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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、研究開発の高精度化・高効率化を実現するデータ駆動型アプローチ・機械学習・実験計画について詳しく解説いたします。
機械学習による実験計画の考え方から、ベイズ最適化・能動学習の基礎、機械学習モデルの超パラメータ最適化・品質領域の推定・プロセス条件の最適化などの材料工学への各応用例、Pythonによる実行方法までを解説いたします。

本セミナーは、時系列データの前処理、多変量を含めた時系列データからの特徴抽出、これらの解析手法に加え、機械学習を活用した予測モデルの適用について、Pythonを使用した解析の演習を交えて解説いたします。

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。

本セミナーは、エッジコンピューティングおよび関連技術の実務活用に焦点を当て、基礎から応用までを体系的に学べる構成となっています。
各講演項目は、現場での導入や運用を見据えた実践的な内容で構成されており、単なる技術解説にとどまらず、プロジェクト推進における判断材料や勘所を得られることを目的としています。

本セミナーは、pythonを使ったデータ処理や分析事例と、生成AI技術が知的財産業務にもたらす変革と可能性を探ることを目的としています。
特許データ処理・分析における生成AIの活用方法を紹介し、業務効率の向上と革新的なアプローチの実現を目指します。
Python、生成AI、その他ツールの活用法を解説し、参加者が実践的なスキルを習得できるよう構成しています。

本セミナーでは、計画駆動型 (ステージゲート法など) と変化適用型 (アジャイル型) について基礎から解説し、研究開発プロセスへの活用方法とその効果をわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、知的財産関連業務でChatGPT, Google Geminiを活用するためのポイントを解説いたします。
知財業務で活用するための効果的なプロンプトの書き方、指示の仕方、ChatGPT, Google Geminiを活用して強固な特許明細書を作成する際の留意点について詳解いたします。

本セミナーでは、データ解析のデモンストレーションを通して、スペクトルのピークフィッティング処理などに機械学習を取り入れることの有用性、取り入れ方について解説いたします。
また、受講者が各自持っているデータセットへ適用しやすいように、具体的な応用事例も豊富に紹介いたします。

本セミナーでは実験データを解析できるようになることを主眼におき、実験データの解釈のための可視化の方法や、実験、解析の計画設計のための手順、実験データを解析する際に起こりうる失敗事例の紹介を行います。

本セミナーでは実験データを解析できるようになることを主眼におき、実験データの解釈のための可視化の方法や、実験、解析の計画設計のための手順、実験データを解析する際に起こりうる失敗事例の紹介を行います。