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本セミナーでは、製造プロセスをデータ駆動で最適化するプロセスインフォマティクスの理念と応用を体系的に解説いたします。

本セミナーでは、材料開発加速化のための計算科学技術の重要性、マテリアルズ・インフォマティクスの活用による効果、必要なマテリアルズ・インフォマティクスの要素技術について解説いたします。

本セミナーでは、感性価値に関する理解を高めることを目指し、感性定量化の方法やビジネスにおける活用事例などを分かりやすく解説いたします。
また、感性評価分野において、AIが果たす役割が大きくなっていることから、AI活用のメリットや留意点についても解説いたします。

本セミナーは、実際の現場で役に立つ、専門知識が少ない方でも理解できるよう、データ分析の基礎から応用まで、原理から具体的な手法までを平易に解説いたします。

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、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、「感性・感情・印象」の評価・定量化・モデル化について研究事例を紹介しながら、技術としての展開の可能性を議論いたします。
さらに、生体計測による心理状態の推定の可能性と応用についても議論いたします。

本セミナーでは、研究開発の高精度化・高効率化を実現するデータ駆動型アプローチ・機械学習・実験計画について詳しく解説いたします。
機械学習による実験計画の考え方から、ベイズ最適化・能動学習の基礎、機械学習モデルの超パラメータ最適化・品質領域の推定・プロセス条件の最適化などの材料工学への各応用例、Pythonによる実行方法までを解説いたします。

本セミナーでは、スモールデータの解析の実態と、その方法論、データ収集の考え方を、実例を通じて解説いたします。

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。