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人工知能のセミナー・研修・出版物

メーカーにおけるAI・IoTに関するデータ利活用の法務の最新事情

2020年9月18日(金) 13時00分16時30分
東京都 開催

本セミナーでは、個人情報保護・プライバシーの分野を主に取り扱う講師が、メーカーにおけるAI・IoTに関するデータ利活用の際に留意すべき法規制と具体的なビジネスにおける実務上のポイントについて、最新事情を交えて解説いたします。

少ない学習データを用いた高効率な機械学習とAIの業務への導入を成功させるコツ

2020年6月22日(月) 10時30分16時30分

本セミナーでは、できるだけ少量の学習データから有益なモデル化や利用が行える機械学習を実現するための手法について、数式やプログラムをほとんど使わずに率直かつ平易に解説いたします。

事業化成功・失敗例を踏まえたAI (人工知能) を用いた医療機器開発戦略とレギュレーション対応

2020年5月20日(水) 12時30分16時30分

本セミナーでは、人工知能・機械学習を活用した医療機器開発について基礎から解説し、参入にあたってのメリットとデメリット、開発コンセプト構築のポイントを解説いたします。

深層学習の「見える化」と次世代の「説明できるAI」

2020年4月27日(月) 10時30分16時30分
東京都 開催

本セミナーでは、最近特に必要性が注目されている「説明できるAI」について、深層学習などのブラックボックス機械学習の説明性向上、決定木などのホワイトボックス機械学習の精度向上の方法、次世代AIである進化的機械学習、企業へのAI導入を成功させるコツについて平易に解説いたします。

メーカーにおけるAI・IoTに関するデータ利活用の法務の最新事情

2020年4月24日(金) 13時00分16時30分
東京都 開催

本セミナーでは、個人情報保護・プライバシーの分野を主に取り扱う講師が、メーカーにおけるAI・IoTに関するデータ利活用の際に留意すべき法規制と具体的なビジネスにおける実務上のポイントについて、最新事情を交えて解説いたします。

AI / IoT技術における日本・海外の特許動向と特許化のポイント

2020年4月23日(木) 12時00分16時00分
東京都 開催

本セミナーでは、AI / IoT発明の発掘の仕方、権利化のポイント、特許明細書の具体的な書き方について解説いたします。

化学研究と人工知能技術の融合に関する基礎と応用事例

2020年4月15日(水) 13時30分16時30分
東京都 開催

本セミナーでは、人工知能技術・機械学習について基礎から解説し、化学における人工知能技術・機械学習の適用および事例を解説いたします。

AI (人工知能) による知財業務の効率化と導入、運用の仕方

2020年4月9日(木) 10時00分17時15分
東京都 開催

本セミナーでは、機械学習・自然言語処理を活用した大量の特許情報・技術文献の調査・分析手法を解説いたします。

事業化成功・失敗例を踏まえたAI (人工知能) を用いた医療機器開発戦略とレギュレーション対応

2020年3月17日(火) 12時30分16時30分
東京都 開催

本セミナーでは、人工知能・機械学習を活用した医療機器開発について基礎から解説し、参入にあたってのメリットとデメリット、開発コンセプト構築のポイントを解説いたします。

機械学習の手法と導入のポイント 超入門

2020年2月21日(金) 10時00分17時00分
東京都 開催

深層学習 (Deep Learning) によるロボットの行動学習の実応用と今後の展望

2020年2月14日(金) 10時00分17時00分
東京都 開催

本セミナーでは、画像認識と生成、音声認識、翻訳、対話システム、など多様な分野で劇的な成果をあげている深層学習 (Deep Learning) の手法について、その背景となるニューラルネットの基礎から歴史、さらに各種の学習アルゴリズムを概説いたします。

人工知能 (AI) 技術と電子状態情報を用いた化学反応予測および反応条件最適化

2020年1月28日(火) 12時30分16時30分
東京都 開催

本セミナーでは、人工知能技術・機械学習について基礎から解説し、化学における人工知能技術・機械学習の適用および事例を解説いたします。

深層学習の「見える化」と次世代の「説明できるAI」

2020年1月27日(月) 10時30分16時30分
東京都 開催

本セミナーでは、最近特に必要性が注目されている「説明できるAI」について、深層学習などのブラックボックス機械学習の説明性向上、決定木などのホワイトボックス機械学習の精度向上の方法、次世代AIである進化的機械学習、企業へのAI導入を成功させるコツについて平易に解説いたします。

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