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本セミナーでは、音響・振動データの信号処理・特徴抽出から、機械学習・深層学習による異常検知、画像・音・振動を組み合わせるセンサフュージョン/マルチモーダルAIまでを解説いたします。
少量データ環境でのモデル構築、誤検知の低減、評価方法、実設備への導入ポイントを学び、モータ・ポンプ・ファン・ベアリングなどの設備診断にAIを活かすための実践力を身につけていただけます。

本セミナーでは、生成AIを活用した効率的な学習データ作成の手法・実践ノウハウ、異常検知におけるデータ前処理・特徴抽出のポイント、製造業で生成AIを活用するためのベストプラクティス・応用事例の理解、生成AI導入に伴うリスク・その対策方法について、事例を交え実践的に解説いたします。

本セミナーでは、様々なEMC問題へ機械学習・深層学習を活用する方法に関して、基本的な考え方や実践的な応用事例に触れて解説いたします。

本セミナーでは、音響・振動データの信号処理・特徴抽出から、機械学習・深層学習による異常検知、画像・音・振動を組み合わせるセンサフュージョン/マルチモーダルAIまでを解説いたします。
少量データ環境でのモデル構築、誤検知の低減、評価方法、実設備への導入ポイントを学び、モータ・ポンプ・ファン・ベアリングなどの設備診断にAIを活かすための実践力を身につけていただけます。

本セミナーでは、第一原理計算と機械学習力場の基礎を解説し、講演者の研究事例を中心に、理論計算を用いて材料設計にどのようにアプローチできるかを解説いたします。
具体的な事例としては、多種の元素を含む水分解触媒の探索・設計と、既存の古典力場の適用が難しい複雑な固液界面における分子動力学法の活用について紹介いたします。

本セミナーでは、複数企業・複数機関が分散保持する秘匿データについて、生データを共有せずに安全に統合解析する「分散データ統合解析技術」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実践事例を通じて、研究活動で必然的に生じるデータの生成・蓄積・活用というサイクルについて理解を深めていただき、データ生成の観点からベイズ最適化や物質・材料シミュレーション・結晶構造探索の基礎、データ蓄積の観点からのデータベース構築とその出口戦略、そしてデータ活用の観点からのスパースモデリングやスペクトルデータ解析について、実務に活かせる考え方・基礎知識を体系的に解説いたします。

本セミナーでは、品質不良や設備・工程の異常兆候を早期に捉えるために、データを用いた正常/異常の判断を行うための判定根拠や精度の限界について詳解し、現場で説明・活用するための実践ポイントを解説いたします。

本セミナーでは、未知の異常検知、異常モニタリングの一手法として、その実用的な性質から多くの分野で活用されている「MTシステム」について基礎から応用までを解説いたします。

本セミナーでは、多成分混合物の物性推算を対象に、機械学習モデルへ混合則、過剰物性、組成依存性、温度依存性、分子構造情報などの物理化学的知見を組み込むことで、限られたデータから高精度かつ安定な推算を実現するための考え方を解説いたします。

本セミナーでは、複数企業・複数機関が分散保持する秘匿データについて、生データを共有せずに安全に統合解析する「分散データ統合解析技術」について解説いたします。

本セミナーでは、第一原理計算と機械学習力場の基礎を解説し、講演者の研究事例を中心に、理論計算を用いて材料設計にどのようにアプローチできるかを解説いたします。
具体的な事例としては、多種の元素を含む水分解触媒の探索・設計と、既存の古典力場の適用が難しい複雑な固液界面における分子動力学法の活用について紹介いたします。

本セミナーでは、医薬品CMC・製造におけるAI・機械学習とデータ活用の最新動向と実践事例、データの収集・分析、AIを用いた予測モデルの構築、GMPにおけるAIの適用事例について解説いたします。

本セミナーでは、生成AIを組み合わた少量データでの機械学習モデルの構築、最適なパラメータ、データ収集の留意点、スパースデータの防止策について詳解いたします。