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本セミナーでは、ディープラーニングの基礎から、異常検知の考え方、異常検知の問題点、異常サンプルがない場合と、少量のサンプルがある場合でのアプローチ、生成AIを用いた外観検査の現状と最新動向について解説いたします。

本セミナーでは、設計業務の「ムリ・ムダ・ムラ」発見方法、 会議・活動の削減方法 、業務の「見える化」手法 、業務量平準化実現システムの構築、業務量の平準化実施方法、ムダ取り手法について、自社内で実践できるノウハウを分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、設計段階で「当たり前品質」を確保するための考え方や方法を分かりやすく解説いたします。
また、最近急速に普及が進みつつある生成AIを使った品質向上の取組みも紹介いたします。

本セミナーでは、ディープラーニングの基礎から、異常検知の考え方、異常検知の問題点、異常サンプルがない場合と、少量のサンプルがある場合でのアプローチ、生成AIを用いた外観検査の現状と最新動向について解説いたします。

本セミナーでは、メディカル系分野における情報収集リソースの紹介、これらの特徴や利用方法を網羅的に紹介するとともに、生成AIや生成AI搭載の検索エンジンを利用することによる簡便、迅速な情報収集、分析、報告の手法や利用のノウハウなども紹介いたします。

本セミナーでは、エッジAIの基礎から解説し、高速処理、低消費電力に向けた技術動向とモデル最適化事例、応用事例を詳解いたします。

本セミナーでは、特許情報分析について基礎から解説し、特許情報分析におけるDXの進め方、価値創造 (研究開発・事業化等) につなげる実践フレームワーク、実務に使える分析手法 (技術動向、競合分析、用途探索) や効率的な報告について詳解いたします。

本セミナーは、生成AIを活用して知財業務を効率化し、特許データ分析の新たな可能性を追求することを目的としております。
ChatGPT、KH CoderやGPT-4 mini APIを活用した知財業務の効率化方法と、特許データの高度な解析技術を紹介いたします。

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、研究・実験データの共有・データ蓄積方法、電子実験ノートの種類・特徴、データ共有基盤のメリット/デメリット、データ蓄積での注意すべき点、蓄積されたデータ分析の注意点、データ蓄積を行うための意識改革、研究・実験データの共有、利活用を促進の体制・条件について、豊富な経験と研究に基づき、実践的に分かりやすく解説いたします。

本セミナーは、塩野義製薬におけるデジタルを基盤とした新しいモダリティ医薬品や非医療領域の新規事業の取組みなどの国内外の動向にあわせ、DX戦略に基づいた変革、イノベイティブな取組み例を解説いたします。

本セミナーでは、医薬分野のモダリティー、分類、特徴、背景の技術を最新の情報を交えて解説いたします。