AI、機械学習と従来型研究開発の現実的な組み合わせ及び人材の育成

セミナー趣旨

　IoTやAIの普及により、製造工程以降のデータ利活用は急激に進展しています。一方、公的研究機関であれ、民間企業であれ、R&D部門におけるデータの取り扱いは属人的なままであり、研究の信頼性が阻害されたり、効果的なデータの利活用がほとんど進んでいないのが実態です。R&D部門は技術の源泉であり、データを精緻に管理して効果的に利活用する、つまりデータ分析・AI化を行うことは、今後の競争力にとって不可欠です。
　本講演では、まず、R&D部門のデータ共有、利活用の実情をお話しさせていただき、データ共有、利活用が進まない状況がなぜ発生してしまうのか？そのような状況にはどのような問題がはらんでいるのか？、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？、どのように人材の育成を行っていくべきか？に関して、説明をさせていただきます。

受講対象・レベル

・データ管理でお困りの方
・自社及び他の一般的なR&D部門のデータ管理、利用、活用状況を知りたい方
・R&D部門のデータに対して、AIを活用したい、させたいと考えられている方
・R&D部門のデータの利用、活用を推進することのメリットを具体的に知りたい方

習得できる知識

・R&D部門のデータ共有、利活用の実情
・属人的データ共有状況が引き起こす問題とその原因
・機械学習などのMIの特性と注意すべき点及び実験研究への組み込み方法
・R&D部門におけるデータ蓄積基盤としてデータベースがなぜ必要か？
・実際の実験研究で蓄積データ、AI、機械学習を生かすための人材、人材育成とは！

セミナープログラム

１．はじめに
　　講演者のR&D実績とデータ共有、利活用の取り組みについて
２．R&D部門のデータ共有の実情
　　2.1　R&D部門のデータ蓄積の実情
　　2.2　属人的データ蓄積状況が生み出される原因
　　2.3　属人的データ蓄積状況が引き起こす問題
３．データ共有はどう実現し、何が期待できるか？
　　3.1　属人的データ蓄積状況を脱するために必要な方策
　　3.2　報告書の共有で期待して良いこと、良くないこと
　　3.3　データ共有で研究の何が改善できるのか？
４．データ探査、分析を意識したデータ蓄積方法とその運用
　　4.1　データ探査を意識したデータ蓄積方法
　　4.2　データ分析は、どのようにして行うのか？
５．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？
　　5.1　機械学習などのMIの特性と注意すべき点
　　5.2　機械学習などのMIを研究へ組み込む方法
６．蓄積データ、AI、機械学習を生かすためにはどのような人材、人材育成が必要か？
　　6.1　データ共有、利活用状況を改善するために必要な人材
　　6.2　各人材が果たす役割
　　6.3　各人材の育成方法
７．まとめ

キーワード：
AI,人材,人財,実験,育成,教育,WEBセミナー,オンライン

セミナー講師

（株）キャトルアイ・サイエンス　代表取締役　上島 豊　氏
講師HP：https://www.i4s.co.jp/
【専門】
プラズマ物理、物性物理、数値計算科学、データベース、システム化技術
【略歴】
1997年 4月　日本原子力研究所　博士研究員
2000年 4月　日本原子力研究所　研究職員
2006年 3月　日本原子力研究開発機構（旧日本原子力研究所）　退職
2006年 4月　キャトルアイ・サイエンス設立　代表取締役　就任

■出版物
培風館「PSE book―シミュレーション科学における問題解決のための環境 (基礎編)」
ISBN：456301558X
培風館「PSE book―シミュレーション科学における問題解決のための環境 (応用編)」
ISBN：4563015598
培風館『ペタフロップス コンピューティング』 ISBN978-4-563-01571-8
臨川書店『視覚とマンガ表現』 ISBN978-4-653-04012-5

セミナー受講料

55,000円（税込、資料付）
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