【セミナー】AI、機械学習と従来型研究開発の現実的な組み合わせ
データベース導入時・運用時に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策について、詳しく解説する特別セミナーです！
本講演では、蓄積データの分析・活用のためのAI、機械学習と従来型研究 開発の現実的な組み合わせ方法について解説します。 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、ご説明いたします。 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 課題に関して具体例をもとに、陥りがちな落とし穴とそれらの回避方法に 関して解説させていただきます。 【セミナー概要(一部)】 ■日時：2026年3月13日(金)10：00～16：00 ■会場：WEB受講のみ(Zoomシステム) ■受講料(消費税込)：1名49,500円(消費税込) ■受講資料：PDF資料(受講料に含む) ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
基本情報
【習得知識】 ■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など ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
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