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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(6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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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

自動車産業での人材採用・育成や人事管理を生成AI活用で高度化する方法

新たなテクノロジーの登場により、自動車産業は劇的な変革の中にある。技術のキャッチアップと迅速採用はもちろんのこと、それを担う人材の採用と育成・スキル向上も重要なテーマだ。そこで、生成AIを人事変革に役立てる方法を紹介する。

2025/03/13

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

生成AIを軸とするITオペレーションの実現に向けて、知っておきたいポイント

IT運用管理が複雑化の一途をたどる中、オペレーションにAIを活用して自動化を取り入れ、効率化と生産性向上を実現する「AIOps」が注目されている。その実現のためには、どのようなポイントを押さえればよいのだろうか、本資料で解説する。

2025/03/13

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

Snowflake合同会社

市場調査・トレンド

Snowflake合同会社

テクノロジーエキスパートの見解から読み取る、生成AIとLLMの未来

生成AIおよび大規模言語モデル(LLM)は今、サンドボックスから実稼働へと移行しつつある。多くの企業がこのテクノロジーに期待を寄せているが、今後、生成AIとLLMはどのように進化していくのだろうか。

2025/03/13

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

株式会社LegalOn Technologies

製品資料

株式会社LegalOn Technologies

コーポレート機能を強化、管理部門のAI活用を促進する次世代チャットbotとは

コーポレート(経営管理)機能の重要性が高まる中、管理部門でも生成AIを活用し、業務効率化やリスク検出を目指す動きが進んでいる。しかし、正確性の担保をはじめとした課題もある。これらを解決する、次世代のAIチャットbotとは?

2025/03/12

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

アーム株式会社

製品資料

アーム株式会社

膨大な処理能力や電力が必要なAIワークロード、その要求に対応可能なCPUとは?

AIワークロードの実行には膨大な処理能力や電力が必要になるが、AI推論というアプローチならAIトレーニングほどのリソースを消費せず、時間やコストも抑えられる。そこでCPUが果たす役割とは、どのようなものだろうか。

2025/03/11

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

アーム株式会社

事例

アーム株式会社

組み込みデバイスにおける人物検出を可能にする、ベクトル拡張の実力

IoT開発が活発なのがイメージングの分野である。特に人工知能(AI)や機械学習(ML)を利用した人物検出などは、この代表格といえる。一方、こうしたニューラルネットワークを組み込みデバイスで処理するのは容易なことではない。

2025/03/11

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

アーム株式会社

製品資料

アーム株式会社

クラウドからエッジまでのあらゆる環境で、AIの性能を限界まで引き出す方法

大規模言語モデル(LLM)は、クラウドからエッジに至るあらゆる環境でAIの可能性を引き出す上で欠かせないものだが、一方で膨大な演算リソースとエネルギーも必要になる。この問題を解決し、AIの快適な利用を可能にする手段があるという。

2025/03/11

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

アーム株式会社

製品資料

アーム株式会社

AIやMLワークロードを民主化し、全ての環境で開発を加速させる方法とは

生成AIアプリに対するニーズがかつてないほど高まっているものの、開発の現場では新技術がリリースされるたびに、その対応に忙殺されているのが現状だ。こうした状況を打開すべく、AI/ML開発の主要フレームワークの統合が実現した。

2025/03/11

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

アーム株式会社

製品資料

アーム株式会社

技術革新が進む生成AI、開発者に押し寄せる4つの課題をどう解決するか?

生成AIへの投資が拡大し、技術革新が進む中、開発者には考慮すべき幾つかの課題が押し寄せている。本資料では、「生成AIワークロードの効率的な実行と規模の拡大」をはじめとする4つの課題を解説した上で、その解決策を紹介する。

2025/03/11

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

ServiceNow Japan合同会社

製品資料

ServiceNow Japan合同会社

生成AI×自動化でカスタマーサービスを変革、顧客体験やアプリ開発はどう変わる

現在のカスタマーサービスやフィールドサービスは、顧客と顧客対応にあたる従業員の双方を疲弊させがちで、体験と満足度を高められない残念な状況にある。原因はどこにあり、どうすれば解決できるのか。鍵は生成AIの活用にある。

2025/03/10

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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