B220441:【Live配信（リアルタイム配信）】先端計測技術と機械学習を融合する計測インフォマティクスの最新動向・適用事例

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セミナーセミナー番号:B220441(計測インフォマティクス)

医薬品エレクトロニクス | 化学・材料

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【Live配信（リアルタイム配信）】
先端計測技術と機械学習を融合する
計測インフォマティクスの最新動向・適用事例

～現状と展望、アプローチ、計測デバイス・装置開発や実験パラメータ設定等への適用例まで～

本セミナーは都合により中止となりました。（2022/4/14 15:20更新）

より高頻度・高精度・高分解能・高信頼な計測や、未知の対象の計測などを実現させる「計測インフォマティクス」。
その概要から、最新動向、具体的なアプローチ、研究開発事例、今後の展望までを詳しく解説します。

このセミナーの受付は終了致しました。

日時	2022年4月21日（木） 13:00～16:30
会場	Live配信セミナー(会社・自宅にいながら受講可能)	会場地図
受講料(税込) 各種割引特典	44,000円 ( E-Mail案内登録価格 41,800円 ) S&T会員登録とE-Mail案内登録特典について定価：本体40,000円＋税4,000円 E-Mail案内登録価格：本体38,000円＋税3,800円
受講料(税込) 各種割引特典	E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料 1名分無料適用条件 1名分無料適用条件 ※2名様ともE-Mail案内登録が必須です。　2名目以降の受講者は、申し込み前にE-Mail案内登録をお済ませください。 ※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。 ※3名様以上のお申込みの場合、１名あたり定価半額で追加受講できます。 ※請求書（PDFデータ）は、代表者にE-mailで送信いたします。 ※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。　(申込みフォームの通信欄に「請求書１名ごと発行」と記入ください。) ※他の割引は併用できません。 2名で44,000円 (2名ともE-Mail案内登録必須／１名あたり定価半額22,000円) ※テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【Live配信/WEBセミナー受講限定】 1名申込みの場合：受講料( 定価：35,200円／E-Mail案内登録価格：33,440円 ) 35,200円 ( E-Mail案内登録価格 33,440円 )　　定価：本体32,000円＋税3,200円　E-Mail案内登録価格：本体30,400円＋税3,040円 ※１名様でLive配信/WEBセミナーを受講する場合、上記特別価格になります。 ※お申込みフォームで【テレワーク応援キャンペーン】を選択のうえお申込みください。 ※他の割引は併用できません。
配布資料	電子媒体(PDFデータ／印刷可) ・弊社HPのマイページよりダウンロードいただきます。・開催2日前を目安に、ダウンロード可となります。
オンライン配信	ZoomによるLive配信 ►受講方法・接続確認（申込み前に必ずご確認ください）
備考	※資料付 ※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。 ※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。
得られる知識	・人工知能でできることの概観・機械学習の概要と限界・計測インフォマティクスの概観と展望・先端計測と情報科学の融合の利点・先端計測と情報科学の融合の論点・先端計測と情報科学の融合による具体的成果例
対象	・先端計測技術や先端計測機器を駆使する研究者・センサーメーカー、計測機器・分析機器メーカーの開発技術者・研究者・先端計測技術や先端計測機器を用いる企業、サービス部門、製造部門の技術者計測・センシングに係わる方々なら、情報科学や人工知能、機械学習の基礎知識が無くても十分ご理解いただけます。

セミナー趣旨

　IoT社会の到来を受け，極端な条件下で複雑な過程から成る計測原理を用いる先端計測技術の必要性が増大している。一方，急激な発展を見ている機械学習・統計的推定を含む情報科学は，不完全で複雑な大量情報から高精度・高信頼な推定を行うことに長けている。このような背景から，計測を指向した情報科学的処理と情報科学的処理を指向した計測技術の体系的な融合により，IoT社会のニーズを満たす新たな先端的計測技術を実現する可能性が拓けつつある。
　本講座では，計測を指向した機械学習・統計的推定の研究分野「計測インフォマティクス」の概要，研究論点・アプローチを述べ，さらにそれを情報科学的処理指向の先端的計測デバイス・装置の開発に生かした成果の詳細を，現状の研究動向と共にお話しする。

セミナー講演内容

１．人工知能研究と機械学習技術の概観
　1.1 人工知能研究の分類
　1.2 機械学習が扱う主要問題
　1.3 機械学習手法の多様性
　1.4 機械学習手法の精度と解り易さの関係
　1.5 機械学習手法の複雑さと必要データ量の関係
　1.6 人工知能の限界
　　・自動車の自動運転化は当面どこまで進むか
　　・人の仕事をどこまで置き換えるか

２．計測インフォマティクス研究の背景
　2.1 先端計測技術研究の動向
　2.2 情報科学研究の動向
　2.3 計測インフォマティクスの目標

３．計測インフォマティクスを巡る経緯と状況

４．計測インフォマティクスの研究論点とアプローチ
　4.1 分析のための推定と計測のための推定
　4.2 計測系の効率的較正
　4.3 対象状態逆推定に最適な計測点選択

５．研究開発事例
　5.1 分析のための推定
　　・ナノポアによる超高速極微小細菌・ウイルス種別の分析
　　・細胞蛍光撮影画像の高精度超解像イメージング
　5.2 計測のための推定
　　・細胞蛍光撮影画像からの超高速超解像イメージング
　　・MSSセンサによる超ロバスト嗅覚計測
　5.3 計測系の効率的較正
　　・触媒反応の計測実験系の効率的パラメータ較正

６．計測インフォマティクスの展望

　□質疑応答□

セミナーセミナー番号:B220441(計測インフォマティクス)

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