大規模言語モデルを推進力とする生成 AI はコンピューティングの変革の時代を象徴しており、人間とコンピューターとのやり取りを新たに再構築しようとする存在です。このウェビナーでは、この最先端技術の機能を探り、ビジネス業務を強化するための方法について解説します。

NVIDIA、エンタープライズ AI プロダクト マーケティング担当シニア マネージャー、Amanda Saunders
NVIDIA、開発者リレーション担当マネージャー、Jeremy Krinitt

このウェビナーでは、AI チームが生成 AI に関して知っておくべき必須の知識について説明します。データの取得やキュレーションからモデルのカスタマイズやデプロイなどの幅広いトピックをカバーします。

NVIDIA、エンタープライズ AI プロダクト マーケティング担当シニアマネージャー、Amanda Saunders
NVIDIA、プロダクト マーケティング担当マネージャー、Donald Saunders

今日の競争の激しい環境では、成功のためにはイノベーションと効率性が不可欠です。人工知能 (AI) の統合は今やオプションではなく必須となっていますが、それに使用する大規模言語モデルはドメイン固有のトピックの理解やハルシネーションの発生という課題に直面しています。しかしながら、検索拡張生成 (RAG) は AI に革新的な進歩をもたらし、これにより、企業はこれまで以上にドメイン固有のリアルタイム データが活用できるようになりました。このウェビナーでは、高度にカスタマイズされた AI チャットボットを構築し、現在の信頼できる情報源からのデータにアクセスし、処理し、提示することに焦点を当てています。

NVIDIA、エンタープライズ AI プロダクト マーケティング担当シニア マネージャー、Amanda Saunders
NVIDIA、プロダクト担当マネージャー、Jacob Liberman

生成 AI は企業変革に必要不可欠であり、エンドツーエンドの AI パイプライン開発と展開には、課題があるものの、革新的な手段を提供しています。フルスタック アプローチを採用することで、企業は技術的なハードルを克服し、モデルのパフォーマンスを向上させ、価値創造までの時間を短縮できます。このウェビナーでは、検索拡張生成を組み込んだエンドツーエンドの生成 AI ワークフローの構築、大規模言語モデルのトレーニング、ファインチューニング、デプロイの迅速化、生成 AI アプリケーション用のエンタープライズグレードのランタイムの活用などについて詳しく解説します。

NVIDIA、プロダクト マーケティング担当シニア ディレクター、Anne Hecht
NVIDIA、人工知能システム担当シニア ディレクター、Tony Paikeday

組織が生成 AI の実験から、これらのアプリケーションを本番環境に展開し、拡張する方向に移行するにつれて、安全で効率的な AI 推論に焦点を当てることが重要になってきています。このウェビナーでは、実世界のエンタープライズ ケーススタディを通じて、データ セキュリティ、コンプライアンス、イノベーションの敏捷性を確保しながら、AI 推論を大規模に最適化するための主要戦略を探ります。

NVIDIA、プロダクト マーケティング マネージャー、Bethann Noble
NVIDIA、開発者アドボケート、Neal Vaidya