AI活用には、ストレージ、ネットワーク、コンピューティングの3要素が欠かせない。それぞれどのような要件を満たす必要があるのか。素早く実装する方法や、最適な組み合わせは？ 業界の最前線で活躍するキーパーソンたちが解説した。
人工知能（AI）技術をビジネスに取り入れるためには、データ分析やAI技術の専門家が必要となる。そうした人材を確保することが難しい企業でAI技術を活用するための方法を紹介する。
便利そうに見えて実は別サービスへの誘導だったり、他の製品と組み合わせにくかったりと「マーケティング支援ツールは複数あるが、何の思惑もなく利用企業の価値向上を支援するものは意外と少ない」という。では何を選択すべきか。
「ディープラーニング（深層学習）」の活用に踏み出そうとする動きが広がっているが、自社で実装するにはハードルも高い。どうすればディープラーニングの恩恵をスムーズに享受できるのか、その最適解を探ってみたい。
第3次AIブームが起こっているがAIをビジネス活用できている企業は少ない。その理由はAI活用を始めようとする企業がつまずく「3つの不足」にあるという。
「第3次AIブーム」といわれる今日だが、AIの価値を引き出すには分析基盤の効率化が欠かせない。そこで、オープンソース関連の技術書で多数の著作を持つエヴァンジェリストに、効率化の秘訣を聞いた。
ビジネスでAI（人工知能）を活用するには、大量の学習用データをいかにうまく蓄積できるかが問われる。そのために必要とされる「AI時代のストレージ」に求められる要件とは。
かつては「未来の技術」として遠い存在だったAI関連技術。現在では身近なところにまで活用が進んでいる。本稿では人気セミナーの講演内容を紹介し、AI関連技術の今とこれからについて考える。
いまさら聞けない「仮想デスクトップ」と「VDI」の違いとは
遠隔のクライアント端末から、サーバにあるデスクトップ環境を利用できる仕組みである仮想デスクトップ（仮想PC画面）は便利だが、仕組みが複雑だ。仮想デスクトップの仕組みを基礎から確認しよう。
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