详细内容或原文请订阅后点击阅览

使用Amazon Bedrock Data Automation自动创建讲义笔记

2025年7月30日 16:22 33 Comments
X Twitter Instagram Mail

在这篇文章中，我们展示了如何使用Amazon BedRock数据自动化进行视频分析来构建自动化的无服务器解决方案，以将网络研讨会记录转换为全面讲义。我们会引导您完成Amazon Bedrock数据自动化的实现，以转录和检测幻灯片的变化，以及使用Amazon Bedrock Foundation Models（FMS）进行转录细化，并结合AWS步骤功能策划的Custom AWS Lambda功能。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
各个部门的组织在将会议记录或记录的演示文稿转换为结构化文档时面临重大挑战。从演示文稿中创建讲义的过程需要大量的手动努力，例如审查记录以识别幻灯片过渡，转录口语内容，捕获和组织屏幕截图，将视觉元素与扬声器注释同步以及格式化内容。这些挑战会影响生产力和可扩展性，尤其是在处理多个演示录制，会议会议，培训材料和教育内容时。在这篇文章中，我们展示了如何使用Amazon Bedrock数据自动化进行视频分析来构建一种自动化的，无服务器的解决方案，以将网络研讨会记录转换为全面讲义。我们会引导您完成Amazon Bedrock数据自动化的实现，以转录和检测幻灯片的变化，以及使用Amazon Bedrock Foundation Models（FMS）进行转录细化，并结合AWS步骤功能策划的Custom AWS Lambda功能。通过详细的实施详细信息，建筑模式和代码，您将学习如何构建自动化的工作流程。结构化格式的示例包括视频中场景的摘要，文本和图像中的不安全或明确内容，或基于广告或品牌的有组织的内容。本文中介绍的解决方案使用亚马逊基础数据自动化来提取视频中的音频段和不同的镜头。SolutionSolutionGreviewour解决方案使用步骤功能协调的无服务器体系结构将演示记录处理为全面讲义。工作流程包括以下步骤：工作流程开始时，当视频为upl
步骤 组织的 生产力 详细信息 不同的 自动化 视频 记录 数据 体系结构 大量的 服务器 幻灯片 解决方案 有组织的 协调的 使用 扬声器 记录的 Bedrock 讲义 内容 演示 转录 详细的 可扩展性 研讨会 工作 Amazon