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~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~
■「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
【Live配信】2024年9月20日(金) 10:30~16:30
【アーカイブ配信】視聴期間:終了翌営業日から7日間[9/24~9/30]を予定
受講可能な形式:【Live配信(アーカイブ配信付)】のみ
セミナー趣旨
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。
受講対象・レベル
・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
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
セミナープログラム
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。
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
略歴
1992年3月 大阪大学 工学部 原子力工学科 卒業
1994年3月 大阪大学大学院 工学研究科 電磁エネルギー工学専攻 修士課程修了
1995年5月 日本学術振興会 特別研究員(~1997年3月)
1997年3月 大阪大学大学院 工学研究科 電磁エネルギー工学専攻 博士課程修了
1997年4月 日本原子力研究所 関西研究所 研究員(~2006年3月)
2006年4月 有限会社 キャトルアイ・サイエンス 代表取締役
2008年8月 株式会社 キャトルアイ・サイエンス 代表取締役
専門
物理学全般、シミュレーション、ITシステム、データ利活用環境
主な参加国家プロジェクト
2000年~2005年 総務省JGNプロジェクト「JGNを使った遠隔分散環境構築」
2001年~2006年 文部科学省 ITBLプロジェクト
2002年~2007年 文部科学省 バイオグリッドプロジェクト
2003年~2012年 文部科学省 超高速コンピュータ網形成プロジェクト(NAREGI)
2003年~2008年 文部科学省リーディングプロジェクト「生体細胞機能シミュレーション」
その他 活動
2006年~ NPO法人 CAE懇話会 大規模データマネージメント研究会 担当幹事
2001年~ 奈良県西大和学園 SSH(Super Science Highschool)指導委員
セミナー受講料
※お申込みと同時にS&T会員登録をさせていただきます(E-mail案内登録とは異なります)。
55,000円( E-mail案内登録価格52,250円 )
E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料
2名で 55,000円 (2名ともE-mail案内登録必須/1名あたり定価半額27,500円)
【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。
※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。
【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 )
※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。
※他の割引は併用できません。
受講、配布資料などについて
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 ►受講方法・視聴環境確認(申込み前に必ずご確認ください)
配布資料
- PDFテキスト(印刷可・編集不可)
※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です
開催日時
10:30 ~
受講料
55,000円(税込)/人
※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます
※銀行振込 または、当日現金でのお支払い
開催場所
全国
主催者
キーワード
機械技術一般 機械材料 機械学習・ディープラーニング
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開催日時
10:30 ~
受講料
55,000円(税込)/人
※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます
※銀行振込 または、当日現金でのお支払い
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