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バイオインフォマティクスのセミナー・研修・出版物

多変量解析・データ処理 超入門

2024年4月4日(木) 10時30分16時30分
2024年4月5日(金) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、多変量解析・データ処理の基礎から解説し、特徴抽出や次元削減、データ前処理、相関とパターンの発見など、解析の手順を事例を交えて、分かりやすく解説いたします。

マイクロバイオーム入門講座

2024年3月25日(月) 9時00分2024年3月27日(水) 23時59分
オンライン 開催

本セミナーでは、マイクロバイオーム研究を進める上で必須のゲノム科学の基礎から解説いたします。

マイクロバイオーム入門講座

2024年3月19日(火) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、マイクロバイオーム研究を進める上で必須のゲノム科学の基礎から解説いたします。

マイクロバイオーム入門講座

2023年12月25日(月) 10時30分2023年12月27日(水) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、マイクロバイオーム研究を進める上で必須のゲノム科学の基礎から解説いたします。

マイクロバイオーム入門講座

2023年12月20日(水) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、マイクロバイオーム研究を進める上で必須のゲノム科学の基礎から解説いたします。

有用物質生産のための微生物培養プロセス最適化と省エネ低コスト化

2023年2月10日(金) 10時00分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、培養操作の基礎からプロセス設計・スケールアップまでを、理論と講師の経験を交えて解説いたします。

R&D部門のデータ共有・利活用 (MI,AI) のためのデータ共有システム構築と進め方

2023年1月26日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、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。

マイクロバイオーム入門講座

2022年12月21日(水) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、マイクロバイオーム研究を進める上で必須のゲノム科学の基礎から解説いたします。

R&D部門のデータ共有・利活用 (MI,AI) のためのデータ共有システム構築と進め方

2022年1月20日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、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。

デジタルラボ入門

2021年5月26日(水) 13時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、AI (ベイズ最適化) 、ロボット、そして研究者の経験・勘・知識を融合した研究開発に関する世界の動向と、講師の所属する東京工業大学 一杉研究室の取り組みを紹介いたします。

AIを使用した計算およびデータ駆動型化学

2021年3月17日(水) 13時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、系統的データから帰納的に法則を見出すこと、所望の構造や機能をもつ化合物を系統的な実験から探索すること、データベースや計算化学による予測で候補化合物を絞り実験すること、といった従前の化学研究スタイルや演者の過去の研究を見直しながら、適用できそうなAI利用の研究例を紹介いたいます。
また、新しい化学研究のスタイルに期待しながら、実験中心のスタイルと比較しつつ、注意点等を知りたい方に敷居の低い化学的な内容や話題を提供いたします。

デジタルラボ入門

2021年2月17日(水) 13時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、AI (ベイズ最適化) 、ロボット、そして研究者の経験・勘・知識を融合した研究開発に関する世界の動向と、講師の所属する東京工業大学 一杉研究室の取り組みを紹介いたします。

スマートラボラトリ (デジタルラボラトリ) の最新動向と材料研究への導入事例

2021年1月29日(金) 13時00分16時30分
オンライン 開催

AI・ロボット・研究者が協働し、効率的に最大の成果を生み出すデジタルラボラトリ (スマートラボラトリ) 。
本セミナーでは、スマートラボラトリについて基礎から解説し、その本質から、AI・ロボットを活用した研究開発の動向、研究開発現場に導入する道筋、材料研究における取り組み事例などを解説いたします。

AIを使用した計算およびデータ駆動型化学

2020年12月23日(水) 13時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、系統的データから帰納的に法則を見出すこと、所望の構造や機能をもつ化合物を系統的な実験から探索すること、データベースや計算化学による予測で候補化合物を絞り実験すること、といった従前の化学研究スタイルや演者の過去の研究を見直しながら、適用できそうなAI利用の研究例を紹介いたいます。
また、新しい化学研究のスタイルに期待しながら、実験中心のスタイルと比較しつつ、注意点等を知りたい方に敷居の低い化学的な内容や話題を提供いたします。

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