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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2025/1/10 | 分析法バリデーションコース (2日間) | オンライン | |
2025/1/10 | 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 | |
2025/1/10 | 品質管理の基礎 (1) | オンライン | |
2025/1/12 | 分離工学の基礎と装置設計法 | オンライン | |
2025/1/14 | プラントのDX化による異常予兆検知、予知保全とその運用 | オンライン | |
2025/1/14 | 自然言語処理を活用した研究開発、材料分野への適応事例 | オンライン | |
2025/1/15 | 計算ブラックボックスからの脱却と精度評価の本質に迫る | オンライン | |
2025/1/17 | 実験の実務 (4日間コース) | オンライン | |
2025/1/17 | 実験の実務: 実験条件・パラメーターの考え方と結果解釈 | オンライン | |
2025/1/17 | 品質管理の基礎 (2) | オンライン | |
2025/1/20 | ベイズ最適化を活用した実験の効率化と開発期間短縮 | オンライン | |
2025/1/20 | 品質管理の基礎 (3) | オンライン | |
2025/1/21 | 生成AIの社内構築と導入・普及・活用の実際 | オンライン | |
2025/1/21 | MTシステム (MT法) の基礎および異常検知・異常モニタリング・予防保全技術入門 | オンライン | |
2025/1/21 | 生成AIの知財業務への適用と特許出願実務・データ分析の実践 | オンライン | |
2025/1/24 | マテリアルズインフォマティクスの基盤となる「計算科学シミュレーション技術」 | オンライン | |
2025/1/24 | 品質管理の基礎 (4) | オンライン | |
2025/1/27 | 統計手法の基礎 | オンライン | |
2025/1/28 | Excelでできる熱伝導のシミュレーション | 会場・オンライン | |
2025/1/29 | 検定・推定 (主に計量値) | 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 |