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本セミナーでは、実験科学者である講師らの研究グループで行った、小規模データへの機械学習の効果的活用によるマテリアルズインフォマティクスの研究事例について紹介いたします。

近年、データ同化の設計開発現場での活用が期待されております。
本セミナーでは、現実世界の運用稼働条件とバーチャル空間でのシミュレーションの隔たりを低減し、解析の精度向上・不確定性の定量化・低減を実現するデータ同化技術について取り上げ、データ同化の基礎から、具体的なアルゴリズム、適用事例、さらには発展的な話題までを解説いたします。

本セミナーでは、創薬を目的とした細胞画像解析について取り上げ、ディープラーニング活用の方法論、メリット・デメリットを研究事例に基づいて解説いたします。

本セミナーでは、リチウムイオン蓄電池の基本特性と、そのモデル化手法を理解し、効果的な残量予測や劣化予測に関する基本的な方法を習得することを目的としております。
蓄電池残量に関しては、様々な提案手法を概説し、蓄電池の温度特性や劣化特性も含めて正しく測定するための手法とMATLABを使った実装例をお話しいたします。
また、蓄電池劣化に関しても、基本的な、劣化のメカニズムを理解した上で、その診断方法について解説いたします。
さらに、劣化診断や寿命予測に関する最新技術についても紹介いたします。

本セミナーでは、様々な分野で使われるようになってきた Transformerについて、基礎となる理論と応用を解説いたします。

本セミナーでは、ミリ波レーダ技術の基礎とADAS向けセンサとしての応用動向を解説いたします。

本セミナーでは、通信技術・センシング (生体データ/センサー/レーダーなど) ・画像認識・音声認識等、様々な情報データを信号処理するために必要となる知識を基礎から解説いたします。
スペクトル解析や難解なアルゴリズムの本質など独学では理解しにくい部分を習得いただけます。

本セミナーでは、逆合成解析AIについて基礎から解説し、逆合成解析AIを用いた合理的な経路設計とその効率化、分子・化学反応の表現、モデル構築、探索アルゴリズムについて解説いたします。

本セミナーでは、機械学習を用いたプロジェクトにおいて、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解説いたします。