2021年08月02日 10時00分 公開
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基礎から分かるディープラーニング:成功するために検討すべきITの課題とは?日本ヒューレット・パッカード合同会社提供ホワイトペーパー

AIや機械学習/ディープラーニングがDXに果たす役割は大きいが、一方でそれらをどうビジネスに生かすべきか悩む企業はいまだ多い。そこでAIの定義からディープラーニングの仕組み、インフラ選定のポイントまで、網羅的に解説する。

[ITmedia]

 多くの企業がデジタルトランスフォーメーション(DX)を推進する中、重要な役割を担っているのが人工知能(AI)だ。しかし、“自動運転車”や“自動化”、“ロボットに仕事を奪われる”といったワードだけが独り歩きする現状において、AIがビジネスに与える真の影響力を正しく理解している企業は、いまだに多くはないはずだ。

 AIの全貌を捉えるためには、AIの定義はもちろん、その活用に不可欠な機械学習/ディープラーニングの役割や仕組みを知ることから始めたい。また、膨大な並列処理やパフォーマンスプロセッサを必要とするディープラーニングの導入に当たっては、どのようなインフラが求められるのか、その選定においては何を重視すべきなのかについても、事前に理解しておく必要があるだろう。

 そこで本資料では、AIや機械学習、ディープラーニングの導入を妨げる課題を特定しながら、成功のための原則、モデル開発のヒント、競争力を強化するハードウェアプラットフォーム選定のポイントに至るまで、網羅的に解説する。あわせて、AI導入を強力に支援するソリューションも紹介されているので、ぜひ参考にしてもらいたい。

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