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【効果的な法人営業のノウハウ】
そもそも、BtoBとBtoC、どちらが難しいでしょうか?
=> BtoBのほうが難しいと考えます。
理由として、企業が他社の商品やサービスを選ぶ際、たっぷり時間をかけて、他にもっと良い商品・サービスはないか等、かなり慎重に、じっくり比較した上で選ぶ傾向にあります。
また、通常企業は組織で動いており、最終的な決裁権を持った人間が承認しなければ、商品サービスが利用
オンライン集客の難しさと成功への道
WEBサイトやアプリケーションで、何らかのサービスを展開すれば、
オンライン広告やSNS運用を行えば、ユーザが簡単に集まりそうな気がしますが、実際はどうなんですか。
≒>簡単なわけありません。オンラインサービスは今や星の数ほど存在し、集客に使えるインターネットメディアも多様化しています。
例えばSNSは以前、mixiとGREEの2強でしたが、現在はたくさん存在し、ユーザが分散しています。
🌟時流に乗る」という手法でビジネスの探し方
👥まだ始まったばかりで、これからマーケットが拡大するようなビジネスを探します。
その探し方ですが、例えば、多くのベンチャーが集まるピッチ大会で起業家のプレゼンを聞いたり、📊上場企業の動向をIRで調べたり、📰経済ニュースや、経産省はじめ各省庁が発表する市場動向の資料をチェックしたりします。
今後マーケットが拡大し、自分に合ったテーマのビジネスが見つかったら、上
LLMの計算量の話は難しそうだし、もっと儲かる話をしましょう❕
LLMも日本語能力が優れたものや、より専門的なものを作れば、一攫千金を狙えるかもしれないのだけど、まあよいでしょう。🚀
サラリーマンとして働いて、業界のことを知り、余裕資金が溜まったら、独立して、同じようなことをすれば、頑張り次第でサラリーマンより高収入を得られるでしょう。💼➡️🏦➡️🚀
副業OKなら、サラリーマンとして働きながら、サイドビジネスを行い、本
mambaって何なんですか?
前回は、chatGPTをはじめとするLLMのベース技術「transformer」について、簡単に説明しましたが、
今回は新たなベース技術として注目を浴び始めた「mamba」について、ポイント部分を説明します。
mambaは状態空間モデルという物理学の理論を用いています。
状態空間モデルとは、状態と観測の2つがあり、現在の状態は過去の状態から逐次的に予想し、
観
ChatGPTが何で人間みたいに話せるのかについて、知りたいですか。
chatGPTのベースとなる技術は、Googleが2017年ごろ開発した、transformerです。 ちなみに、GPTのTはtransformerの頭文字です。
Transformerの仕組みについて簡単に説明すると、まず「Attention機構」というものがあります。これは、文章中の各単語が他の単語とどれだけ関連しているかを計算する方法です。 たとえば、「犬がボールを追いかける」とい
初心者でも分かるAI学習法
エンジニアやビジネスマンがAIについて知っておいたほうがよいということは分かりました。
でも、AIの入門書を漁ってみましたが、数式やら専門用語やら英語やらが頻繁に出てきて、難しすぎます。頭が疲弊します。
難しいと最初から諦めるべきではありません。
数学やプログラミングが苦手な方にも、確実に襲ってくるであろうAIの進化に備えるために、
まずは易しい日
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AIの言語能力が人間を追い越す日 - 近未来のAI技術発展予測
chatGPTは営業やSNSで使える文章を生成する能力がイマイチですが、
やはり会話能力で、AIが人間に勝つことはできませんか?🤔
👉私はもう少ししたら、ほぼ確実に、AIの文章生成能力が人間並みになるのではないかと思っています。
私は2年以内に、そうなるものと勝手ながら予想します。
🚀というのは、現在、国内外の企業・研究機関が生成AIの開発において、しのぎを削っています。
そして、毎日のよ
第四次産業革命と未来の労働市場: AIの挑戦と機会
🌍🤔このままAIが進化したら、仕事がなくなるんじゃないですか?
と心配されている方は多いのではないでしょうか。
📖歴史を振り返ると、産業革命の度に、新しい仕事が生まれてきました。
🛤️第一次産業革命では蒸気機関、
💫第二次産業革命では電力、
🌐第三次産業革命ではコンピュータ・インターネット
が登場しましたが、同時に新しい仕事が沢山生まれたため、雇用に大きな影響は及ばなかった
一般人がITエンジニアとして活躍し、最短で月収100万円を目指す方法についての解説
本日は、凡人がITエンジニアになって、最短で月収100万円以上を達成するための方法について解説します。🚀
1人で2~3人以上のパフォーマンスを出すことができれば、理論上は月収100万円以上を達成できます。
しかし、そんな超人的なことを誰しもできるわけありません。✨
まずきっちりとプロジェクトに貢献し、顧客や所属会社から信頼を得てください。
その後、新
AIデータサイエンティストへの道:挑戦から夢の実現まで
AI時代の中で、AIデータサイエンティストになりたいと考える人々へ。🚀
ディープラーニングや生成AIが難しくて理解できない?😵
応募しても採用されない?😞
採用されても、期待したデータサイエンスの仕事とは異なる?🤯
これらは一般的な悩みですが、解決策があります!🌟
基礎から学ぶ
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