tech-seminar.jp

本セミナーでは、MD法の基本原理、具体的な計算手法、物理量の算出法について、背景も含めて基礎から丁寧に解説いたします。
さらに、高分子材料開発、特に機能性分離膜の設計に関する応用事例を紹介いたします。

本セミナーでは、マイクロ波加熱フロー合成を題材のひとつとして、実験計画法 (DoE: Design of Experiments) と最適化手法について基礎から最新手法までを解説いたします。

本セミナーでは、生成AIを事業開発の各段階で戦略的に活用する方法を解説いたします。

本セミナーでは、生成AIを事業開発の各段階で戦略的に活用する方法を解説いたします。

本セミナーでは、ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーション活用の成功例、従来の分子動力学シミュレーション比較によるニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションの特徴・長所、ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションの基礎・方法論・計算手順、うまく計算できなかった場合の対処方法、今後の活用方法・将来戦略について、分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、実験計画法の基礎として原理と問題点から解説し、実験計画法の問題点を補うためにディープラーニングを併用した、製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。

本セミナーでは、マテリアルズインフォマティクスと材料設計を中心に、第一原理計算と機械学習ポテンシャルの活用および結晶構造探索について解説いたします。

本セミナーでは、データ解析のデモンストレーションを通して、スペクトルのピークフィッティング処理などに機械学習を取り入れることの有用性、取り入れ方について解説いたします。
また、受講者が各自持っているデータセットへ適用しやすいように、具体的な応用事例も豊富に紹介いたします。

本セミナーでは、データ解析のデモンストレーションを通して、スペクトルのピークフィッティング処理などに機械学習を取り入れることの有用性、取り入れ方について解説いたします。
また、受講者が各自持っているデータセットへ適用しやすいように、具体的な応用事例も豊富に紹介いたします。

本セミナーでは、マイクロ波加熱フロー合成を題材のひとつとして、実験計画法 (DoE: Design of Experiments) と最適化手法について基礎から最新手法までを解説いたします。

本セミナーでは、計算科学シミュレーション技術の基礎から応用までを、さまざまな材料設計の成功例を交えて解説いたします。

本セミナーでは、材料開発の実務に資するデータ分析の考え方から材料開発現場における各種データ (表形式・画像・テキスト・スペクトル・時系列・有機材料・無機材料など) の扱い方、現場でよくある課題への対処法について解説いたします。

本セミナーでは、データの可視化、モデルの予測性能向上、モデルの逆解析を特に重点的に解説いたします。
また、分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理に関する最新の研究事例を紹介いたします。
ケモインフォマティクス・プロセスインフォマティクスにも役立つ内容となっております。