Smart & Social : スマートでソーシャルなアプリ開発のための総合技術情報フォーラム

MITの研究者チームは、少なくとも特定のタスクについては、速度と精度、低いメモリ要件を最適な組み合わせで満たしながら乱数を生成するアルゴリズム「Fast Loaded Dice Roller」（FLDR）を開発した。（2020年6月1日）

Deep Learningがブレークスルーとなった昨今の「第3次AIブーム」。2020年は、企業の「AI」活用において、ブームのままPoC（概念実証）で終わるのか、本番で稼働するシステムやサービスに適用できるのかの分水嶺（れい）となるだろう。その成否を分かつものは何なのだろうか。本特集では、現在の機械学習・Deep Learningにおけるさまざまな課題の中でも技術的なものを中心に整理し、その解決策としてAutoML（機械学習自動化）、MLOps（機械学習基盤）といった技術を解説。加えて、それらを活用している企業の事例を紹介する。初回は、日本ディープラーニング協会の理事に、2020年現在のAI活用における課題について聞いた。（2020年5月29日）

デロイト トーマツが発表した「デジタル人材志向性調査」の結果によると、非デジタル人材の中にもある程度の割合で潜在デジタル人材が存在するにもかかわらず、企業はこれらの人材に対して機会を十分に提供できていないことが分かった。（2020年5月27日）

セラクは、リモートでデジタルトランスフォーメーションの技術や運用を支援するサービスを開始した。セキュリティを確保した作業環境を構築し、エンジニアを現場に派遣せず時間単位でサービスを提供する。（2020年5月26日）

さくらインターネットは、プログラミングと機械学習の基礎について学習できるeラーニング講座を無償提供する。衛星データやプログラミングの基礎知識、衛星データの解析手順、分析の実践、Pythonによる画像処理や衛星画像の加工、数値予測手法などを学習できる。（2020年5月25日）