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本セミナーでは、AI・ロボットを活用して短時間で大量の実験データを取得する方法、研究者の技量や経験・勘に頼らない効率的な実験等、研究効率を飛躍的に高めるDXの導入方法と運用の仕方について具体的な事例を交えて詳解いたします。

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、ベイズ統計及びベイズモデリングの基本的な考え方を多くの例を交えて解説いたします。
また、最近話題のベイズ分析ツールRStanなどの基礎となるアルゴリズム (マルコフ連鎖モンテカルロ法)を取り上げ、ベイズ統計の各モデリング手法、RStanによるデータ分析の実践例を示します。

本セミナーでは、外観検査装置の導入、撮影環境 (カメラ、照明) の構築法、外観検査システムの評価法、Pythonによる正常、異常を判別する外観検査ソフトウェアの作り方について詳解いたします。

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、第一原理計算の基礎知識や実行手順、第一原理計算による主な解析手法を解説いたします。
また、情報科学・機械学習を応用したマテリアルズ・インフォマティクス (MI) 研究の事例も併せて紹介し、インフォマティクスと連携することで第一原理計算の有効活用について解説いたします。

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。