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本セミナーでは、AIエージェントの仕組み、プロンプト設計、RAG、データ分析プロセスまで、業務に直結する基礎を体系的に整理して解説いたします。
さらに、要約・可視化・レポート作成といった定型業務を“半自動化”するための実務プロセスを具体的に解説いたします。

本セミナーでは、AI/機械学習開発が止まる本当の原因を特定し、「速く・軽く・確実に回す」設計判断に必要な知識について解説いたします。
GPU・Python環境、データ戦略、モデル選定の3視点から、現場で詰まるボトルネックと具体的な回避策を体系的に整理いたします。

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GPU・Python環境、データ戦略、モデル選定の3視点から、現場で詰まるボトルネックと具体的な回避策を体系的に整理いたします。

本セミナーでは、製品におけるキズ・欠陥、形材の地合、複雑な立体形状の陰影に紛れた不明瞭な欠陥像を検出するために画像処理、機械学習を利用した目視・外観検査自動化の実例を解説いたします。

本セミナーでは、AIエージェントの仕組み、プロンプト設計、RAG、データ分析プロセスまで、業務に直結する基礎を体系的に整理して解説いたします。
さらに、要約・可視化・レポート作成といった定型業務を“半自動化”するための実務プロセスを具体的に解説いたします。

本セミナーでは、ケモメトリクスの基礎から、スペクトルデータへのケモメトリクスや機械学習の適用による分類・定量の具体的な方法、Pythonを用いた解析まで、基礎と実践の両面を分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、レーザー加工分野への応用を例として、少ないデータで機械学習を適用した際に発生する問題点と対策、データを取得して機械学習する際のデータ取得方法の設計について詳解いたします。

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、AIエージェントの基礎から解説し、AI導入の適用可能性、AI導入の進め方について詳解いたします。

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・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、化学工学におけるデータ解析について取り上げ、特にニューラルネットワークに焦点を置いてその利活用手法について解説いたします。

本セミナーでは、AIエージェントの基礎から解説し、AI導入の適用可能性、AI導入の進め方について詳解いたします。

本セミナーでは、外観検査AIの基礎となる異常検知の考え方を解説し、学習データを用いないZero-shot手法、少量データで高性能を狙うFew-shot手法、数十枚程度の画像から構築できる最新の高性能検査AIまでを体系的に解説いたします。