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本セミナーでは、知的財産関連業務でAIツール、AIエージェントを活用するためのポイントを解説いたします。
知財業務で活用するための効果的なプロンプトの書き方、指示の仕方、AIツールを活用して強固な特許明細書を作成する際の留意点について詳解いたします。

本セミナーでは、特許調査・特許分析に生成AI・機械学習を導入することによる効率化・高精度化を目的として、AIによる高精度な「セマンティック検索」、膨大な公報を瞬時に読み解く「AI要約」、競合動向を可視化する「AIパテントマップ」など、ツールと利用の際の留意点を解説いたします。
また、自社技術の「新たな応用先」や「市場の空白領域 (ホワイトスペース) 」を探索し、技術マーケティングや新規事業開発に繋げる応用手法についても詳解いたします。
2日目の実践テクニック・応用編では、1日目の基礎編の内容を前提として、特許調査フローへの具体的なAI組み込みや技術マーケティングへの展開を詳しく扱います。

本セミナーでは、より有効な実験条件を効率的に探索するための基本的な統計手法として、まず分散分析について解説いたします。
また、近年注目されているベイズ最適化を用いた実験計画について講義を行います。そして、複数特性に対して最適化を目指す方法についても概要を紹介いたします。

本セミナーでは、特許調査・特許分析に生成AI・機械学習を導入することによる効率化・高精度化を目的として、AIによる高精度な「セマンティック検索」、膨大な公報を瞬時に読み解く「AI要約」、競合動向を可視化する「AIパテントマップ」など、ツールと利用の際の留意点を解説いたします。
また、自社技術の「新たな応用先」や「市場の空白領域 (ホワイトスペース) 」を探索し、技術マーケティングや新規事業開発に繋げる応用手法についても詳解いたします。
1日目の基礎編は、代表的な特許調査タスクの整理から、AI/機械学習の基本概念仕組みの理解や、知財・技術情報の調査における活用可能性や限界など、実践・応用に向けて必要な知識を基礎から整理いたします。

本セミナーでは、強化学習について基礎から解説し、ロボットなどの機械制御への応用が特に期待される最新の強化学習アルゴリズムや、応用の際に悩みの種となりやすい報酬の設計指針や対処法について実際の応用事例と合わせて紹介いたします。

本セミナーでは、強化学習について基礎から解説し、ロボットなどの機械制御への応用が特に期待される最新の強化学習アルゴリズムや、応用の際に悩みの種となりやすい報酬の設計指針や対処法について実際の応用事例と合わせて紹介いたします。

本セミナーでは、機械学習で基本的に用いられる「予測」「分類」「分布推定」「ベイズ最適化」技術の背景にある数学を簡単に解説し、「機械学習ポテンシャル」「スペクトル分類」「ピーク推定」等、マテリアルズ・インフォマティクスで用いられる機械学習の基礎とノウハウについて詳解いたします。

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、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、生成AI (ChatGPT) を活用したPythonのコーディングならびにPythonを通じた業務効率化・自動化の進め方について詳解いたします。

本セミナーでは、研究開発の業務効率化・高度化のために、生成AIを活用する具体的なプロセスと留意点を体系的に解説いたします。
最新の主要ツールを実演で紹介し、活用イメージと導入の道筋を整理してお伝えします。

本セミナーでは、R言語を使って、アンケートデータから顧客ニーズを明らかにする方法、販売履歴データから同時購入確率の高い商品の組み合わせを特定する方法、売上やアクセス数などの時系列データをもとにした予測、データを使った顧客理解や現状の把握、意思決定への活用について、プログラミング演習を交えて詳解いたします。

本セミナーでは、R言語を使って、アンケートデータから顧客ニーズを明らかにする方法、販売履歴データから同時購入確率の高い商品の組み合わせを特定する方法、売上やアクセス数などの時系列データをもとにした予測、データを使った顧客理解や現状の把握、意思決定への活用について、プログラミング演習を交えて詳解いたします。