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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。

「AIは信用できない」「思い通りにならない」「結局、自分で書いた方が早い」そんな苦手意識から生成AI活用が止まっていませんか?
本セミナーでは、生成AIの仕組みからメール・資料作成への活用、さらに承認率・成約率がアップするプロンプトのコツ、会社の知財を守るセキュリティの正しい理解まで網羅して解説いたします。

本セミナーでは、研究・実験データの共有、利活用状況改のためのデータ蓄積方法、探査・分析を意識したデータ蓄積での注意点、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、利活用を促進するためのシステム・体制の条件について、豊富な経験を交え分かりやすく解説いたします。

本セミナーは、医薬品工場における維持点検のための積極的設備保全について基礎と実践をDXの視点を加えて解説いたします。

「AIは信用できない」「思い通りにならない」「結局、自分で書いた方が早い」そんな苦手意識から生成AI活用が止まっていませんか?
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本セミナーでは、生成AIを品質保証業務に適用する具体的手法 (承認書と指図書のLine by Line確認、ナレッジマネジメント) を実導入データを交えて解説いたします。

本セミナーでは、研究デザインの基礎から、実際にサンプルサイズを算出する方法まで、一貫して丁寧に解説いたします。
また、基本的に無料ツールを使った計算方法も紹介し、さらに計算後のシミュレーションの意義やAI (GPTs) を活用した設計支援の可能性にも触れます。

本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクスの実践事例を通じて、研究活動で生じるデータの生成・蓄積・活用のサイクルについて紹介し、データ生成の観点からベイズ最適化や物質・材料シミュレーションと結晶構造探索の基礎、データ蓄積の観点からのデータベース構築、そしてデータ活用の観点からのスパースモデリングやスペクトルモデリングについて、必要な考え方・基礎知識について解説いたします。