これらの質問に答えるために、生成AIとニューラル・ネットワーク、基礎モデルの背後にあるテクノロジーと、倫理的AIの重要性をご覧ください。

それぞれのコンピューター関連用語はほぼ同じ意味で使用されていますが、実際には異なる独自のテクノロジーを表しています。その共通点と相違点はこちら。

AIは絶え間なく変化していますが、このブログ記事からその能力と機能について詳しく調べることによって把握できます。

AIによってコンピューターがどのように人間と同じように考え、意思決定できるのかを理解し、その歴史とAIのタイプを調べ、AIが私たちの生活にどのような影響を明らかにしましょう。

チャットボットが人間の会話をどのようにシミュレートするか（多くの場合、NLPを使用して入力を解析し、生成AIを使用して応答を自動化します）を理解するためのチャットボット技術はこちら。

AIパフォーマンスにおけるデータ品質の重要性と、AIを使用してデータ品質を向上させ、AIシステムへの信頼を構築する方法についてご覧ください。

アルゴリズムの安全性は複雑で困難ではあるものの、 AIの責任ある開発と推進に不可欠である理由を説明します。

AIを導入する際の倫理的および規制上の課題に対処するために役立つAIの効果的なガバナンスの重要性と利点をご覧ください。

著名なCEOの際立った特徴をご覧ください。さらに、生成AIの時代に競争を勝ち抜くために、人的課題から運用上の障壁、データとテクノロジーの制限に至るまで、CEOが取り組まなければならない6つの厳しい現実について説明します。

CEO（最高経営責任者）としてガイダンスをお求めであれば、生成AIのナビゲートと、安全かつ責任を持って導入を拡大する方法に関する、データに裏付けられた隔週ブリーフィングから、重要なインサイトとストラテジーを獲得しましょう。

最新の研究を読んで、CEO（最高経営責任者）たちが複雑な世界でどのように課題を乗り越え、チャンスを掴み、AIのジレンマに対処しているかを学びましょう。

メインフレーム資産からより多くの価値を引き出すために、メインフレーム上で実行されるアプリケーションをモダナイズする必要性に関する、このレポートのガイダンスを活用してください。

ビジネス・リーダーやデータ・リーダー向けに企画された、最も関連性の高いAIのトピックに関するIBMのトップ・ソート・リーダー主導の包括的なコースをご活用ください。

基調講演のリプレイをご覧ください。ビジネス分野とテクノロジー分野のトップ・リーダーが自社全体にAIを拡大する方法について語ります。

生成AIはどのようにして高品質のコンテンツを作成するのでしょうか。IBMのエキスパートであるKate Souleが、生成AIが大規模言語モデル（LLMS）を使用してこれを行う方法を詳しく説明します。

信頼性が高く、効率的で、高性能な基盤モデルを構築するには注意深さが必要です。IBMのKate Souleが、AIパイプラインの各ステップについて説明します。

AI開発に使用できる基盤モデルは数多くありますが、どのように適切なモデルを選択すればよいでしょうか。選択を間違えると、お金、時間、精度、信頼性を損なうことになりかねません。高名な発明家であるMartin Keen氏が考案した、プロジェクトに最適なモデルを選択するための6つのステップのアプローチを順に説明します。

Martin Keenが、機械学習と深層学習の違いについて、ピザを注文するというおいしそうな譬えで説明し、独自の視点で解説している講演をご覧ください。

人工知能（AI）と機械学習（ML）の真の違いとはなんでしょうか。このビデオでは、Jeff CrumeがAIとMLの違いと関係、ディープラーニング（DL）などの関連トピックとそれぞれの種類と特性について説明します。

機械学習とはなんでしょうか。また、今日の企業は機械学習をどのように活用しているのでしょうか。このライトボード・ビデオでは、IBM CloudのLuv Aggarwalが、こうした疑問を始めとするさまざまな疑問に答えます。また、機械学習とは何か、AIやディープラーニングとの比較、企業が機械学習ソリューションを使用する理由と方法について視覚的に説明します。

最新のAIトレンドとイノベーション、そしてそれらがビジネスに与える影響についての洞察に満ちた議論をお聞きください。ティム・フワンが司会を務めるこのポッドキャストは、画期的な研究から実用的なアプリケーションまで、あらゆる分野に関する専門知識と分析をバランスよく組み合わせて提供します。

イノベーションの最前線にいる人々の会話からインスピレーションを得てください。社会科学分野で世界で最も有名な思想家および作家の1人であるマルコム・グラッドウェル氏が、ビジネスを変革できるテクノロジーについてリーダーと語るのをお聞きださい。

AIが単なる独立したテクノロジーではなく、ビジネスのやり方を変革する可能性を秘めていることを学びましょう。IBMフェロー兼テクノロジー担当副社長のジェリー・クォモが司会を務めるこのポッドキャストは、アートやテクノロジーを融合し、AIのトレンドやビジネスにおけるAIの信頼性に関する洞察を提供します。

ビッグデータのトレンドやAI、ビジネスへの影響について、さまざまな専門家から詳しく学びましょう。IBMのテクニカル・セールス担当WW副社長であるAl Martinがホストを務めるこのポッドキャストでは、ビッグデータの課題とチャンスについて取り上げています。

カスタム・バイナリー・ロジスティック回帰モデルの作成をマスターするためのPythonの数式と対応する例はこちら。

AI空間の内外で応用できるアプリケーションを備えたニューラル・ネットワークの一種であるGANのさまざまな側面と複雑さについて学びましょう。

ラベルなしでデータをクラスタリングしてデータに隠されたインサイトを見つける手法である「教師なし学習」の理論と概念はこちら。

データ・セットの通常の動作から逸脱するデータ・ポイント、イベント、観察を特定する機械学習のプロセスである、意思決定のための自動化されたAIについて学びましょう。