「AI」カテゴリの記事一覧

株式会社WCTCが、AI人材の能力を最大限に発揮できる環境を提供するための新規転職サービス「AiTEN」を2023年9月に開始したことを発表しました。

弁護士ドットコム株式会社は、日本初のAIを搭載した弁護士用書籍検索サービス「弁護士ドットコムLIBRARY AIアシスタント（α版）」を2023年9月28日から提供開始すると発表しました。

営業はAIやIoTの発展でそのあり方が変わっています。この記事では、営業職がどのように変化したのか、またAIができる営業支援、活用メリット・デメリットの解説から営業でのAI活用事例紹介までしています。

AI人材の需要はDX推進や人手不足解決で増え続けますが、供給は大きく不足すると言われています。この記事ではAI人材が不足する理由と、AI人材不足解決のための政府の働き、10万人余ると言われるIT人材とAI人材の違いを解説しています。

この記事は、ニューラルネットワークとPythonを用いた機械学習に焦点を当てています。ニューラルネットワークの基本構造と誤差逆伝播法、Pythonとその関連ライブラリ（Keras、TensorFlow、scikit-learnなど）の使用方法、機械学習の実装とデータの可視化・分析技術、そして機械学習コミュニティとリソースの利用について詳しく解説しています。これにより、読者は機械学習の基本から応用までの知識を効果的に学ぶことができます。

Embedding技術はAIと機械学習において、高次元データを効果的に低次元空間にマッピングする手法として重要です。この記事では、Embeddingの基本的な定義、特徴、OpenAIとchatgptによる技術の応用、おすすめの利用シーン、そして未来の展望について詳しく解説しています。Embeddingはデータの可視化と解析を助け、ビジネスプロセスの効率化に貢献しています。今後の技術の進化は、より複雑なデータの解析を可能にし、AIと機械学習の分野における未知の知識とインサイトの発見を促進するでしょう。

この記事は、Pythonを使用したチャットボットの開発と活用に焦点を当てています。チャットボットの基本概念、開発手法、AIと自然言語処理技術の利用、および主要なコミュニケーションプラットフォームへの統合方法について詳細に解説しています。また、開発に役立つリソースとトラブルシューティングのアドバイスも提供し、読者が効果的にチャットボットを開発、最適化する手助けをしています。