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本セミナーでは、AI法規制に向けた動きが活発化している昨今、企業がどのような体制を整え、どのようにAIビジネスのリスク予防・対処に臨むべきかを解説いたします。
また、講師のAIビジネスへの助言経験を踏まえ、世界と比較したAIビジネスの現状と、日本ならではのAIビジネスのチャンスについても解説いたします。

本セミナーでは、生成AIを活用してどのように技術報告書やプレゼン資料を作成することができるのかを実機による演習を通して学びます。

本セミナーでは、生成AIの基本概念と技術動向、知財管理における生成AIの具体的な応用方法について、バイオ・医療分野の例を交えて解説いたします。

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、研究開発部門におけるデータ共有システムを取り上げ、様々な分野のR&D部門のデータ管理を10年以上にわたり支援してきた講師の実績と経験をもとに、システム、研究者、組織体制など様々な角度から問題及び改善方法を解説いたします。

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、AI法規制に向けた動きが活発化している昨今、企業がどのような体制を整え、どのようにAIビジネスのリスク予防・対処に臨むべきかを解説いたします。
また、講師のAIビジネスへの助言経験を踏まえ、世界と比較したAIビジネスの現状と、日本ならではのAIビジネスのチャンスについても解説いたします。

本セミナーでは、開発現場・製造現場に特化して、主要なフレームワークと、その目的・使い方について仕事の流れに沿って解説いたします。

本セミナーは、新材料設計、材料製造プロセスの効率化、画像による材料検査の自動化を目指す技術者や研究者にとって、業務の質を向上させ、競争力を高めるための知識とスキルを提供いたします。

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。

本セミナーは、新材料設計、材料製造プロセスの効率化、画像による材料検査の自動化を目指す技術者や研究者にとって、業務の質を向上させ、競争力を高めるための知識とスキルを提供いたします。

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。