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本セミナーでは、実験の効率化に焦点を当て、研究知見を効果的に組み込んだデータ駆動型の実験計画手法、効率的な組成予測から試行回数の低減、製品開発まで事例を交えて解説いたします。

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、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。

本セミナーでは、自律駆動型研究の基礎、世界の最新動向、データ駆動型材料探索、研究プロセスの最適化、実験自動化、自律駆動型技術による材料開発事例、データ管理システムの構築、AI技術・ロボット技術の最新動向、自律駆動型材料開発の課題と展望などを解説いたします。

本セミナーでは、機械学習で基本的に用いられる「予測」「分類」「分布推定」「ベイズ最適化」技術の背景にある数学を簡単に解説し、「機械学習ポテンシャル」「スペクトル分類」「ピーク推定」等、マテリアルズ・インフォマティクスで用いられる機械学習の基礎とノウハウについて詳解いたします。

本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクス (MI) の基礎から解説し、実験条件や結果などのデータを機械学習でモデル化する方法、材料研究におけるデータの記録と活用のベストプラクティス、製薬研究におけるインフォマティクスの実例について詳解いたします。

本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクス (MI) の基礎から解説し、実験条件や結果などのデータを機械学習でモデル化する方法、材料研究におけるデータの記録と活用のベストプラクティス、製薬研究におけるインフォマティクスの実例について詳解いたします。

本セミナーでは、実験データとシミュレーションデータを統合することで高精度な予測モデルを得られるデータ同化について取り上げ、データ同化の物質科学への適用について、基礎・手法、データ同化を用いたBayes最適化、材料探索とプロセスインフォマティクスの実例を、演習を交えて解説いたします。

本セミナーでは、ファーマコメトリクスの基礎から、臨床でのファーマコメトリクスの活用による適切な投与設計と副作用発現の低下にむけた現状や今後の展望について解説いたします。

本セミナーでは、粉体工学の研究者の立場から見たコーティング技術の理解、電池材料合成におけるコーティング構造制御の実例などを紹介いたします。

本セミナーでは、実験計画法の基礎として原理と問題点から解説し、実験計画法の問題点を補うためにディープラーニングを併用した、製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。

本セミナーは、新材料設計、材料製造プロセスの効率化、画像による材料検査の自動化を目指す技術者や研究者にとって、業務の質を向上させ、競争力を高めるための知識とスキルを提供いたします。