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
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
本セミナーでは、バイオ医薬品開発を効率化させるためのタンパク質デザイン法について基礎から解説し、凝集しやすい、安定性が低い等に対処するための様々な手法、設計の際に注意すべき点や、設計の成功率を高めるためのノウハウについて解説いたします。
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、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、材料開発の実務に資するデータ分析の考え方から材料開発現場における各種データ (表形式・画像・テキスト・スペクトル・時系列・有機材料・無機材料など) の扱い方、現場でよくある課題への対処法について解説いたします。
本セミナーでは、データの可視化、モデルの予測性能向上、モデルの逆解析を特に重点的に解説いたします。
また、分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理に関する最新の研究事例を紹介いたします。
ケモインフォマティクス・プロセスインフォマティクスにも役立つ内容となっております。
本セミナーでは、マイクロ波加熱フロー合成を題材のひとつとして、実験計画法 (DoE: Design of Experiments) と最適化手法について基礎から最新手法までを解説いたします。
本セミナーでは、利用が思うように進まない電子実験ノートについて取り上げ、紙と電子のハイブリッド、現場ユーザとの関係構築など定着化のポイントを解説いたします。
本セミナーでは、材料開発の実務に資するデータ分析の考え方から材料開発現場における各種データ (表形式・画像・テキスト・スペクトル・時系列・有機材料・無機材料など) の扱い方、現場でよくある課題への対処法について解説いたします。
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、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と経験をもとに、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。
本セミナーでは、データの可視化、モデルの予測性能向上、モデルの逆解析を特に重点的に解説いたします。
また、分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理に関する最新の研究事例を紹介いたします。
ケモインフォマティクス・プロセスインフォマティクスにも役立つ内容となっております。
本セミナーでは、マイクロ波加熱フロー合成を題材のひとつとして、実験計画法 (DoE: Design of Experiments) と最適化手法について基礎から最新手法までを解説いたします。
本セミナーでは、マテリアルズインフォマティクス・第一原理計算の基礎から解説し、マテリアルズインフォマティクス・第一原理計算を活用した半導体物質・電子材料研究 (電池材料、誘電体材料等) の事例を解説いたします。
本セミナーでは、正極活物質の観点から高容量化に向けた材料設計指針、マテリアルズ・インフォマティクスなどのデータ駆動型アプローチによる研究開発の効率化について、研究事例を交えて解説いたします。
本セミナーでは、MD法の基本原理、具体的な計算手法、物理量の算出法について、背景も含めて基礎から丁寧に解説いたします。
さらに、高分子材料開発、特に機能性分離膜の設計に関する応用事例を紹介いたします。
本セミナーでは、MD法の基本原理、具体的な計算手法、物理量の算出法について、背景も含めて基礎から丁寧に解説いたします。
さらに、高分子材料開発、特に機能性分離膜の設計に関する応用事例を紹介いたします。
本セミナーでは、ベイズ推論とスパースモデリングを情報数理基盤とするデータ駆動科学でAI for Material engineeringについて解説いたします。
本セミナーでは、マテリアルズインフォマティクスの基礎から解説し、機械学習・AIの基礎と製品開発に向けた材料配合最適化の取り組み、マテリアルズインフォマティクスを活用したポリマーの効率設計、企業におけるシミュレーションとインフォマティクスを活用した高分子材料・プロセス設計について詳解いたします。
本セミナーでは、実験、シミュレーション、機械学習、AIを利用した半導体製造プロセスの最適化事例を詳解いたします。
本セミナーでは、新材料探索における計算負荷、実験との乖離、異常検知の速度向上、セキュリティ等の課題、物理学・化学・半導体工学とデータサイエンスの融合、専門人材育成のためのポイントについて解説いたします。
本セミナーでは、マテリアルズインフォマティクスの基礎から解説し、マテリアルズインフォマティクスを高分子材料開発に適用するポイント、実際の企業の取り組み事例から活用ポイントと注意点について解説いたします。
本セミナーでは、R&D部門のデータ共有・利活用の実情、属人的データ共有状況が生み出される原因、属人的データ共有状況が引き起こす問題、報告書の共有で期待して良いこと・良くないこと、機械学習などのMIの特性と注意すべき点、R&D部門においてデータベースと機械学習を連携させていく場合の注意点、データベース導入時・運用時に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策について、詳しく解説いたします。
本セミナーでは、高級フィルムカメラの裏蓋の破壊事例をはじめ、具体的な事例を中心に高分子材料の劣化や破壊について基礎から説明いたします。
また、問題解決手法として無償公開しているソフトウェアを用いたワイブル統計解析やデータマイニングの手法も解説いたします。
本セミナーでは、取得したデータからの情報抽出のための機械学習の活用について、機械学習の数理的な側面も交えながら基礎的な内容を解説いたします。
本セミナーでは、マテリアルズインフォマティクスの基礎から解説し、機械学習・AIの基礎と製品開発に向けた材料配合最適化の取り組み、マテリアルズインフォマティクスを活用したポリマーの効率設計、企業におけるシミュレーションとインフォマティクスを活用した高分子材料・プロセス設計について詳解いたします。
本セミナーでは、扱う材料系が多様、データが集まりにくい、データの規模が小さい等、課題に直面した際、マテリアルズインフォマティクスを研究開発に適用する方法、モデル構築について取り上げ、小規模データへの機械学習の効果的活用によるマテリアルズインフォマティクスの研究事例について解説いたします。
本セミナーでは、取得したデータからの情報抽出のための機械学習の活用について、機械学習の数理的な側面も交えながら基礎的な内容を解説いたします。
本セミナーでは、R&D部門のデータ共有、利活用の実情から解説し、データ共有・利活用状況を改善するために必要な方策に関して、研究開発支援プラットフォームを導入する際に必要な要件及び、各個人に必要な意識改革や会社としての体制づくり等を説明いたします。
本セミナーでは、計算科学シミュレーション技術の基礎から応用までを、さまざまな材料設計の成功例を交えて解説いたします。