Amazon Rekognition 리소스
자습서 및 워크숍
기초 과정
주요 기능 및 이점 그리고 컴퓨터 비전 애플리케이션 구축 방법에 대한 개요
자습서 시작
Amazon Rekognition 시작하기를 위한 단계별 안내서
워크숍
사용 사례 동영상
Amazon Rekognition 개요
Amazon Rekognition에 대한 2분 개요
Amazon Rekognition은 무엇입니까? (1:42)
주요 사용 사례 및 기능
주요 사용 사례, 관련 기능 및 이점에 대한 개요
콘텐츠 조정 (36:09)
Custom Labels (57:15)
신원 확인 (17:03)
온라인 시험 감독 (11:24)
AI를 통한 미디어 콘텐츠 운영 간소화(30:02)
ID 확인 솔루션 활용 사례(3:55)
AWS 콘텐츠 조정 활용 사례(1:20)
AWS ID 확인 솔루션 활용 사례(1:14)
ID 확인 솔루션 평가 - AWS Online Tech Talks(35:55)
책임감 있는 AI
솔루션 배포
솔루션 배포를 가속화하는 GitHub 템플릿
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이미지 및 비디오 분석
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미디어 및 마케팅
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Custom Labels
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온라인 시험 감독
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작업장 안전
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이미지 및 비디오 분석
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솔루션 시작하기 Amazon Rekognition을 사용한 대규모 이미지 및 비디오 처리용 참조 아키텍처. GitHub -
미디어 및 마케팅
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솔루션 시작하기 미디어 인사이트 엔진 - AWS에서 비디오, 이미지, 오디오 및 텍스트를 처리하는 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크입니다. GitHub Amazon Rekognition SegmentDetection 및 TechnicalCues API를 사용하여 블랙 프레임, 엔드 크레딧 및 색상 바와 같은 비디오 세그먼트를 감지합니다. GitHub Amazon Rekognition Faces API를 사용하여 대상의 참여 수준을 계산하고 표시합니다. GitHub Media2Cloud - AI/ML 향상 메타데이터로 비디오 자산을 수집하기 위한 프레임워크 GitHub 비디오 API의 Amazon Rekognition Text를 사용하여 비디오에서 오버레이 광고 배치 기회를 찾습니다. GitHub Amazon Rekognition Custom Labels를 사용하여 비디오 및 이미지에서 특정 브랜드를 식별하고 감지합니다.
GitHub -
Custom Labels
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온라인 시험 감독
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솔루션 시작하기 Amazon Rekognition Faces, Labels 및 Text API를 사용하는 온라인 시험 감독을 위한 참조 아키텍처. GitHub -
작업장 안전
