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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、AI画像認識プロジェクトの進め方、画像情報の集め方、品質保証への対応、具体的なAI画像認識システムの開発例に関する知見について、製造現場での導入実績やAI外観検査の実例を踏まえ、実践的にわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、データ駆動科学の基礎から解説し、ベイズ推定・スパースモデリングのデータ解析への適用、ベイズ推定とスパースモデリングの使い方について詳解いたします。

本セミナーでは、タンパク質の基礎から解説し、タンパク質のフォールディング反応過程の理論的予測法や、タンパク質の安定性・可溶性を向上させる手法等についても解説いたします。

本セミナーでは、近赤外分光法について基礎から解説し、スペクトルを分析するためのデータ解析に関する知識について詳解いたします。

本セミナーでは、脳波を活用した領域への技術的参入・ビジネス展開に向けて、脳波の仕組み、計測方法、信号解析の基本、ブレイン・マシン・インタフェースへの応用例、ビジネス展開の可能性など、脳波の基礎と応用を詳しく解説いたします。

本セミナーでは、機械学習の適切・効果的な利用方法、代替モデル構築のためのデータに対する考え方、データ取得のための実験計画の立て方、ポイントについて詳解いたします。

本セミナーは、異常検知のための前処理と特徴抽出、識別モデルによる外れ値検知、生成AIによる異常検知について、基礎から実践まで分かりやすく解説いたします。
Google Colabを使用して、PyCaretやPyODを利用した異常検知プログラムを動かすハンズオンセッションを行います。

本セミナーでは、実験の自動化に焦点を当て、マテリアルズ・インフォマティクスと自律実験システムの融合による材料開発の圧倒的加速と高度化について詳解いたします。

本セミナーでは、細胞培養の基礎から解説し、細胞増殖と培養に寄与する培地成分の学習分析や培養目的に合わせた培地のカスタマイズ方法を具体的な事例を用いて、多数紹介いたします。

本セミナーでは、マテリアルズインフォマティクス (MI) をテーマに、Pythonによるデータ解析や機械学習の基礎から、ChatGPTに代表される大規模言語モデル (LLM) の活用方法までを、視覚的なデモや具体的な事例を通じて解説いたします。

本セミナーは、異常検知のための前処理と特徴抽出、識別モデルによる外れ値検知、生成AIによる異常検知について、基礎から実践まで分かりやすく解説いたします。
Google Colabを使用して、PyCaretやPyODを利用した異常検知プログラムを動かすハンズオンセッションを行います。

本セミナーでは、特に議論の盛んな生成AIと著作権法上の課題や近時の動向を把握しつつ、その他の関連する権利や個別問題をおさえることで、在るべき生成AIのリスクマネジメントについて検討いたします。