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AI・機械学習の従来型研究開発への現実的な組み込み方および、データベースの構築と機械学習との連携・運用

AI・機械学習の従来型研究開発への現実的な組み込み方および、データベースの構築と機械学習との連携・運用

~AI・機械学習を実運用にマッチさせる際の課題とその回避策 / DX化に向けたデータ蓄積・共有・利活用体制の改善~
オンライン 開催

概要

本セミナーでは、研究開発部門におけるデータ共有システムを取り上げ、様々な分野のR&D部門のデータ管理を10年以上にわたり支援してきた講師の実績と経験をもとに、システム、研究者、組織体制など様々な角度から問題及び改善方法を解説いたします。

開催日

  • 2024年9月20日(金) 10時30分 16時30分

受講対象者

  • 機械学習などAIツール環境は整備できたが、実運用ベースにのせるのに困っている方
  • データ共有・利活用でお困りの方
  • 蓄積データのデータ分析でお困りの方
  • 自社及び他の一般的なR&D部門のデータ共有、利用、活用状況を知りたい方
  • R&D部門のデータに対して、AIを活用したい、させたいと考えられている方
  • R&D部門のデータの利用・活用を推進することのメリットを具体的に知りたい方

修得知識

  • R&D部門のデータ共有・利活用の実情
  • 属人的データ共有状況が生み出される原因
  • 属人的データ共有状況が引き起こす問題
  • 報告書の共有で期待して良いこと、良くないこと
  • 機械学習などのMIの特性と注意すべき点
  • 機械学習などのMIの研究への組み込み方法
  • R&D部門におけるデータ蓄積基盤としてデータベースがなぜ必要か?
  • R&D部門においてデータベースと機械学習を連携させていく場合の注意点
  • データベース導入時に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
  • データベース運用時に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策

プログラム

 IoTやAIの普及により、製造工程以降のデータ利活用は急激に進展しています。一方、公的研究機関であれ、民間企業であれ、R&D部門におけるデータの取り扱いは属人的なままであり、研究の信頼性が阻害されたり、効果的なデータの利活用がほとんど進んでいないのが実態です。R&D部門は技術の源泉であり、データを精緻に管理して効果的に利活用する、つまりデータ分析・AI化を行うことは、今後の競争力にとって不可欠です。
 本講演では、まず、R&D部門のデータ共有・利活用の実情をお話しさせていただき、データ共有・利活用が進まない状況がなぜ発生してしまうのか?そのような状況にはどのような問題がはらんでいるのか?AI・機械学習を実際の実験研究にどのように組み入れていくべきか?に関して説明をさせていただきます。最後に、データベースと機械学習の連携・運用を維持・拡張させていくときの課題について、具体例をもとに、陥りがちな落とし穴とそれらの回避方法を解説させていただきます。

  1. はじめに
    1. 講演者のR&D実績とデータ共有、利活用の取り組みについて
  2. R&D部門のデータ共有の実情
    1. R&D部門のデータ蓄積の実情
    2. 属人的データ蓄積状況が生み出される原因
    3. 属人的データ蓄積状況が引き起こす問題
  3. AI・機械学習に必要なデータ共有はどう実現し、何が期待できるか?
    1. 属人的データ蓄積状況を脱するために必要な方策
    2. 報告書の共有で期待して良いこと、良くないこと
    3. データ共有で研究の何が改善できるのか?
  4. AI・機械学習を実際の実験研究にどのように組み入れていくべきか?
    1. 機械学習などのMIの特性と注意すべき点
    2. 機械学習などのMIを研究へ組み込む方法
  5. データベースと機械学習の連携・運用を維持・拡張させていくときの課題
    1. R&D部門におけるデータ蓄積基盤としてデータベースがなぜ必要か?
    2. R&D部門においてデータベースと機械学習を連携させていく場合の注意点
    3. データ蓄積、データベース化着手時に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
    4. データ蓄積、データベース運用時に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
    • 質疑応答

講師

  • 上島 豊
    株式会社キャトルアイ・サイエンス
    代表取締役

主催

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 36,200円 (税別) / 39,820円 (税込)
複数名
: 25,000円 (税別) / 27,500円 (税込)

複数名受講割引

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 36,200円(税別) / 39,820円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
  • 同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
  • 請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
    申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。
  • 他の割引は併用できません。
  • サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

  • 1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
  • 企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
  • お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 視聴環境テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • セミナー資料は、PDFファイルをダウンロードいただきます。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
本セミナーは終了いたしました。

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