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本セミナーでは、ヒューマノイドロボットを中心にフィジカルAIの研究開発や政策、投資の状況などについて最新動向を概観したうえで、特に産業の観点からフィジカルAIがもたらし得るインパクトを整理して解説いたします。

本セミナーでは、実験計画法の原理、問題点、問題点を補うため人工知能の一種であるニューラルネットワークモデル (超回帰モデル) を併用した非線形実験計画法について、事例を踏まえ、実践的にわかりやすく解説いたします。

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。

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。

本セミナーでは、AI搭載システムを品質・安全保証するための重要なポイントや、各種検証手法について過去の開発経験を踏まえて解説いたします。

本セミナーでは、生体情報センシングを取り上げ、現在実用化あるいは研究開発されている各種生体センサについて、その基本構造、計測原理、データ処理手法を解説し、生体情報を効果的に活用して人のモニタリングや製品開発に活かせるよう、生体情報を如何に活用することができるのかを具体的な事例をもとに説明し、多様な分野での応用事例を紹介いたします。

本セミナーでは、多変量解析について基礎から解説し、重回帰分析、主成分分析、分散分析 (ANOVA) 、クラスター分析など代表的な手法について解説いたします。
ご自身が関わっている業務や研究課題について、どのような手法を適用していくべきか、そのためにどんな準備が必要かについて、ヒントが得られることと思います。

本セミナーでは、生体情報センシングを取り上げ、現在実用化あるいは研究開発されている各種生体センサについて、その基本構造、計測原理、データ処理手法を解説し、生体情報を効果的に活用して人のモニタリングや製品開発に活かせるよう、生体情報を如何に活用することができるのかを具体的な事例をもとに説明し、多様な分野での応用事例を紹介いたします。

本セミナーでは、生成AIの基本的な仕組みや業務利用時の注意点、アイデア出しや壁打ち、報告書・メール作成、議事録作成など、日常業務に直結する活用方法を実演と演習を通して解説いたします。
生成AIを単なる話題のツールではなく、業務効率化を実現する実践的なパートナーとして活用できることを目指します。

本セミナーでは、Excelを用いたFFTや伝達関数を活用した解析手法、対策立案から効果予測、さらには現場の成功事例までを、電卓とExcelを活用した演習を交えて、体系的に解説いたします。

本セミナーでは、ヒューマノイドロボットを中心にフィジカルAIの研究開発や政策、投資の状況などについて最新動向を概観したうえで、特に産業の観点からフィジカルAIがもたらし得るインパクトを整理して解説いたします。