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本セミナーでは、AIを効果的に活用したいソフトウェアエンジニアを対象に、LLMの基礎理論から実践的なプログラミングテクニックまでを解説いたします。
Chain of Thought、In-Context Learning、Reasoning等のLLMの仕組みを理解した上で、効率的なプロンプト設計、複数AIの使い分け、既存コードやAPI仕様書の活用法等、研究開発における具体的な実装テクニックを解説いたします。

本セミナーでは、近年急速に進化する「AIエージェント」の仕組みを解説し、LangChainおよびLangGraphを用いて自律的なタスク実行システムを構築するスキルを習得いただけます。

本セミナーでは、データの構造と機械学習に適したデータの変換方法から、Pythonを使った教師なし学習による特徴抽出、教師あり機械学習を用いた目的の情報をデータから引き出す方法を解説いたします。

本セミナーでは、生成AIを用いた特許情報分析の活用方法について解説いたします。
特許情報分析と生成AIを組み合わせた実践的なアプローチを学び、より精度の高い意思決定を目指します。

本セミナーでは、ベイズ統計及びベイズモデリングの基本的な考え方を多くの例を交えて解説いたします。
また、最近話題のベイズ分析ツールRStanなどの基礎となるアルゴリズム (マルコフ連鎖モンテカルロ法)を取り上げ、ベイズ統計の各モデリング手法、RStanによるデータ分析の実践例を示します。

本セミナーでは、フィッシャーの実験計画法からタグチメソッドまで、事例を通して解説いたします。
また、解析ではExcelを用いて変動の分解から要因配置図までを作成いたします。

本セミナーでは、エンジニアリングに適した人工知能技術であるMTシステムに関して、基礎的な解説を行った上で、製造業における具体的な事例を用いて応用ノウハウを解説いたします。

本セミナーでは、エンジニアリングに適した人工知能技術であるMTシステムに関して、基礎的な解説を行った上で、製造業における具体的な事例を用いて応用ノウハウを解説いたします。

本セミナーでは、研究データ解析で必要となるデータの成形、可視化、統計処理、レポート作成まで、生成AI (ChatGPT) を活用してこれらの作業を高度に効率化し、研究の本質的な活動である「思考」と「解釈」に集中できる環境を整えることを目的としています。

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、Excelを用いた統計解析手法の基礎から解説し、データの可視化からt検定・ヒストグラム・相関・回帰分析までExcelの演習を交えて解説いたします。

本セミナーでは、データ分析を行うための基本的なノウハウから解説し、分析技術である統計や機械学習の基本について、Excelを用いた演習を交えて解説いたします。
また、生成AIを活用したデータ分析の基礎と留意点についても演習を交えて解説いたします。

本セミナーでは、安全係数 (安全率) ・規格値 (閾値、公差、許容差) の合理的な決定方法を求めている方、市場クレームが減らないという課題をお持ちの方、かけたコストに見合った生産品質改善が得られているかを明確にしたい方々に、経済性を根拠に合理的に安全係数 (安全率) 、規格値 (閾値、公差、許容差) を決定する方法である「損失関数 (JIS Z 8403)」について、詳細に解説いたします。

本セミナーでは、バイオリアクターの基礎・実践までの幅広い知識、バイオリアクターの操作方式・シミュレーション、バイオリアクターの設計とスケールアップの基礎・実践、バイオリアクターの設計とスケールアップの実際の計算法について、具体的な事例・演習を交えながら分かりやすく解説いたします。