実験と連動したAIの実運用の方法を解説
本セミナーは、R&D部門のデータ共有、利活用の実情と、属人的データ蓄積状況が生み出される原因や問題を解説します。データ共有の実現方法、データ探査・分析を意識したデータ蓄積方法と運用、AI・機械学習を実際の実験研究へ組み入れる方法、データベースと機械学習の連携・運用を維持、拡張する際の課題と対策を具体例をもとに扱います。 ※詳細は関連リンクもしくはカタログのセミナー詳細からご確認ください。
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基本情報
＜開催情報＞ 開催形式：Live配信（Zoom）/アーカイブ配信 開催日時： 【LIVE配信】2026/10/7（水）10:30～16:30 【アーカイブ配信】記載なし 受講料：49,500円（税込） 講師：上島 豊 講師
価格帯
納期
用途／実績例
＜セミナープログラム（予定）＞ 第1章：はじめに 第2章：R&D部門のデータ共有の実情 第3章：データ共有はどう実現し、何が期待できるか？ 第4章：データ探査、分析を意識したデータ蓄積方法とその運用 第5章：AI、機械学習を実際の実験研究にどのように組み入れていくべきか？ 第6章：データベースと機械学習の連携、運用を維持、拡張させていくときの課題と対策 第7章：まとめ
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企業情報
特許調査をはじめとした知財業務ソリューションから、技術翻訳事業、知財教育／技術者教育事業まで、信頼性の高いサービスで日本の”ものづくり”をサポート。40年超の実績に裏打ちされた、ハイクオリティなサービスをリーズナブルな料金でご提供いたします。
