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「ディープラーニングのビジネス活用事例研究」の関連セミナー・出版物

これから開催される関連セミナー

開始日時 会場 開催方法
2026/6/19 IPランドスケープ®実践に役立つ6つのハウツー講座 オンライン
2026/6/19 実機データでつくるAI制御モデル オンライン
2026/6/19 ChatGPTを活用したPythonプログラミングの進め方 オンライン
2026/6/19 「社内イノベータ人材」に必要なマインドセットと知識スキル オンライン
2026/6/22 IPランドスケープ®実践に役立つ6つのハウツー講座 オンライン
2026/6/22 サロゲートモデルの基礎と製品設計効率化への応用 オンライン
2026/6/23 生成AIを活用した技術マーケティング手法と実践ポイント オンライン
2026/6/23 サロゲートモデルの基礎と製品設計効率化への応用 オンライン
2026/6/23 機械学習を用いた流体力学現象の予測とモデリング オンライン
2026/6/24 Pythonで始める実験データ解析と機械学習入門 オンライン
2026/6/24 生成AI時代のPythonデータ分析 オンライン
2026/6/25 Pythonで始める実験データ解析と機械学習入門 オンライン
2026/6/25 生成AI時代のPythonデータ分析 オンライン
2026/6/25 少数・不揃いな計測データの機械学習とモデル設計 オンライン
2026/6/26 マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と実践事例 オンライン
2026/6/26 第一原理計算と機械学習を用いた材料設計へのアプローチ オンライン
2026/6/26 医療機器新規事業の作り方 オンライン
2026/6/26 撹拌プロセス設計で必要な化学工学計算と操作条件最適化への活用 オンライン
2026/6/29 マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と実践事例 オンライン
2026/6/29 工業触媒の基礎 (活性試験、評価) と劣化対策、スケールアップ オンライン
2026/6/29 医療機器新規事業の作り方 オンライン
2026/6/30 AI・人工知能による感情センシングと応用事例 オンライン
2026/7/2 生成AIを活用した技術マーケティング手法と実践ポイント オンライン
2026/7/6 迅速化、効率化を実現する研究開発プロセスの再設計と生成AI、Python、Rの活かし方 オンライン
2026/7/6 少数・不揃いな計測データの機械学習とモデル設計 オンライン
2026/7/7 撹拌・混合の基礎と最適設計およびスケールアップからトラブル対策まで オンライン
2026/7/7 「社内イノベータ人材」に必要なマインドセットと知識スキル オンライン
2026/7/8 工業触媒の基礎 (活性試験、評価) と劣化対策、スケールアップ オンライン
2026/7/8 撹拌・混合の基礎と最適設計およびスケールアップからトラブル対策まで オンライン
2026/7/9 Excel×AIエージェントによるデータ処理業務効率化 オンライン
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関連する出版物

発行年月
2024/11/30 技術マーケティングによる新規事業・R&Dテーマの発掘
2024/10/31 少ないデータによるAI・機械学習の進め方と精度向上、説明可能なAIの開発
2023/10/31 出口戦略に基づく研究開発テーマの設定と事業化への繋げ方
2023/6/30 生産プロセスにおけるIoT、ローカル5Gの活用
2022/12/31 機械学習・ディープラーニングによる "異常検知" 技術と活用事例集
2022/2/28 With・Afterコロナで生まれた新しい潜在・将来ニーズの発掘と新製品開発への応用
2021/10/29 “未来予測”による研究開発テーマ創出の仕方
2021/10/25 AIプロセッサー (CD-ROM版)
2021/10/25 AIプロセッサー
2021/8/31 研究開発の "見える化" によるR&Dテーマ評価、進捗管理と進め方
2021/7/30 マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例
2021/6/30 人工知能を用いた五感・認知機能の可視化とメカニズム解明
2021/6/28 AI・MI・計算科学を活用した蓄電池研究開発動向
2021/3/31 研究開発テーマの評価と中止/撤退判断の仕方
2020/8/11 化学・素材業界におけるデジタルトランスフォーメーションの最新調査レポート
2020/7/31 生体情報センシングと人の状態推定への応用
2020/4/30 生体情報計測による感情の可視化技術
2019/1/31 センサフュージョン技術の開発と応用事例
2018/9/28 コア技術を活用した新規事業テーマの発掘、進め方
2018/5/31 “人工知能”の導入による生産性、効率性の向上、新製品開発への活用
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