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
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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、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と対策について、具体例を交えて解説いたします。
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を具体例をもとに、陥りがちな落とし穴とそれらの回避方法に関して解説させていただきます。
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開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
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2024/12/20 | ICH Q2 (R2) 、Q14をふまえた承認申請時の分析法バリデーションの留意点 | オンライン |
発行年月 | |
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2019/1/31 | マテリアルズ・インフォマティクスによる材料開発と活用集 |
2018/12/27 | R&D部門の“働き方改革”とその進め方 |
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 |
2012/2/14 | LIMS導入に関する導入の留意点セミナー |
2011/12/14 | QCラボにおける厚生労働省「コンピュータ化システム適正管理GL」対応セミナー |
2011/7/5 | 分析機器やLIMSのバリデーションとER/ES指針 |