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本セミナーでは、MIの教科書として執筆した著書「マテリアルズ・インフォマティクス実践ハンドブック」を題材とした座学 (MIを現場で進める上での考え方や知識など) とハンズオン (AIフレンドリーなデータへの整形や各タスクにおけるPythonコードの実行など) を扱います。

本セミナーでは、テラヘルツ波の基礎から始まり、デバイス技術の基本、センシング・イメージングシステムを組む上での必要な知識、製品化するうえでの事業の方向性や今後の展望について解説いたします。

本セミナーでは、ケモインフォマティクスについて基礎から解説し、化合物の特性を予測・説明する回帰モデル、特性の予測方法、ベイズ最適化を用いた実験条件の探索方法の解説いたします。

本セミナーは、時系列データの前処理、多変量を含めた時系列データからの特徴抽出、これらの解析手法に加え、機械学習を活用した予測モデルの適用について、Pythonを使用した解析の演習を交えて解説いたします。

本セミナーでは、ケモインフォマティクスについて基礎から解説し、化合物の特性を予測・説明する回帰モデル、特性の予測方法、ベイズ最適化を用いた実験条件の探索方法の解説いたします。

本セミナーでは、外観検査システムの基礎から画像処理、機械学習、ディープラーニングと順を追って作成に必要な技術について解説いたします。

本セミナーでは、レーザー加工分野への応用を例として、少ないデータで機械学習を適用した際に発生する問題点と対策、データを取得して機械学習する際のデータ取得方法の設計について詳解いたします。

本セミナーでは、まず各社の従来のADASセンサの特性と、レベル3以上向けに発表されている最新の自動運転センサの動向を紹介いたします。
その上で、従来のセンサ技術とLiDAR技術について詳しく解説し、これらのセンサを組み合わせるセンサフュージョン技術の基礎から応用までを分かりやすく説明いたします。

本セミナーでは、第一原理計算と機械学習力場の基礎を解説し、講演者の研究事例を中心に、理論計算を用いて材料設計にどのようにアプローチできるかを解説いたします。
具体的な事例としては、多種の元素を含む水分解触媒の探索・設計と、既存の古典力場の適用が難しい複雑な固液界面における分子動力学法の活用について紹介いたします。

本セミナーでは、テラヘルツ波の基礎から始まり、デバイス技術の基本、センシング・イメージングシステムを組む上での必要な知識、製品化するうえでの事業の方向性や今後の展望について解説いたします。

本セミナーでは、第一原理計算と機械学習力場の基礎を解説し、講演者の研究事例を中心に、理論計算を用いて材料設計にどのようにアプローチできるかを解説いたします。
具体的な事例としては、多種の元素を含む水分解触媒の探索・設計と、既存の古典力場の適用が難しい複雑な固液界面における分子動力学法の活用について紹介いたします。

本セミナーでは、最近特に必要性が注目されている「説明できるAI」について、深層学習などのブラックボックス機械学習の説明性向上、決定木などのホワイトボックス機械学習の精度向上の方法、次世代AIである進化的機械学習、企業へのAI導入を成功させるコツについて平易に解説いたします。

本セミナーでは、実験計画法の基礎として原理と問題点から解説し、実験計画法の問題点を補うためにディープラーニングを併用した、製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。