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本セミナーでは、複数企業・複数機関が分散保持する秘匿データについて、生データを共有せずに安全に統合解析する「分散データ統合解析技術」について解説いたします。

本セミナーでは、AI・機械学習を産業現場でどう使うかに焦点を当て、解説いたします。
ニューラルネットワーク・強化学習の基礎から、設備制御・異常検知・予知保全・最適運転への適用方法まで、豊富な実例を交えて解説いたします。
また、IoTを活用した時系列データ収集、データ前処理や偏り補正、プロジェクト立ち上げのポイントなど、実装時に直面す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、PSNR・SSIMなど画像品質評価の基礎から、No-Reference IQA、深層学習、LPIPS、FID、CLIP Scoreまでを分かりやすく解説いたします。
また、HallucinationやArtifactなど生成画像特有の問題にも踏み込みます。
画像圧縮、超解像、ノイズ除去、医療・産業画像、AI生成画像など、用途に応じた評価指標の特徴・限界・使い分けを理解し、自社の画像評価に適切な指標を選択・活用するための実践知を習得いただけます。

本セミナーでは、多成分混合物の物性推算を対象に、機械学習モデルへ混合則、過剰物性、組成依存性、温度依存性、分子構造情報などの物理化学的知見を組み込むことで、限られたデータから高精度かつ安定な推算を実現するための考え方を解説いたします。

本セミナーでは、医薬品CMC・製造におけるAI・機械学習とデータ活用の最新動向と実践事例、データの収集・分析、AIを用いた予測モデルの構築、GMPにおけるAIの適用事例について解説いたします。

本セミナーでは、生成AIを組み合わた少量データでの機械学習モデルの構築、最適なパラメータ、データ収集の留意点、スパースデータの防止策について詳解いたします。

本セミナーでは、フロー合成の基礎知識、実験装置の実際、流れ制御技術、トラブル対応例について解説いたします。
また、フロー合成の適応事例や条件最適化 (ベイズ最適化) 事例、医薬品原料のスケールアップ事例をもとに処理量拡大時の注意点等についても解説いたします。

本セミナーでは、画像品質評価の基礎から最新研究動向までを体系的に解説いたします。
実際の画像処理・AIシステム開発において適切な評価技術を選択・活用できる知識を習得いただけます。

本セミナーでは、データが少ない場合に人間の知識やシミュレーションを援用したり、逆に機械学習の結果から知識を抽出したり、さらには機械学習のために効率的なデータ取得を工夫したりといった、データ解析のための戦略について事例を交えながら紹介いたします。

本セミナーではFT-IR分析を対象とし、機械学習・AI技術の活用方法を実践的に解説いたします。
多成分分離や辞書データを用いた再構成といった統計的手法により、従来困難だった混合物解析などを効率化いただけます。

本セミナーでは、データが少ない場合に人間の知識やシミュレーションを援用したり、逆に機械学習の結果から知識を抽出したり、さらには機械学習のために効率的なデータ取得を工夫したりといった、データ解析のための戦略について事例を交えながら紹介いたします。

本セミナーではFT-IR分析を対象とし、機械学習・AI技術の活用方法を実践的に解説いたします。
多成分分離や辞書データを用いた再構成といった統計的手法により、従来困難だった混合物解析などを効率化いただけます。

本セミナーでは、人工知能技術の基礎・応用ノウハウ、簡単に使える人工知能構築ツール・アルゴリズム、推定全数検査化・仮想検査の方法、人的な官能 (感性) 検査を機械化 (自動化) する方法、製造業における人工知能の使いこなしノウハウ、製造業で実績があり簡便に使える人工知能の知識について、分かりやすく解説いたします。