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本セミナーでは、具体的に「データ分析プロジェクト」「AIプロジェクト」という二大DXプロジェクトにフォーカスして学び、プロセスを体系的に理解し、同時に明日から始められるようなテクニカルな「型」を提供いたします。

本セミナーでは、Pythonの基礎から解説し、ChatGPTを業務に活用するための準備として、ChatGPTへの上手な質問 (プロンプト構文) の出し方を演習を踏まえて解説いたします。

本セミナーでは、データの可視化、モデルの予測性能向上、モデルの逆解析を特に重点的に解説いたします。
また、分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理に関する最新の研究事例を紹介いたします。
ケモインフォマティクス・プロセスインフォマティクスにも役立つ内容となっております。

本セミナーでは、Pythonを利用した前処理・自動化から分析・予測まで、研究データ活用の実務を体系的に解説いたします。

本セミナーでは、AI/機械学習開発が止まる本当の原因を特定し、「速く・軽く・確実に回す」設計判断に必要な知識について解説いたします。
GPU・Python環境、データ戦略、モデル選定の3視点から、現場で詰まるボトルネックと具体的な回避策を体系的に整理いたします。

本セミナーでは、AI/機械学習開発が止まる本当の原因を特定し、「速く・軽く・確実に回す」設計判断に必要な知識について解説いたします。
GPU・Python環境、データ戦略、モデル選定の3視点から、現場で詰まるボトルネックと具体的な回避策を体系的に整理いたします。

本セミナーでは、製品におけるキズ・欠陥、形材の地合、複雑な立体形状の陰影に紛れた不明瞭な欠陥像を検出するために画像処理、機械学習を利用した目視・外観検査自動化の実例を解説いたします。

本セミナーでは、AIエージェントの仕組み、プロンプト設計、RAG、データ分析プロセスまで、業務に直結する基礎を体系的に整理して解説いたします。
さらに、要約・可視化・レポート作成といった定型業務を“半自動化”するための実務プロセスを具体的に解説いたします。

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、製品におけるキズ・欠陥、形材の地合、複雑な立体形状の陰影に紛れた不明瞭な欠陥像を検出するために画像処理、機械学習を利用した目視・外観検査自動化の実例を解説いたします。

本セミナーでは、人工知能活用による事例概要から、人工知能技術の概要、ニューラルネットワークモデルとMTシステムの基本と応用ノウハウ、ニューラルネットワークモデルをExcel上で簡単に構築する方法など、多くの事例とデモンストレーションを併用しながら、実践的にわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、取得したデータからの情報抽出のための機械学習の活用について、機械学習の数理的な側面も交えながら基礎的な内容を解説いたします。

本セミナーでは、ベイズ推論とスパースモデリングを情報数理基盤とするデータ駆動科学でAI for Material engineeringについて解説いたします。

本セミナーでは、電池・半導体・高分子・触媒など、幅広い材料系で活用が進むMLIPについて取り上げ、MLIPの基礎から学習データ作成やモデル検証といった実務まで、体系的に解説いたします。