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本セミナーでは、生成AI・実験計画法の基礎、生成AIの得手・不得手、生成AIが提案した実験計画の妥当性判断について詳解いたします。

本セミナーでは、特許出願書類作成について取り上げ、発明提案段階での骨格設計、明細書全体の構造化、プロンプト設計、AI出力のレビュー方法を解説いたします。

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本セミナーでは、特許情報分析の基礎とIPランドスケープの実践を、生成AI (ChatGPT・Claude・Gemini等) の活用方法について解説いたします。
生成AIを各工程に組み込んだ6段階の実践フローを仮想事例とともに紹介し、分析結果を経営提案・意思決定に接続する方法までを詳解いたします。

本セミナーでは、ChatGPT・Gemini・Copilotなどの主要な生成AIツールの基本的な仕組みや機能から、AIを使った構成案・下書き作成の具体的手法からAI生成文書に潜む誤情報・論理破綻の見抜き方など実務に活かせるポイントまでを詳解いたします。

このセミナーではPython, 統計、ケモメトリクス・機械学習について基礎から解説し、スペクトルデータから目的変数の予測、画像解析など、実践的なプログラムを通して解説いたします。

本セミナーでは、AIの品質マネジメントについて取り上げ、関連する法規制・国際標準・ガイドラインから現場活用・リスク管理までを解説いたします。

このセミナーではPython, 統計、ケモメトリクス・機械学習について基礎から解説し、スペクトルデータから目的変数の予測、画像解析など、実践的なプログラムを通して解説いたします。

このセミナーではPython, 統計、ケモメトリクス・機械学習について基礎から解説し、スペクトルデータから目的変数の予測、画像解析など、実践的なプログラムを通して解説いたします。

本セミナーでは、生成AIを実務に組み込み、競合他社の特許網を効率的に分析し、その技術的・権利的な「弱点」や「間隙」を特定する手法を体系的に解説いたします。

本セミナーでは、生成AIをデータ解析に用いるため、学習・解析パートナーとして活用する方法について詳解いたします。

本セミナーでは、回帰分析・主成分分析・因子分析の基礎理論とPythonによる実践方法から、ChatGPTなどの生成AIを効果的に利用する具体的なポイントまでを解説いたします。

本セミナーでは、対象とするデータに合ったAIの選び方、AI改良することができる人材の育成方法、深層学習の効率化のための手法、説明可能AI (XAI) の基礎、複雑かつ高度な業務へのAI導入のコツについて解説いたします。

本セミナーでは、Pythonの基礎から解説し、ChatGPTを業務に活用するための準備として、ChatGPTへの上手な質問 (プロンプト構文) の出し方を演習を踏まえて解説いたします。