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本セミナーでは、AI開発の歴史、及びその最新動向、特にIoT、5Gやブロックチェーンとの融合によるAI進化の現状を説明し、AIを汎用技術と捉えた上で、そこから利益の得られる新サービスをいかに生み出すかについて考察いたします。
さらに、AIを活用した事業における有効な知財戦略、及びAI特許におけるあるべきクレーム・明細書について提案いたします。

本セミナーでは、能動学習とベイズ最適化の基本的な考え方と応用例を通して、計測・材料開発の高度化に向けて機械学習の手法がどのように適用できて、どのような問題を解決できるかを理解することを目的としています。

本セミナーでは、初めての方でも安心してご受講いただけるようPythonの基礎から解説し、機械学習における教師あり学習 (分類問題と回帰問題) および教師なし学習 (次元圧縮およびクラスター解析) についてExcelおよびPythonを使ってわかりやすく解説します。

本セミナーでは、ケモ・マテリアル・データのをもとに、Rプログラミングによる統計検定、多変量データの作り方、さまざまな視覚化法、機械学習、化学構造情報処理について実習を交えて解説いたします。

本セミナーでは、グラフニューラルネットワークの基本的な知識およびいくつかの研究事例について紹介するとともに、今後の学習のための情報源などについても解説いたします。

本セミナーでは、言葉や文章に含まれる「曖昧さ」等を処理し、正しく解釈するための自然言語処理について学びながら、ソーシャルメディアを対象としたテキストマイニングについて解説いたします。

本セミナーでは、特許調査の実務について基礎から解説し、機械学習による特許調査をデモを交えて解説いたします。

本セミナーでは、ディープラーニングや異常検知の基礎から、ディープラーニングによる異常検知手法とその実例・課題などについて詳しく解説いたします。

本セミナーでは、ベイズ統計学について基礎からわかりやすく解説し、一般的な統計学との違い、ベイズ統計学の使いどころがわかる事例も紹介いたします。