はじめての研究開発での機械学習活用と社内推進のポイント

セミナー趣旨

　研究開発の現場では、AIや機械学習を活用した業務効率化の重要性が高まっています。しかし現実には、機械学習についてよく分からない、現場やマネジメント層からの理解が得られない、数多くの関連サービスの違いが分からないといった理由から、機械学習の活用が思うように進まないケースが多く見られます。
　本セミナーでは、これから機械学習に取り組む研究者・技術者やDX推進担当者を対象に、機械学習の基礎と全体像を整理し、自社の課題に合った導入・適用方法を考える視点を提供します。さらに、分子・材料・プロセス設計の各領域において、具体的な活用方法をデータ解析ツールDatachemical LABの実演を交え解説します。
　また、社内で活用を推進する際に直面しがちな課題とその対処方法、データ駆動型の研究文化を根付かせるためのポイントを共有し、受講者が円滑に自社での取り組みを進めるようになることを目指します。

受講対象・レベル

・これから機械学習に取り組まれる研究者・技術者
・社内のDX化に取り組まれている担当者

必要な予備知識

特に予備知識は必要ありません。基礎から解説いたします

習得できる知識

・研究開発で機械学習を活用する全体像を理解できる
・自社に合った最適な機械学習の導入・適用方法を選定できる
・分子/材料/プロセス設計における具体的なデータ解析手法を習得できる
・機械学習活用を効果的に社内で推進するためのコツが分かる

セミナープログラム

1.はじめに
 1-1. 機械学習の概要
 1-2. データサイエンスの中での機械学習の位置づけ
 1-3. なぜ機械学習活用が求められるのか？
 1-4. 自社に合った機械学習活用の手段
　　　 -外部コンサル、専門ツール、汎用LLM活用のポイント

2.各研究開発プロセスでの機械学習活用方法
 2-1. 材料設計
　  (1) データセット作成
　  (2) データ可視化
 　 (3) データ前処理
　  (4) モデル最適化
　  (5) 実験条件予測
　  (6) 適応的実験計画法
 2-2. 分子設計
　  (1) 記述子計算
　  (2) 構造生成
  (3) 分子構造予測
 2-3. プロセス設計
　  (1) ソフトセンサー
　  (2) 異常検知

3.機械学習活用の社内推進のポイント
 3-1. なぜ機械学習活用が進まないのか？
 3-2. 活用推進成功のポイント
 3-3. データ駆動型研究文化の定着に向けて
 

キーワード：
機械学習,材料設計,プロセス設計,分子設計,モデル最適化,適応的実験計画法,セミナー
 

セミナー講師

データケミカル（株）
営業部 　シニアセールスエンジニア
五十子 俊介氏

セミナー受講料

49,500円（税込、資料付）
■ 会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で49,500円（税込）から
・1名で申込の場合、46,200円（税込）へ割引になります。
・2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,500円（2人目無料）です。

※LIVE配信とアーカイブ配信（見逃し配信）両方の視聴を希望される場合
　会員価格で1名につき49,500円（税込）、2名同時申込で60,500円（税込）になります。
　メッセージ欄に「LIVEとアーカイブ両方視聴」と明記してください。


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主催者

開催場所

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