企業が「AI戦略の実装に失敗する5つの主な理由」と「これらの落とし穴を回避するために企業ができること」について解説。 ①技術的パフォーマンス 失敗理由 大規模パフォーマンスに対する考慮が不十...
ITリーダーが監視する必要がある「2021年に予想されるAIの傾向」として10項目が提示されている。 その中から抜粋して5項目を紹介。 ①AI人材ギャップに対処するための「AI民主化」 企業は永...
人事上の決定を行うためにAI採用を検討している企業が注意すべき4つの考慮事項について紹介。 考慮事項①:アルゴリズムは既存人的手法よりもバイアスは少ない場合がある 既存人的手法として、採用を個...
2020年9月30日「稼働中のシステム変更時の課題と対策~影響調査が大変、ちょっとしたミスが不具合につながる~」と題したセミナーを開催しました。 本セミナーでは、業務アプリケーションなど社内シス...
2020年9月29日「 企業と顧客の永続的な関係性を共に構築する 顧客ロイヤルティ × Co-creation」と題したセミナーを開催しました。 本ウェビナーでは、1社だけでは難しい「顧客ロイヤ...
データ分析でビジネス課題をどのように解決できるか、業界・ケース別にニーズの高いものを例に紹介します。
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データサイエンスの領域で使われる人工知能(AI)技術、機械学習やディープラーニング(深層学習)などを簡単に解りやすくお伝えします。
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