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「AI/機械学習/ディープラーニング」の検索結果一覧(28ページ目)

「エンタープライズAI」/「AI/機械学習/ディープラーニング」の資料は、無料でダウンロードが可能です。「エンタープライズAI」/「AI/機械学習/ディープラーニング」の比較・検討は ホワイトペーパー ダウンロードセンター をお使い下さい。

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株式会社LayerX

製品資料

株式会社LayerX

AIの得意/不得意から考える、経理業務にもたらす変化と適用業務の判断ポイント

AI活用は業務効率化に大きく貢献するが、その活用で成果を挙げるには「AIに任せる業務」と「人間がすべき業務」を使い分け、変化する役割に適応していく必要がある。経理業務に焦点を当てそのポイントを解説する。

2024/07/25

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

製品資料

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

生成系AIのランニングコストの肥大化を防ぐ、最適化へ向けた4つのステップとは

生成系AIをビジネスに活用する際、最初に取り組むべきことは、導入と運用に「どれだけのコストがかかるのか」「コスト要因は何か」を明確化することだ。それにより全体的なコストの最適化が可能になる。本資料で詳細を見ていこう。

2024/07/25

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

製品資料

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

失敗しない生成系AI活用のヒント、コストを最適化する4つのステップとは?

データを読み込ませるだけで、さまざまな新しいコンテンツやアイデアを生み出すことができる人工知能の一種が、今話題の「生成系AI」だ。本資料では、スタートアップ向けに生成系AIのコストを最適化する方法を解説する。

2024/07/25

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

製品資料

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

生成系AIはスタートアップをどう変える? ビジネス活用を成功に導く秘策

ビジネスの現場において、生成系AIがかつてないほど注目度を高めているが、その活用には、大量のデータで事前トレーニングされた基盤モデルが必要となる。コストやリソースに限りがあるスタートアップが参入する手だてはあるのだろうか。

2024/07/25

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

製品資料

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

パーソナライゼーションはなぜ難しい? 組織を悩ませる3つの課題と解決策

顧客接点のデジタル化・多様化が加速する今、高度なパーソナライゼーションを実現することは非常に難しくなっている。その背景にある3つの問題を明らかにするとともに、これらを解決し、優れた顧客体験を提供する方法を紹介する。

2024/07/25

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

SAS Institute Japan株式会社

製品資料

SAS Institute Japan株式会社

多分野の予期せぬ問題に即応、各国政府はどうやってインサイトを得ているのか

世界の変化が加速し続ける現代において、政府は予期せぬ事態にどう備えているのか。特に注目すべき4つのテクノロジーを軸に、どのような事態が起きても迅速かつ優れた意思決定を行うための手法を解説する。

2024/07/22

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

SAS Institute Japan株式会社

製品資料

SAS Institute Japan株式会社

社会福祉プログラムを狙う不正行為、膨大なデータから迅速に見極める方法とは

政府や自治体の社会福祉プログラムにおいて国内外で不正事件が相次いでいる。個人から国際組織まで、悪質な行為者はさまざまだが、急速に進化するテクノロジーや新たな手法を利用することが多い。限られた人員でどう対処すればよいのか。

2024/07/18

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

ゼットスケーラー株式会社

市場調査・トレンド

ゼットスケーラー株式会社

セキュリティレポートから読み解く、AIの普及で増大するリスクとその対策

ビジネスにおけるAI活用が広がるにつれ、セキュリティリスク増大への対応が急務となっている。この実践に向け押さえておきたいAIの活用状況や脅威の最新動向、その対策について、調査結果を基に解説する。

2024/07/01

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

日本アイ・ビー・エム株式会社

市場調査・トレンド

日本アイ・ビー・エム株式会社

ビジネスにおける生成AI活用:まず理解すべき3つの原則と5つの基本特性とは?

従来のAIとは異なり、“新しいものを生み出す”能力を持った生成AI。業務への活用も進む中で、他社の導入成果が気になる人も多いだろう。本資料では、生成AIの活用事例から、活用に当たって、まず始めに理解すべきことまで詳しく解説する。

2024/07/01

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

日本アイ・ビー・エム株式会社

製品資料

日本アイ・ビー・エム株式会社

IBMとNVIDIAが語る、AIの価値を高めるデータ活用インフラの構築方法とは?

AIのニーズが高まる一方、その活用に必要な大量のデータが社内で分散し、整理されていないことが原因で、業務に生かせていない企業は多い。この状況を改善するための取り組みを積極的に進めているのが、IBMとNVIDIAだ。

2024/06/27

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

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