答精度
 」ではなく、より良い回答を引き出すためにより良い
 「質問」文面の作成の観点で生成 AI が寄与するのか、
 AWS テクニカルサポートが公開している文書を情報ソー
 スとした簡単なテキスト生成の仕組みを作ってみたも
 のを供養してみたいと思います。\n藏原 これはるさん 
  / NCDC株式会社\nタイトル: RAGの性能を評価しよう\n概要
 : \nRAGの性能評価のために、ナレッジからQAデータセッ
 トを作成し、実際に性能評価を行う\nSimStaさん  / KDDIア
 ジャイル開発センター株式会社\nタイトル: Step Functions
 ではじめるBedrock\n概要: \nStep Functionsなどのローコード
 サービスを用いてAmazon Bedrockの生成AIアプリケーション
 を構築したときのメリットと、実践経験に基づく注意
 点を紹介します。\n古林 信吾さん  / CTCシステムマネジ
 メント株式会社\nタイトル: Amazon Q data integration in AWS Glu
 e 試してみた\n概要: \n2024/4/30 にGAされた Amazon Q data integ
 ration in AWS Glue の機能説明と、試してみた結果の展開を
 します。\n運営メンバー紹介\nTakeshi Fukae @takeshi fukae（JA
 WS-UG AI/ML支部）\n\nChamp @MckeeChamp （JAWS-UG AI/ML支部）\n\nMi
 haru Sasaki（JAWS-UG AI/ML支部）\n\nHideyuki Nagata（JAWS-UG AI/ML
 支部）\n\nその他\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JAWS-UGの活動が拡散され
 て、これまでJAWS-UG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/j
 aws-ug/manifesto/blob/master/for-contributors.md
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