AI Academy
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右を向いている、緑色のワンピースを着た女性の腰から上のショット
基盤モデルがAIのパラダイム・シフトとなる理由

AIには、従来型のAIと生成AIがあります。違いはたった一語ですが、その差はこれ以上ないほど大きいのです。従来型のAIはデータを分析し、そこからわかったことを教えてくれますが、生成AIはその同じデータを使って新しいものを作り出すことができます。

AI Academyのこのエピソードでは、新たな収益源の獲得、コスト削減、生産性の向上を実現する、柔軟かつ再利用可能な新しいクラスのAIモデルについて学びます。その後、ガイドブックを使ってさらに理解を深めてください。

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学習内容
  • 生成AIにおける基盤モデルの重要性
  • 柔軟なAIモデルのメリット
  • ビジネスに適したAIとデータ・プラットフォームの選び方
基盤モデルに関する専門知識と実績を備え、潜在的な倫理的懸念に対処するためのガバナンス・ツールが整備され、実験から導入への移行を支援できるプラットフォームを探す必要があります。 Kate Soule ビジネス戦略シニア・マネージャー IBM ResearchおよびMIT-IBM AI Lab
トラック2のその他のエピソード
トラック2 AIにおける信頼、透明性、ガバナンス AIのハルシネーション(幻覚)、バイアス、リスクなどの問題について理解を深め、AIの倫理とガバナンスを適用することで、顧客や関係者からの信頼を築く方法を学びます。その後、ガイドブックを使って実践してください。 詳細はこちら
トラック1:戦略に関する基本知識
ビジネス向け生成AIの台頭

生成AIの発展と現在のビジネスへの影響について学びます。

生成AIで価値の創造者になる

生成AIを適用するためのさまざまなアプローチと、ユースケースに的を絞ったAIプラットフォームがどのようにビジネス価値を飛躍させるかを理解します。

トラック3:AIの活用
カスタマー・サービスでAIを活用する

バーチャル・チャットボットで満足せず、生成AIを活用して顧客にワンランク上のサービスを提供し、生産性を向上させる方法を学びます。その後、ガイドブックをダウンロードして、実践にお役立てください。

アプリケーションのモダナイゼーションでAIを活用する

ビジネス・オペレーションは刻々と変化し続けており、ビジネスを推進するアプリケーションもそれに対応する必要があります。生成AIがどのようにプロセスを加速するかを理解し、ガイドブックをダウンロードして、導入の際にお役立てださい。

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