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May 8, 2017
AI・機械学習の従来型研究開発への
現実的な組み込み方および、
データベースの構築と機械学習との連携・運用
～AI・機械学習を実運用にマッチさせる際の課題とその回避策～
～DX化に向けたデータ蓄積・共有・利活用体制の改善～
受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】のみ
「研究開発にAIを導入したが、従来の方法との相性が悪い。」「研究者がAI・機械学習に対してアレルギー反応を起こしている。」など、研究開発にAI・機械学習を導入したが実運用に上手くマッチしていないと感じている方におすすめです。
研究開発のDX化の要となるデータ蓄積・共有・利活用の効果的な方法、AI・機械学習を従来型の実験に組み込む際の課題と方法、データベースの構築と機械学習との連携・運用、データベースの導入・運用時に陥りやすい課題と回避策などについて、R&D部門のデータ活用の現場に精通している講師が現実に即した内容を解説します。
| 日時 | 2024年9月20日（金） 10:30～16:30 |
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|---|---|---|
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受講料(税込)
各種割引特典
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55,000円
( E-Mail案内登録価格 52,250円 )
S&T会員登録とE-Mail案内登録特典について
定価：本体50,000円＋税5,000円
E-Mail案内登録価格：本体47,500円＋税4,750円
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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
2名で55,000円 (2名ともE-mail案内登録必須／1名あり定価半額27,500円)
※【テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【オンライン配信セミナー受講限定】 1名申込みの場合：受講料 41,800円(E-mail案内登録価格 39,820円 ) 定価：本体38,000円＋税3,800円 E-mail案内登録価格：本体36,200円＋税3,620円 ※１名様でオンライン配信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。 |
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| 配布資料 | PDFテキスト(印刷可・編集不可) ※開催2日前を目安に、弊社HPのマイページより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） アーカイブ配信について 視聴期間：終了翌営業日から7日間［9/24～9/30］を予定 ※動画は未編集のものになります。 ※視聴ページは、遅くとも終了翌営業日の正午までにマイページにリンクを設定します。 | |
| 備考 | ※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 | ・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生み出される原因 ・属人的データ共有状況が引き起こす問題 ・報告書の共有で期待して良いこと、良くないこと ・機械学習などのMIの特性と注意すべき点 ・機械学習などのMIの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？ ・R&D部門においてデータベースと機械学習を連携させていく場合の注意点 ・データベース導入時に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策 ・データベース運用時に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策 | |
| 対象 | ・機械学習などAIツール環境は整備できたが、実運用ベースにのせるのに困っている方 ・データ共有・利活用でお困りの方 ・蓄積データのデータ分析でお困りの方 ・自社及び他の一般的なR&D部門のデータ共有、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 | |
セミナー講師
(株)キャトルアイ・サイエンス 代表取締役 博士(工学) 上島 豊 氏
【講師詳細はこちら】
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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？に関して説明をさせていただきます。最後に、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について、具体例をもとに、陥りがちな落とし穴とそれらの回避方法を解説させていただきます。
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？に関して説明をさせていただきます。最後に、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について、具体例をもとに、陥りがちな落とし穴とそれらの回避方法を解説させていただきます。
セミナー講演内容
１．はじめに
1.1 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．AI・機械学習に必要な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．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？
4.1 機械学習などのMIの特性と注意すべき点
4.2 機械学習などのMIを研究へ組み込む方法
５．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
5.1 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？
5.2 R&D部門においてデータベースと機械学習を連携させていく場合の注意点
5.3 データ蓄積、データベース化着手時に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
5.4 データ蓄積、データベース運用時に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
□質疑応答□
※本セミナーでは、講師が指名し皆様にご発言いただく場面がございます。
1.1 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．AI・機械学習に必要な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
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４．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？
4.1 機械学習などのMIの特性と注意すべき点
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