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本セミナーでは、測色や表色の基礎から解説し、多角度測色 (マルチアングル測色) による色差管理について解説いたします。

本セミナーでは、データの可視化、モデルの予測性能向上、モデルの逆解析を特に重点的に解説いたします。
また、分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理に関する最新の研究事例を紹介いたします。
ケモインフォマティクス・プロセスインフォマティクスにも役立つ内容となっております。

本セミナーでは、化学工学におけるデータ解析について取り上げ、特にニューラルネットワークに焦点を置いてその利活用手法について解説いたします。

本セミナーでは、実環境での雑音の種類から話をスタートし、ディジタル信号処理において、それぞれの雑音に対して、どのような対処策があるかを詳細に説明いたします。
具体的なアルゴリズムを提示し、結果を確認しながら解説しますが、雑音の性質に応じた各種フィルタリング技術から、時変性がある従来対処困難とされていた雑音に対しても有効に働く、フレーム内処理方法やディープニューラルネットワークの利用までをカバーします。
最先端のWave-U-Netやその改善方法なども説明いたします。

本セミナーでは、AI技術の基礎知識・応用ノウハウ、製造業で実績があり簡便に使えるノウハウ、Excelのように簡単に使える人工知能構築ツール・アルゴリズム、仮想検査の構築方法、異常検出技術を活用した検査システム、製造業における人工知能の使いこなしノウハウについて、豊富な経験に基づき実践的に分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、マテリアルズインフォマティクス・第一原理計算の基礎から解説し、マテリアルズインフォマティクス・第一原理計算を活用した半導体物質・電子材料研究 (電池材料、誘電体材料等) の事例を解説いたします。

本セミナーでは、検査と品質保証の概要から、目視検査と自動検査の違い、検査結果の効果的活用法、さらには外観検査に使われている機材と利用ノウハウについて分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、化学工学におけるデータ解析について取り上げ、特にニューラルネットワークに焦点を置いてその利活用手法について解説いたします。

本セミナーでは、カルマンフィルタの基礎理論について詳細に解説します。センシング、制御、あるいは機械学習などのAI の分野とカルマンフィルタの関係についても述べます。

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、ベイズ推定の基礎から実装までを解説し、どのように応用できるのかをX線光電子分光スペクトルや磁気コンプトン散乱データを例にとって説明いたします。

本セミナーでは、中小製造現場でいくつかの導入実績をあげた講師が手がけたAI外観検査の取り組みを紹介いたします。
活動事例を通じて得られた、AI外観検査の導入プロジェクトの進め方から学習データの質と量の課題、学習を意識した画像情報の集め方、品質保証への対応までの知見を解説いたします。

本セミナーでは、マテリアルズインフォマティクスの基礎から解説し、機械学習・AIの基礎と製品開発に向けた材料配合最適化の取り組み、マテリアルズインフォマティクスを活用したポリマーの効率設計、企業におけるシミュレーションとインフォマティクスを活用した高分子材料・プロセス設計について詳解いたします。