top of page
Generatif (Beta) |. Memberikan berita dan tren terkini dalam AI generatif
logo.png

Acara Strategi CM Anime AI Fellows

Generatived

3/4/25, 00.00

Fellows (Shibuya-ku, Tokyo) akan mengadakan acara pada tanggal 18 April 2025 di "STATION Ai" di Nagoya, Prefektur Aichi. Para ahli akan berkumpul untuk membahas strategi PR dan periklanan menggunakan iklan anime AI. Partisipasinya gratis dan akan disiarkan secara langsung di tempat dan secara online.

Acara ini akan berfokus pada masa depan iklan anime dan bagaimana perusahaan dapat menggunakannya dalam PR dan periklanan. Meskipun kekuatan ekspresif anime berpotensi menciptakan koneksi dengan konsumen, biaya produksi tradisional telah menjadi masalah. Diharapkan penggunaan teknologi AI akan membuka kemungkinan baru.

Para ahli termasuk Yoshihiro Tanaka dari taziku, Hiroshi Kawakami dari K&K Design, dan Yoshiro Yuasa dari Creator's X. Mereka akan berbicara tentang strategi bisnis dan inovasi teknologi dalam iklan anime AI. Peserta akan mempelajari tren terbaru dan mendapatkan wawasan untuk diterapkan pada pemasaran mereka sendiri.

Acara jaringan juga direncanakan setelah acara, menyediakan tempat untuk bertukar informasi dengan para profesional industri. Program ini ditujukan untuk staf humas, staf pemasaran, staf produksi anime, dll., dan juga merupakan peluang yang efektif untuk mengeksplorasi peluang bisnis baru. Pendaftaran untuk berpartisipasi dapat dilakukan secara daring.

Bagikan artikel ini:

Tin tức mới nhất
Badan Sains dan Teknologi Jepang Umumkan Robot Perawatan AI NVIDIA

Badan Sains dan Teknologi Jepang Umumkan Robot Perawatan AI NVIDIA

14/1/26, 00.00

Program Riset Moonshot, yang didukung oleh Badan R&D Teknologi Jepang (JST), membuat kemajuan besar dengan tujuannya untuk mengintegrasikan robot bertenaga AI ke

NVIDIA Umumkan Blueprint untuk Meningkatkan Operasi Gudang dengan AI

NVIDIA Umumkan Blueprint untuk Meningkatkan Operasi Gudang dengan AI

14/1/26, 00.00

Gudang-gudang menghadapi paradoks operasional.

NVIDIA Meluncurkan Alat AI untuk Meningkatkan Efisiensi Ritel

NVIDIA Meluncurkan Alat AI untuk Meningkatkan Efisiensi Ritel

14/1/26, 00.00

NVIDIA memperkenalkan alat pengembang baru yang bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan skalabilitas di industri ritel.

MambaTech Umumkan Terobosan dalam Efisiensi LM

MambaTech Umumkan Terobosan dalam Efisiensi LM

14/1/26, 00.00

Penelitian terkini dalam pengembangan model bahasa (LM) telah memperkenalkan pendekatan baru untuk mengatasi keterbatasan pemrosesan konteks panjang.

Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.

Bagikan artikel ini:

Bagikan artikel ini:

Generatived

Hãy theo dõi chúng tôi

  • Facebook
  • X

Bahasa

Generatived là dịch vụ cung cấp thông tin và xu hướng chuyên về Generative AI. Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để cung cấp thông tin về thế giới đang thay đổi nhanh chóng.

Generatived AI Logo

Generatived adalah layanan yang memberikan informasi dan tren khusus dalam AI Generatif. Kami akan melakukan yang terbaik untuk menyampaikan informasi tentang dunia yang berubah dengan cepat.

  • Facebook
  • X

Ikuti kami

Bahasa

Berita terkini
Badan Sains dan Teknologi Jepang Umumkan Robot Perawatan AI NVIDIA

Badan Sains dan Teknologi Jepang Umumkan Robot Perawatan AI NVIDIA

14/1/26, 00.00

Program Riset Moonshot, yang didukung oleh Badan R&D Teknologi Jepang (JST), membuat kemajuan besar dengan tujuannya untuk mengintegrasikan robot bertenaga AI ke

NVIDIA Umumkan Blueprint untuk Meningkatkan Operasi Gudang dengan AI

NVIDIA Umumkan Blueprint untuk Meningkatkan Operasi Gudang dengan AI

14/1/26, 00.00

Gudang-gudang menghadapi paradoks operasional.

NVIDIA Meluncurkan Alat AI untuk Meningkatkan Efisiensi Ritel

NVIDIA Meluncurkan Alat AI untuk Meningkatkan Efisiensi Ritel

14/1/26, 00.00

NVIDIA memperkenalkan alat pengembang baru yang bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan skalabilitas di industri ritel.

MambaTech Umumkan Terobosan dalam Efisiensi LM

MambaTech Umumkan Terobosan dalam Efisiensi LM

14/1/26, 00.00

Penelitian terkini dalam pengembangan model bahasa (LM) telah memperkenalkan pendekatan baru untuk mengatasi keterbatasan pemrosesan konteks panjang.

bottom of page