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本セミナーでは、強化学習について基礎から解説し、ロボットなどの機械制御への応用が特に期待される最新の強化学習アルゴリズムや、応用の際に悩みの種となりやすい報酬の設計指針や対処法について実際の応用事例と合わせて紹介いたします。

本セミナーでは、強化学習について基礎から解説し、ロボットなどの機械制御への応用が特に期待される最新の強化学習アルゴリズムや、応用の際に悩みの種となりやすい報酬の設計指針や対処法について実際の応用事例と合わせて紹介いたします。

本セミナーでは、データ駆動科学の基礎から解説し、ベイズ推定・スパースモデリングのデータ解析への適用、ベイズ推定とスパースモデリングの使い方について詳解いたします。

本セミナーでは、ノイズ除去などの基本的な画像処理から機械学習・Deep Learningを応用したフィラー領域抽出まで、具体的なコードを交えた実演形式で解説いたします。

本セミナーは、プログラミングを使わない生成AIの使い方、プログラムを使った生成AIの使い方を解説し、AIを活用した新たな知財業務フローを構築し、知財業務の質と速度を向上させるための実践的な知識とスキルを提供いたします。

本セミナーは、異常検知のための前処理と特徴抽出、識別モデルによる外れ値検知、生成AIによる異常検知について、基礎から実践まで分かりやすく解説いたします。
Google Colabを使用して、PyCaretやPyODを利用した異常検知プログラムを動かすハンズオンセッションを行います。

本セミナーでは、化学プロセス計算をPythonで行う手順、方法について基礎から解説いたします。

本セミナーでは、マテリアルズインフォマティクス (MI) をテーマに、Pythonによるデータ解析や機械学習の基礎から、ChatGPTに代表される大規模言語モデル (LLM) の活用方法までを、視覚的なデモや具体的な事例を通じて解説いたします。

本セミナーではFT-IR分析を対象とし、機械学習・AI技術の活用方法を実践的に解説いたします。
多成分分離や辞書データを用いた再構成といった統計的手法により、従来困難だった混合物解析などを効率化いただけます。

本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクスの有効なアプローチの一つであるスパースモデリングの基礎とその活用方法について、Pythonを用いて実践する方法とともに説明いたします。
また、マテリアルズ・インフォマティクスにおけるスパースモデリングの応用事例を紹介し、ナノシートの高効率収集への応用や、その基礎技術の発展について解説いたします。

本セミナーでは、生成AIの基礎から最新動向、特許調査への応用と今後の展望までを俯瞰的に解説いたします。

本セミナーでは、多目的最適化について初歩から応用まで体系的に理解するとともにその実践方法について理解するため、理論面だけでなく、得られた複数の解候補に対する解分析、PythonやMatlabで公開されている多目的最適化のためのツール紹介まで行います。