技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
本セミナーでは、再生医療技術の進展状況・実用化動向、従来医薬品との違いや製造プロセスの特徴といった基礎知識の整理から、細胞培地・培養液、細胞加工装置、特殊容器・凍結保存技術、投与デバイスなど、異業種技術との接点を浮き彫りにしながら、再生医療周辺産業のビジネス機会についてまでを解説いたします。
本セミナーでは、過去のトラブル、市場事故事例、指摘事項を生成AIに学習させ、設計プロセスに活用するための知識について解説いたします。
また、設計時の壁打ち、FMEAのひな形作成、チェックリスト作成、デザインレビューについて解説いたします。
本セミナーでは、発想力を高めるための具体的方法、発想するための手順、アイデアにつなげるヒントの使い方、実務に利用するための推進法、生成AIの効果的利用について、豊富な経験に基づき、事例を交え、実務で活用できるように解説いたします。
本セミナーでは、過去のトラブル、市場事故事例、指摘事項を生成AIに学習させ、設計プロセスに活用するための知識について解説いたします。
また、設計時の壁打ち、FMEAのひな形作成、チェックリスト作成、デザインレビューについて解説いたします。
本セミナーでは、新規性・進歩性の判断方法を基礎から最新動向までを解説し、新規性・進歩性による拒絶理由通知への対応に生成AIを活用する方法について詳解いたします
本セミナーでは、市場環境の変化や要求の多様化など、見通しのたて難い環境下においても、高い精度で需要予測を行うための需要予測モデルの導入と将来に向けたAIの活用のヒントを紹介いたします。
本セミナーでは、異常検知に生成AIを利用するポイントと、異常検知のための学習データ生成、高精度化について詳解いたします。
本セミナーでは、知的財産分野におけるDXについて取り上げ、特許調査、特許データ分析、特許文書評価・特許分類、翻訳等における導入、活用の実際について詳解いたします。
本セミナーでは、生産性の向上に不可欠な競争力のある生産ラインのあるべき姿、自動化設備や自動化ラインの構築方法やIoT、ロボットの活用技術、自動化設備の仕様書を作成方法について経験や実例を交えて詳しく説明いたします。
また、自動化設備や自動化ラインを導入する際の設備投資の計画について、投資の適正化を図るための投資計算の方法や回収、投資効果の検証方法について具体的に説明いたします。
本セミナーでは、データ分析に生成AIを応用する方法について、データ分析および生成AIの基礎から具体的なテクニックをわかりやすく解説いたします。
本セミナーは、創薬研究におけるAI活用の現状を整理し、その課題と可能性についてわかりやすく解説いたします。
また、探索研究やCMC研究の現場での具体的なAI活用事例を紹介いたします。
さらに、プロジェクト化の準備や立ち上げ方、経営層や利害関係部門とのコミュニケーションの取り方、そして効果的な導入アプローチについても詳しく説明いたします。
本セミナーでは、におい・香りセンシングの基礎、歴史、現状、「ヒト嗅覚受容体センサー」について解説いたします。
また、匂い情報の記録、保存、伝送、再生の実現に向けた課題について解説いたします。
本セミナーでは、マーケティングについて基礎から解説し、マーケティングの業務における分析・企画提案に必要な各フレームワークの具体的な使い方、生成AIを活用した効率化のポイントについて解説いたします。
本セミナーでは、マーケティングについて基礎から解説し、マーケティングの業務における分析・企画提案に必要な各フレームワークの具体的な使い方、生成AIを活用した効率化のポイントについて解説いたします。
本セミナーでは、実験、シミュレーション、機械学習、AIを利用した半導体製造プロセスの最適化事例を詳解いたします。
本セミナーでは、特許調査・権利化・知財業務によるAIの有用な活用法からそのリスクや対応策までを解説いたします。
本セミナーでは、新材料探索における計算負荷、実験との乖離、異常検知の速度向上、セキュリティ等の課題、物理学・化学・半導体工学とデータサイエンスの融合、専門人材育成のためのポイントについて解説いたします。
本セミナーでは、医薬品開発における医薬用途の特許戦略について説明し、今後の対応策について解説いたします。
本セミナーでは、生産性の向上に不可欠な競争力のある生産ラインのあるべき姿、自動化設備や自動化ラインの構築方法やIoT、ロボットの活用技術、自動化設備の仕様書を作成方法について経験や実例を交えて詳しく説明いたします。
また、自動化設備や自動化ラインを導入する際の設備投資の計画について、投資の適正化を図るための投資計算の方法や回収、投資効果の検証方法について具体的に説明いたします。
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。