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。
2025/01/31
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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。
2025/01/31
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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。
2025/01/31
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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。
2025/01/31
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AIの脆弱性を狙うサイバー攻撃が不安、導入を阻むハードルをどう解消する？
AI技術の急速な発展とともに、ビジネスにおけるAI活用が加速している。しかし、AIからビジネス価値を引き出すには、従来のセキュリティ対策やシステム運用保守の在り方そのものを見直さなければならない。そのポイントを解説する。
2025/01/30
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AIの実装／管理を成功させる4つのポイント：データやコストの課題と解決策
AIは生産性や顧客満足度の向上などさまざまな効果をもたらすが、その導入時に、AIモデルの管理／監視、従業員のスキルギャップ、データの一貫性などの課題に悩まされる企業は多い。これらを解消するために必要な、AI戦略の進め方とは？
2025/01/30
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生成AI×社内データの活用を推進する、生成AI用データ構造化代行サービスとは？
生成AIのビジネス活用が広がる中、社内データとLLMを連携させるべくRAG（検索拡張生成）への注目度が高まっている。構築する上で直面しがちな課題と、解決策として期待される「生成AI用データ構造化代行サービス」を紹介する。
2025/01/30
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生成AIのビジネス活用で注目のRAG、連携データの課題を解決するツールとは
生成AIのビジネス活用で注目されるRAGだが、社内データを連携したユースケースの実現には、データ準備から連携までのフローの中で避けられない準備工程が存在する。大幅な工程短縮を実現するRAGデータ作成ツールを紹介する。
2025/01/30
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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。
2025/01/29
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手動によるネットワーク運用、AIの活用でどう改善される？
インフラ領域には手動で行われているオペレーションが依然として多く、ネットワークまわりも例外ではない。そこで注目したいのがAIの活用だ。あるプラットフォームにAIアシスタントを加えることで、運用効率が大幅に改善するという。
2025/01/29
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