目次
1. AI のベスト プラクティスを学ぶ
2. サイバーセキュリティを優先する
3. データ品質はデジタル環境での成功の鍵です
4. 5G の発展は巨大なものになります
5. 学習とイノベーションを提供する
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2024 年の IT トレンドの予測と推奨事項

Jan 18, 2024 am 11:12 AM
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2024 年の IT トレンドの予測と推奨事項

2024 年は、人工知能 (AI) を筆頭に、革新的なテクノロジーにとってエキサイティングな年となるでしょう。テクノロジー分野でしばらく働いてきた人々は、人工知能の可能性を長い間認識していました。人工知能がますます一般に公開されるようになるにつれ、企業はこれらのテクノロジーを活用する最適な方法を迅速に決定し、サイバーセキュリティに細心の注意を払う必要があります。急速に進化するデジタル時代に突入するにつれ、IT データの所有権などの要素も 2024 年を通じて議論の焦点となるでしょう。

1. AI のベスト プラクティスを学ぶ

AI ツールは、組織の成熟度とビジネス ユースケースに応じて、さまざまな方法で使用できます。顧客サービスでは、AI を使用して顧客とコミュニケーションし、トラブルシューティングのアドバイスやフィードバックを提供できます。さらに、人工知能は通信会社でも重要な役割を果たしています。 AI は、以前に成功を収めた市場に関する大量のデータにアクセスすることで、有望な新しい市場を特定するのに役立ちます。また、人口統計データを使用して、顧客が何をどのように購入するかだけでなく、購買傾向を特定することもできます。これらのアプリケーションは、企業が顧客のニーズをより深く理解し、パーソナライズされたサービスを提供するのに役立ち、それによって顧客満足度とビジネス開発を向上させることができます。

人工知能に関連する大きなリスクには、セキュリティとデータ品質があります。最適な結果を達成するには、企業はデータの品質を精査して、正確さ、信頼性、完全さ、タイムリーさなどを確保する必要があります。データの正確性、信頼性、完全性、適時性、その他の要素を評価することは、企業がベスト プラクティスを実践するための重要なステップです。

人工知能を使用する場合、企業が人工知能によって提供されるデータを最大限に活用するための最適なユースケースを理解し、ビジネスアプローチとの整合性を確保することが、革新性を維持し、構造化されたアプローチをとるための鍵となります。

2. サイバーセキュリティを優先する

あらゆる業界の組織はサイバーセキュリティを優先する必要があります。

サイバーセキュリティは急速に進化する重要な分野であり、その主な目標はネットワーク、デバイス、データ、機密情報を保護することです。しかし、彼らはますます巧妙化するサイバー脅威、ランサムウェア、サプライチェーン攻撃、モノのインターネット (IoT) の脆弱性に直面しています。これらの課題に対処する一方で、規制やコンプライアンスの変更も考慮する必要があります。

ビジネスレベルでも個人レベルでも、セキュリティを最優先に考慮する必要があります。強力なマルチおよび SSO ログイン/ログアウト ポリシーなどのセキュリティ アプリケーションを優先しながら、監視アプリケーションとインフラストラクチャに脆弱性がないことを確認します。日々の継続的な努力は、攻撃を受けたときに異なる結果をもたらします。

ほとんどの業界と同様、電気通信業界も顧客と自社のネットワークを保護する必要があります。ネットワークのセキュリティを確保するには、すべての顧客に最も安全なエクスペリエンスを提供するために、ネットワークの冗長性を常に更新および監視する必要があります。

覚えておいてください: セキュリティは単なるサイバーセキュリティではありません。これは知的財産とデータの所有権です。会社のデータに人工知能ツールを使用しているが、エンタープライズ バージョンを持っていない場合は、会社のデータが一般に公開されていることになります。 2024 年までに、IT データの所有権は非常に興味深いものになるでしょう。 AI で使用される IP は誰が所有するのですか? AI プラットフォームは作成するすべてのものを所有しますか? データは誰が所有しますか? データがアプリケーションに導入されると、データはどこに行くのですか? これらの疑問は、誰もが一番に考えるはずです。

3. データ品質はデジタル環境での成功の鍵です

高品質のデータがなければ、人工知能プラットフォームから望ましい出力を得ることができません。データ品質は基本です。データをうまく扱えない場合、人工知能はもちろん、強力なデジタル プラットフォームを活用することもできません。

これは、在庫と顧客データをクリーンアップし、独自のデータでモデルを実行できるようにして、記録システムが何であるかを正確に把握できるようにすることを意味します。これらは文書化されていますか? データをリアルタイムで移動したり、データ レイクやデータ ウェアハウスの近くに移動してこれらのモデルに入力できるように、適切なデータ変換統合レイヤーが配置されていますか? これらの基礎レイヤーは、新しいデジタル テクノロジを活用するための鍵となります。

4. 5G の発展は巨大なものになります

電気通信の観点から見ると、5G は今後も発展し、成長していくでしょう。顧客は、セキュリティとプライバシー、ゼロ遅延、より大容量、より広い帯域幅とともに、すぐにデータを利用できることを望んでいます。したがって、5Gは彼らが望むものです。

5G の利点は、強力で安全かつ堅牢なネットワークに依存します。したがって、モバイルネットワークに接続された通信サービスを通じて5Gネットワ​​ーク機能を提供する方法を検討する必要があります。この目標を達成するには、次のことを考えなければなりません: 最高の 5G エクスペリエンスを提供するために、ハイパースケール オペレーターや他の大手通信会社とどのように協力するか?

5. 学習とイノベーションを提供する

エンタープライズAI テクノロジーをどの程度理解していますか? 日々進化する新しいプラットフォームについてチームが学ぶのをどのように支援しますか? テクノロジーを常に最新の状態に保ち、顧客を維持しながら新しいテクノロジー プラットフォームを管理するスキルをチームが確実に身につけるにはどうすればよいですか?従業員、そしてビジネスは安全ですか?

自分でキーボードを操作すると、新しいテクノロジーをよりよく学ぶことができます。テクノロジーを理解したら、それを日常的に活用する方法を経験し、理解するようになります。

以上が2024 年の IT トレンドの予測と推奨事項の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

Rag と Sem-Rag を使用したコンテキスト拡張 AI コーディング アシスタント Rag と Sem-Rag を使用したコンテキスト拡張 AI コーディング アシスタント Jun 10, 2024 am 11:08 AM

検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問 GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問 Jun 07, 2024 am 10:06 AM

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります 微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

あなたが知らない機械学習の 5 つの流派 あなたが知らない機械学習の 5 つの流派 Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。 新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。 Jul 25, 2024 am 06:42 AM

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

SOTA パフォーマンス、厦門マルチモーダルタンパク質-リガンド親和性予測 AI 手法、初めて分子表面情報を結合 SOTA パフォーマンス、厦門マルチモーダルタンパク質-リガンド親和性予測 AI 手法、初めて分子表面情報を結合 Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性​​を実証しています。 「S」で始まる関連研究

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