記事の紹介：生成 AI とは、AI と機械学習アルゴリズムを使用して、機械が新しいデジタル ビデオ、画像、テキスト、オーディオ、またはコードを作成できるようにするテクノロジーを指します。生成 AI は、入力の根底にあるパターンを認識し、同様の出力を生成し、高品質のコンテンツを配信する可能性のあるアルゴリズムによって駆動されます。より高度な形式の生成 AI は、現実の環境を監視してコンテンツを生成するだけでなく、数学的シミュレーションや、それらによって明らかにされる機能の未知のパターンを活用することもできます。通常、この種の機関はストレス テストと感度分析の適用に依存しています。生成 AI の 5 つの主要なアプリケーションを見てみましょう。強化されたアイデンティティ保護生成 AI は、面接に行ったりオンラインで仕事をしたりする際に、何らかの理由で自分のアイデンティティを明かしたくない人々の実像を隠すアバターの作成に役立ちます。平

2023-04-14 コメント 0  1754

記事の紹介：著者丨編集者 DomCouldwell丨制作者: Noah|51CTO Technology Stack (WeChat ID: blog51cto) マッキンゼー・アンド・カンパニーの推計によると、生成人工知能は世界経済に毎年 2 兆 6,000 億米ドルから 4 兆 4,000 億米ドルの経済利益をもたらすと予想されています。この予測は、複数の市場の顧客に改善、効率向上、新製品をもたらすと期待される 63 の新しいアプリケーション シナリオに基づいています。これは開発者や IT リーダーにとって大きなチャンスであることは間違いありません。生成 AI の中核はデータにあります。データは、生成 AI に周囲の世界を理解して分析する能力を与えるだけでなく、その変革の可能性を強化します。生成 AI の分野で成功するには、企業はデータを効果的に管理し、準備する必要があります。

2024-03-11 コメント 0  1122

記事の紹介：生成 AI は、トレーニング データの分布に基づいて新しいデータを生成する機能を特徴とする人工知能モデルの一種であり、これらの新しいデータはトレーニング データとは異なります。これらのモデルの主な目的は、統計的手法を通じてデータの分布を学習し、この学習を使用して同様の特性を持つ新しいデータを生成することです。生成 AI には、自然言語処理、画像生成、音声生成など、幅広い用途がありますが、これらに限定されません。生成AIにより、トレーニングデータとは異なるが類似した特性を持つ新しいデータを生成することができ、さまざまなアプリケーションの可能性が広がります。生成 AI モデルは通常、ニューラル ネットワークを使用します。ニューラル ネットワークは人間のニューロン間の相互作用をシミュレートするコンピューティング モデルであり、大量のデータから学習してデータの共通点を抽出できます。

2024-01-24 コメント 0  1010

記事の紹介：生成 AI は、画像、音声、テキストなどのさまざまな形式のデータを作成できる強力なテクノロジーです。ただし、このテクノロジーを使用するには前提条件がいくつかあり、注意すべき重要な点がいくつかあります。 1. 前提条件 1. データ量が十分であること 生成 AI では、豊富な知識を取得し、高品質のコンテンツを生成するために、十分なデータが必要です。したがって、生成 AI を使用する前に、データ量が十分であることを確認する必要があります。データの量はアプリケーションのシナリオによって異なりますが、一般的に言えば、データが多いほど優れています。 2. ハードウェアは十分に強力である必要がある 生成 AI は、トレーニングと生成に大量のコンピューティング リソースを必要とします。したがって、生成 AI を使用する前に、その動作をサポートするのに十分な強力なハードウェアがあることを確認する必要があります。これは通常、GPU や TPU などを使用することを意味します。

2024-01-22 コメント 0  978

記事の紹介：生成型 AI の波の下で、実際のアプリケーション シナリオのニーズを満たす生成型 AI サービスを業界ユーザーにどのように提供するかが、業界のデジタル変革の次の焦点となります。ホワイトペーパー「Amazon Cloud Technology AIGC Guide to Accelerated Enterprise Innovation」では、AIGC にはゲーム、小売電子商取引、金融、メディアエンターテインメント、医療健康などの業界における典型的なアプリケーションシナリオがあると指摘しています。 AI デジタル ビジネスの先駆者として、AIGC は次のデジタル ビジネス モデルの新たな章を開くことが期待されています。 「現在、生成 AI は企業イノベーションのあらゆる側面に適用されており、インテリジェントなカスタマー サービスを通じて顧客エクスペリエンスを最適化し、自動コード生成を通じて技術チームの生産性を向上し、テキスト生成を通じてクリエイティブ コンテンツの生成を加速し、自動化を通じて組織全体の効率を向上させています。文書処理、業務効率化など…

2023-09-08 コメント 0  895

記事の紹介：最近、Amazon Cloud Technology Generative AI Builders Conference で、Amazon Cloud Technology Greater China 製品部門のゼネラルマネージャーである Chen Xiaojian 氏は、Amazon Cloud Technology がアプリケーション シナリオ、ツールとインフラストラクチャ、データベース、AI ネイティブ アプリケーションを中心に構築されていると述べました。これら 5 つのレベルの生成 AI サービスは、企業や開発者が生成 AI の可能性を最大限に引き出すのに引き続き役立ちます。データの大規模な急増、豊富で拡張性の高いコンピューティング能力、機械学習モデルの機能の継続的な向上により、生成 AI はさまざまな業界で注目を集めており、企業は生成 AI テクノロジーを使用してビジネスやサービスを革新する方法を考えています。競争上の優位性を迅速に獲得します。 「生成 AI は大きなモデルだけではありません。今日、生成 AI について話すとき、ほとんどの人は基本モデルとその全体について話します。

2023-10-27 コメント 0  1301

記事の紹介：生成 AI は企業に革新的な機会をもたらしていますが、この新しい時代において、上級管理者はコードの品質を確保し、技術的リスクを軽減するために生成 AI の適用に細心の注意を払う必要があります。経営者は、AI ソリューションの信頼性とセキュリティを慎重に評価し、潜在的な問題をタイムリーに検出して修正するための効果的な監視手段を開発する必要があります。厳格な技術標準と監視メカニズムを確立することで、企業は生成型 AI をより効果的に活用でき、早い段階で組織の変革を開始し、IT 戦略に大きな影響を与えることができます。大規模な言語モデルはエンジニアリングの俊敏性を高めますが、技術的負債の問題も引き起こします。 RedMonk の主任アナリスト兼共同創設者である Stephen O'Grady 氏は、「生成システムはコード生成を増加させる可能性があります。

2024-03-26 コメント 0  1076

記事の紹介：著者 | 企画：David Linthicum | Words 今日、AI の力を疑う人は誰もいませんが、企業は、AI が過剰なアプリケーションの導入、スケーリングの問題、コストの超過につながる可能性があることを認識しておく必要があります。私は生成 AI の利点を理解しています。私のバックグラウンドは AI 開発とエンタープライズおよびクラウド アーキテクチャとの統合です。ただし、多くの利点がある一方で、同時に考慮する必要がある欠点もあることも知っています。生成 AI も例外ではなく、その開発のペースにより、それを効果的に管理し、悪影響を軽減する方法を決定することが重要になります。私は、クラウド コンピューティングの専門家が理解し、管理する必要がある生成 AI の 3 つの主要な欠点を提案します。 1. クラウド アプリケーションの導入が多すぎる これが私が認識している最大の問題です。 AI 主導の生成を実現できるようになりました

2023-06-27 コメント 0  1318

記事の紹介：ジェネレーティブ AI は、ビデオ ゲーム開発者に、魅力的なコンテンツ、リアルなビジュアル、没入型のゲーム エクスペリエンスを作成する刺激的な新しい方法をもたらします。この記事では、生成 AI がどのようにゲーム開発を強化し、スピードアップできるかを一連の実践例を通して探っていきます。生成AIは何ができるのでしょうか?まずはゲーム開発の主要な要素のいくつかを分析し、生成 AI が創造的なプロセス、つまり手続き型生成をどのように促進できるかを見てみましょう。大規模で複雑で予測不可能な環境は、すべてのゲームでユニークでダイナミックなゲームプレイ エクスペリエンスを提供するためにアルゴリズムによって作成されます。地形の生成。生成 AI は、現実的な地形を生成し、ゲーム世界の視覚的な魅力を高めるのに役立ちます。自動モデリング。生成 AI は、キャラクターやその他の要素の 3D モデルの作成を簡素化できます。

2024-04-29 コメント 0  766

記事の紹介：生成 AI が本格化している今日、AI が世界にもたらす変化はもちろん、人工知能が主流のトレンドではないことを疑う人はいません。しかし、企業が AI とクラウド コンピューティングの衝突によって生じる火花について考えるとき、まず現実的な問題を考慮する必要があります。つまり、アプリケーションを導入しすぎると拡張の問題が発生し、コストの超過につながるということです。つまり、生成AIを核とした人工知能技術の応用は、企業に利益をもたらす可能性がある一方で、課題も抱えているということだ。メリット・デメリットを総合的に考えて検討する必要がある。生成 AI の急速な展開と比較して、技術革新が企業に悪影響を及ぼさないように、これらの新しいテクノロジーの適用を効果的に管理する方法を包括的に考えることが重要です。具体的には、生成 AI をクラウドで実行すると、次の 3 つの問題が発生します。

2023-07-12 コメント 0  675

記事の紹介：Salesforce が実施した調査によると、生成 AI の使用に関する明確なポリシーがないため、回答者の 64% が、生成 AI を使用して行われた仕事を自分自身で行った仕事であると考えていると認めました。生成 AI の人気が高まり続けているにもかかわらず、企業が生成 AI を使用するためのポリシーを明確に定義し、従業員が許可なくこのツールを使用することを防ぐことが急務となっており、これにより企業が何らかのリスクにさらされる可能性があります。これは、14 か国の約 14,000 人のフルタイム従業員を対象とした Salesforce の最近の調査から得られた重要な発見です。この調査によると、調査対象となった従業員の 4 分の 1 以上 (28%) が職場で生成 AI を使用しており、その半数以上が雇用主の承認や許可なしに使用していることがわかりました。

2023-11-20 コメント 0  947