技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
(2021年4月15日 10:30〜12:00)
AI技術の発展に伴い、知財実務においても各種ツールが登場しています。特に、特許や技術文献の調査・解析に関する調査ツールが多く登場しております。しかしながら、従来の特許や技術文献調査に比べると調査過程のブラックボックス化が進み、そのため、AIをどのように使うと効率的かといった課題が出てきています。
そこで、本講演では、特にAIを用いた特許調査における、調査ツール導入や活用方法の一助となるよう調査ツールの種類とそれに応じた使い方、気を付けるべき点について事例を交えてご紹介します。
(2021年4月15日 13:00〜14:30)
DX時代の昨今、R&D部門と知的財産部門における知財情報・技術情報の活用についても業務変革が求められています。知財情報・技術情報を活かした研究開発を行うためには、知的財産部門管理の元、研究開発の早期段階での知財情報・技術情報の初動調査・分析も重要となります。
そこで、本セミナーでは、R&D部門でも容易に特許調査が可能な体制の構築と、知的財産部門との連携/分担例を紹介します。また、海外主要国の特許も日本語で検索できる日本語横断検索サービスの活用や、未公開特許や発明提案書など『社内の技術蓄積データ』を加えることで知財情報・技術情報を横断的に調査・分析できる「 (仮称) 横断検索サービス」など、弊社の取り組みを紹介します。
(2021年4月15日 14:45〜16:15)
DX時代の技術文献・特許調査でのAI活用と新規用途探索への活用について特許調査と機械学習の観点から講演します。最近では商用のAIを利用した特許調査ツールも複数登場しています。第1部ではDXの概要と特許調査への応用について概観します。第2部では機械学習の概要と効率的な特許調査への応用について、第3部では機械学習の応用事例を文書のベクトル化、文書分類、文書ベクトルの次元圧縮による特許公報の俯瞰可視化と技術動向調査への応用を紹介します。調査目的に応じたアルゴリズムと特徴量の選択が重要であり、また教師あり機械学習には良質な教師データの準備が重要です。
日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。
開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
---|---|---|---|
2024/4/22 | 核酸医薬品の特許戦略 | オンライン | |
2024/4/23 | 新規モダリティにおける特許の現状および特許戦略 | オンライン | |
2024/4/24 | 脳波計測・処理・解析・機械学習の基礎と応用および脳波データの活用方法 | オンライン | |
2024/4/25 | カルマンフィルタの実践 | オンライン | |
2024/4/25 | 特許情報調査における検索式の考え方と実施ポイント | オンライン | |
2024/4/25 | 押出成形のDX化と活用技術 | オンライン | |
2024/4/26 | ExcelとPythonによる多変量解析 超入門 | オンライン | |
2024/4/26 | AI関連発明の出願戦略のポイントと生成AIを巡る知財制度上の留意点 | オンライン | |
2024/4/26 | 少ないデータに対する機械学習、深層学習の適用 | オンライン | |
2024/4/26 | ChatGPTを活用したPythonプログラミングとコード生成 | オンライン | |
2024/4/26 | R&D部門での生成AI活用およびDXによる材料設計の加速化 | オンライン | |
2024/4/30 | 新規モダリティにおける特許の現状および特許戦略 | オンライン | |
2024/5/1 | ラボでの電子実験ノート管理・運用における経験からわかった電子情報管理の問題点・解決とDXの進め方 | オンライン | |
2024/5/2 | 脳波計測・処理・解析・機械学習の基礎と応用および脳波データの活用方法 | オンライン | |
2024/5/8 | AI関連発明の出願戦略のポイントと生成AIを巡る知財制度上の留意点 | オンライン | |
2024/5/8 | 核酸医薬品の特許戦略 | オンライン | |
2024/5/10 | IPランドスケープの取り組み事例と実施体制の構築 | オンライン | |
2024/5/10 | R&D部門での生成AI活用およびDXによる材料設計の加速化 | オンライン | |
2024/5/10 | 「DXの70%は失敗」と言われる状況を打破し、食品業界を事例としたDXを阻害する3つの課題と進め方の極意 | 東京都 | 会場・オンライン |
2024/5/14 | 研究・実験データ収集、管理への仕組み作りと蓄積データの活用 | オンライン |
発行年月 | |
---|---|
2011/12/10 | 計測機器関連18社 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/12/5 | 住友電気工業 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/12/1 | 建設大手9社 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/11/30 | NTTグループ8社 (NTTを除く) 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/11/25 | インキ業界10社 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/11/25 | アクリル酸エステル 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/11/20 | カテーテル 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/11/15 | 半導体露光装置 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/11/9 | IBM (米国特許版) 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/10/15 | 通信機器大手3社 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/10/10 | 酸化チタン 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/10/5 | 電子部品大手8社 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/10/1 | 大日本印刷 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/9/25 | クリーンルーム 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/9/20 | 三菱化学 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/9/15 | 電線7社 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/9/10 | 旭化成グループ9社 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/9/1 | スクリーン印刷 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/8/25 | ボイラー 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/8/20 | キャノン (2011年版) 技術開発実態分析調査報告書 |