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本セミナーでは、マテリアルDX導入の課題やポイント、求められる人材とその育成、マテリアルズ・インフォマティクスで用いる機械学習手法、逆解析による分子探索や組成・実験条件の最適化等のMI実施の具体例、データベースの構築、マテリアルズ・インフォマティクス特許、講師所属企業における事例、今後のトレンドなど、実際に企業で取り組んできた講師が実践方法と実情を踏まえたポイントを解説いたします。

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、培養操作の基礎からプロセス設計・スケールアップまでを、理論と講師の経験を交えて解説いたします。

本セミナーでは、機械学習・ディープラーニングを概観・整理した後、時系列データの分析手法を概観し、実践のポイントを解説いたします。
また、処理の違いにより、結果に対してどの程度の際が生まれるかを実験、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、自身が手がけたAI外観検査の取り組みを紹介。活動事例を通じて、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を解説いたします。

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。

本セミナーでは、効率的な材料設計やプロセス・装置設計を可能にする実験計画法について取り上げ、必要なデータ解析理論とベイズ最適化の基礎、具体的な応用例や最新の研究事例などを解説いたします。

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+デジタルヘルス分野で先進的取組みを行っている米国企業等の特許とビジネスを解説いたします。
併せて自社内でAI+デジタルヘルス関連アイデアが生まれた場合の、UIアイデアの権利化手法、AI/ITベンダーの対処方法、進歩性を高め特許取得可能性を高めるコツを詳説いたします。

本セミナーでは、まず、線形カルマンフィルタのアルゴリズムを紹介し、数値例を通してカルマンフィルタの仕組みについて学習します。続いて、代表的な非線形カルマンフィルタである拡張カルマンフィルタ (EKF) と無香料カルマンフィルタ (UKF) のアルゴリズムを説明し、非線形カルマンフィルタを用いた状態とパラメータの同時推定を導入します。また、カルマンフィルタの数値的不安定性について述べ、その問題点に対処するUD分解フィルタを導入します。さらに、カルマンフィルタの2つの応用例を紹介いたします。