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本セミナーでは、物性、物質収支、熱収支、蒸留、ガス吸収などの化学プロセス計算を、GeminiにPythonコードを生成させる手順、方法について基礎から解説いたします。

本セミナーでは、材料実験AIエージェントについて取り上げ、LLMへの自社の実験知見の与え方、実験データとの連携方法、エージェントの精度・速度を向上させるための工夫、つまずいたポイントについて詳解いたします。

本セミナーでは、生成AIとAIエージェントの基礎から解説し、生成AI・AIエージェントによる情報収集のポイント、有望なテーマの絞り込みの実践的な進め方について解説いたします。

本セミナーでは、R&D部門のデータ共有・利活用の実情、属人的データ共有状況が生み出される原因、属人的データ共有状況が引き起こす問題、報告書の共有で期待して良いこと・良くないこと、機械学習などのMIの特性と注意すべき点、R&D部門においてデータベースと機械学習を連携させていく場合の注意点、データベース導入時・運用時に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策について、詳しく解説いたします。

本セミナーでは、医薬品・化学・材料系の研究開発者を対象に、これまでExcelで行っていた実験データの管理やデータ整理をPython (Pandas) に置き換え、業務の効率化を図るための方法と留意点について解説いたします。

本セミナーでは、医薬品・化学・材料系の研究開発者を対象に、これまでExcelで行っていた実験データの管理やデータ整理をPython (Pandas) に置き換え、業務の効率化を図るための方法と留意点について解説いたします。

本セミナーでは、大きな注目を浴びている「ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーション」について取り上げ、ニューラルネットワーク分子動力学法の特徴から、得意な計算対象や課題、対処方法など、実践的な内容について解説いたします。

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、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、材料開発加速化のための計算科学技術の重要性、マテリアルズ・インフォマティクスの活用による効果、必要なマテリアルズ・インフォマティクスの要素技術について解説いたします。