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イベント

【Live配信/アーカイブセミナー 12/18】研究開発部門における実験データと CAE、AI、機械学習の導入、活用のポイント

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化学・エレクトロニクス:セミナー 医薬品/医療機器・材料/食品/化粧品:セミナー  / 2025年10月09日 /  自動車 化学・樹脂 電子・半導体
イベント名 研究開発部門における実験データと CAE、AI、機械学習の導入、活用のポイント
開催期間 2025年12月18日(木) ~ 2026年01月06日(火)
【Live配信】2025年12月18日(木)10:30~16:30
【アーカイブ(録画)配信】 2026年1月6日まで受付(視聴期間:1月6日~1月16日まで)
会場名 ZOOMを利用したLive配信
会場の住所 東京都※会場での講義は行いません
お申し込み期限日 2026年01月06日(火)15時
お申し込み

 <セミナー No.512214>

 

【Live配信セミナー】【アーカイブ配信セミナー】

    

 研究開発部門における実験データとCAE、AI、機械学習の導入、活用のポイント

 

★ 実験データとCAE、AIを上手く連携するポイント!

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■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
【専門】プラズマ物理、物性物理、数値計算科学、データベース、システム化技術

 

■聴講料

1名につき55,000円(消費税込・資料付き) 

1社2名以上同時申込の場合1名につき49,500円(税込)

大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくはお問い合わせください。

 

 ■Live配信セミナーの受講について

・本講座はZoomを利用したLive配信または アーカイブ配信セミナーです。セミナー会場での受講はできません。

・下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
 → https://zoom.us/test

・開催日が近くなりましたら、視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
 セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。

・Zoomクライアントは最新版にアップデートして使用してください。
 Webブラウザから視聴する場合は、Google Chrome、Firefox、Microsoft Edgeをご利用ください。

・パソコンの他にタブレット、スマートフォンでも視聴できます。

・セミナー資料はお申込み時にお知らせいただいた住所へお送りいたします。
 お申込みが直前の場合には、開催日までに資料の到着が間に合わないことがあります。ご了承ください。

・当日は講師への質問することができます。可能な範囲で個別質問にも対応いたします。

・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。

・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
 複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。

・Zoomのグループにパスワードを設定しています。部外者の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
 万が一部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

 

プログラムあああああああああああああああああああああああああああああああああああああ

 

【講座の趣旨】

CAE(computer-aided engineering)は、コンピュータシミュレーションとも呼ばれ、実機を開発するのに非常に費用が掛かる航空機開発で使われ始め、その後、自動車や家電などの機械系にも広がっています。2000年以降は、コンピュータの能力が向上し、化学、材料などの分野でもCAEが使われるようになってきています。一方、最近になって、化学、材料分野において、AI、機械学習の活用も進んできています。本セミナーでは、実験データとCAEとAI、機械学習のそれぞれの特徴を説明し、CAEとAI、機械学習をどのように実験に活用していくべきなのか?を説明します。そして、CAEとAI、機械学習を導入する際に注意すべき点、そして、実際に活用していく場面での注意点に関して、解説をします。

 

【習得できる知識】
・実験データとCAEとAI、機械学習のそれぞれの特徴
・日本でのCAEとAI、機械学習の導入、活用の実態
・実験現場における実験データ蓄積の実態
・実験現場における現実的なCAEとAI、機械学習の活用方法
・実験現場でCAEとAI、機械学習を効果的に活用していくために注意すべき点


1.はじめに 講演者所属会社及び講演者経歴について

2.実験データとCAEとAI、機械学習のそれぞれの特徴

3.日本でのCAEとAI、機械学習の導入、活用の実態

4.実験現場における実験データ蓄積の実態

5.実験現場における現実的なCAEとAI、機械学習の活用方法

6.実験現場でCAEとAI、機械学習を効果的に活用していくために注意すべき点

7.まとめ

【質疑応答】

 

セミナーの詳細についてはお気軽にお問い合わせください。