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本セミナーでは、生成AIを活用する上での基本から、異常検知のための学習データの生成、導入に向けた実践方法をわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、生成AIを活用する上での基本から、異常検知のための学習データの生成、導入に向けた実践方法をわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、R&D部門におけるデータ蓄積の実情と問題点・課題、属人的なデータ蓄積状況を脱するための蓄積方法とポイント、蓄積したデータを分析する際の注意点、データ蓄積・データベース化における落とし穴とその対策など、詳しく解説いたします。

本セミナーでは、医療業界 (医療機器・診断薬・再生医療業界) の進展状況・実用化動向、日本市場特有の規制、プロセス、契約・交渉の注意点、ライセンスイン/アウト、共同開発、交渉業務における法的・実務的な留意点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、特許情報調査分析の基本からはじめ、依頼者や事業に貢献するための価値創出フレームワークを、演習を通じて学びます。
生成AIは効率化ツールではなく、思考を高める協働ツールとして活用いたします。

本セミナーでは、これから機械学習に取り組む研究者・技術者やDX推進担当者を対象に、機械学習の基礎と全体像を整理し、自社の課題に合った導入・適用方法を考える視点を提供いたします。
さらに、分子・材料・プロセス設計の各領域において、具体的な活用方法をデータ解析ツールDatachemical LABの実演を交えて解説しいたます。

本セミナーでは、これから機械学習に取り組む研究者・技術者やDX推進担当者を対象に、機械学習の基礎と全体像を整理し、自社の課題に合った導入・適用方法を考える視点を提供いたします。
さらに、分子・材料・プロセス設計の各領域において、具体的な活用方法をデータ解析ツールDatachemical LABの実演を交えて解説しいたます。

本セミナーでは、AI技術を活用して新たな発明を創出するためのポイントを解説いたします。
特に、発明アイデア創出段階でのAI活用方法、生成AIによる新規アイデアの創出事例について具体的に説明いたします。

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。