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「日本ヒューレット・パッカード合同会社」のホワイトペーパー一覧(4ページ目)

日本ヒューレット・パッカード合同会社の製品資料、技術資料は、無料でダウンロードが可能です。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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製品資料

分散/多様化する職場環境、ネットワークのモダナイゼーションは何から始める?

既存のネットワークが今日の職場環境の急進的な変化に対応できず、パフォーマンスやセキュリティの質の低下を招いているケースが散見される。ネットワークのモダナイゼーションで、こうした状況から脱却するための2つのステップとは何か。

2025/05/15

カテゴリ:
ネットワーク
ネットワーク管理
製品資料

初めてのAIユースケースを軌道に乗せる、6ステップで進める戦略的アプローチ

AI活用を小規模なパイロットプロジェクトから始める企業は多いが、それを成功させ本格的な活用につなげるには、戦略的なアプローチが必要となる。初めてのAIユースケースを軌道に乗せるために知っておきたい、6つのステップを解説する。

2025/05/15

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
製品資料

自社のデータをAI対応に、ハイブリッドクラウドでのデータ作成/管理の最適解は

予測の精度と信頼性の向上、ワークロードの高速化といった、AIのメリットを引き出すには、まずデータを「AI対応」にする必要がある。それを実現するために押さえておきたい、データ作成や管理のポイントを解説する。

2025/05/15

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
製品レビュー

開発や分析の多様なニーズに応えながら、組織全体にAIを導入する方法とは?

AIを使ったイノベーションの推進が期待されているが、組織全体にAIを導入するためにはいくつかの課題を解消することが必要だ。開発や分析を担うエンジニアやデータサイエンティストのニーズに応えながら、組織全体にAIを導入する方法とは?

2025/05/15

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
製品資料

AI活用を加速させる、スーパーコンピューティングの実力

AI活用には処理スピードが重要となる。特に、大規模言語モデルのトレーニングでは、長期的に稼働できる強力なコンピュート性能も求められる。そこで注目したいのが、AIモデルのトレーニングを加速させるスーパーコンピューティングだ。

2025/05/15

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
市場調査・トレンド

AIの概念実証から本番環境への移行が難しいのはなぜ? 解消に導く方法を解説

多くの企業で生成AIの導入が加速している。しかし、AIの概念実証(PoC)パイロットが本番環境に移行できず、期待していた成果を得られていないという企業も少なくない。効果的な活用を進めるためには、どうすればよいのだろうか。

2025/05/15

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
製品資料

宇宙の計画や天然資源の保護にAIはどう役立っている? 4つの事例で学ぶ実態

世界中への食料の安定的な供給、野心的な宇宙計画、天然資源の保護など、従来は達成不可能だと思われてきた目標は、AIの進化と、膨大なデータの活用により、かつてないほど実現に近づいている。その実態を、4つの事例を基に探る。

2025/05/15

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
市場調査・トレンド

AIで懸念される二酸化炭素量排出量の急増、サステナブルな戦略をどう進める?

AIの爆発的な成長は、コンピュートリソースとストレージリソースのニーズを急増させ、結果として二酸化炭素排出量を急増させている。この課題に対処するためには、サステナブルなAI戦略の構築が必要だ。本資料でそのヒントを解説する。

2025/05/15

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
製品資料

HPEとNVIDIAが連携、AIインフラ構築を劇的にスピードアップする注目の手法とは

AIを本番環境で運用する際は、データ管理やコストの観点から、パブリッククラウドではなくオンプレミスでの運用を望む企業が多い。しかしその際は、専門知識やインフラ整備が必要となる。この問題を解決するには、どうすればよいのか。

2025/05/15

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
製品資料

高精度のインサイトを提供する「マルチモーダルAI」、導入に向けたステップとは

音声・画像・テキストといった異種データを融合し、深い洞察を導くマルチモーダルAI。製造業やカスタマーケアなど多様な現場で活用が進む一方、導入には幾つかの課題もある。本資料では、成功事例とともに具体的な進め方を解説する。

2025/04/30

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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