セミナー・通信教育
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セミナー・通信教育へ【2025年4月】
| 4月16日 | 分子シミュレーションによる機能性材料の物性予測と材料開発の最前線 |
|---|---|
| 講師 慶應義塾大学 荒井 規允 氏 ★現代の材料開発において，分子シミュレーション手法や機械学習との組み合わせがどのように活用されているか？ ★講師の研究事例から、その材料設計の具体例を丁寧に解説！ | |
| 4月22日 | 製造業における生成AI活用のポイント・留意点・課題 |
|---|---|
| (株)エムニ 代表取締役社長 下野祐太氏 ★製造業における生成AI活用の最前線を解説！ | |
| 4月23日 | ベイズ最適化に基づく適応的実験計画 ～基礎からロバスト最適化まで～ |
|---|---|
| 講師 名古屋工業大学 稲津 佑 氏 〇最適な実験条件を効率的に探索できることが期待できる「ベイズ最適化」のセミナー！ 〇応用上特に重要な単目的最適化、多目的最適化、ロバスト最適化問題をベースに基礎と応用を解説。 〇適用できる問題の把握や、予測モデル・獲得関数（次の実験点を決定する方法）設計の概説および実応用例など関連話題まで。 | |
| 4月23日 5月14日 5月28日 | 社内データサイエンティストのためのステップアップ講座（3回シリーズ） 第1回 データ分析手法の基本と実務応用 第2回 業務データ分析で成果を出すためのフレームワーク 第3回 AI時代に必要になるデータ分析スキル＋α |
|---|---|
| XTX(株) 代表取締役 石井良平氏 ★事例中心のカリキュラム～現場で使えるノウハウを事例ベースで解説。即実践できるスキルを習得できます。 ★データ分析のエッセンスを凝縮～理論や手法について一歩進んだ理解ができます。 ★演習や実務に活かせるツールの使い方を紹介～さまざまあるデータ分析ツールやライブラリの紹介や使い分けのコツが分かります。 ★生成AI×データ分析～データ分析における生成AIの活用を学べます。 | |
| 4月24日 | 化学工学におけるビッグデータ非依存のニューラルネットワーク活用手法 ～基礎から応用・実例まで～ |
|---|---|
| 講師 静岡大学 村上 裕哉 氏 〇時系列データ・畳み込み・グラフ処理など様々なニューラルネットワークの基礎とできることから、化学反応・分子構造認識・汎用的データ処理など化学工学分野への利用例を実例交えて解説。 〇“データ数が限られた場面”でのAI活用を想定したセミナーです！ | |
| 4月25日 | 企業における生成AI活用の法規制と実務対応 ～データ入力／出力段階の留意点から、社内ガイドラインや利用規約・契約などの実務対応、AI規制の立法を巡る国内外の最新動向まで～ |
|---|---|
| 講師 TMI総合法律事務所 野呂 悠登 氏 ○データ入力／出力段階それぞれにおける具体的な法的留意点から、社内ガイドラインやユーザー向け規約、ソフトウェア開発契約などの実務対応、国内外の関連動向まで。 〇生成AI活用において企業が押さえておきたいポイントをコンパクトに解説！ | |
【2025年5月】
| 5月22日 | ベイズ最適化による実験計画法の基礎と具体的すすめ方 |
|---|---|
| 講師 明治大学 金子 弘昌 氏 ★ガウス過程による回帰や適応的実験計画法等、データ解析理論およびベイズ最適化の基礎から解説！ ★材料設計およびプロセス・装置設計におけるベイズ最適化具体例・最新の研究事例を紹介します！ | |
| 5月22日 | 実践から学ぶ PythonによるシングルセルRNA-seqデータ分析とAI創薬への展開 |
|---|---|
| 講師 東京科学大学 清水秀幸 氏 ☆データサイエンス・プログラミング初心者の方も大歓迎！(Pythonの基礎から丁寧に解説いたします。) ☆企業の創薬研究でニーズの高いテーマを厳選！(即戦力となる技術習得を目指します。) ☆‘Google Colab’を用いて演習を多数実施！(各自、事前のご用意をお願いしております。) ※演習に関わる準備物につきましては、お申込みいただいた方へ別途ご連絡いたします。 | |
| 5月28日 | 微生物培養・細胞培養(CHO細胞)のデータ高品質化および培養プロセスへのリアルタイムAI自動制御技術の活用 ～データ駆動型のバイオ生産マネジメントシステム実現に向けて～ |
|---|---|
| 講師 株式会社ちとせ研究所 河合哲志 氏、鬼丸洸 氏、山下仁義 氏 ☆微生物培養や細胞培養(CHO細胞等)における機械学習を活用したデータ制御の今と未来！ ☆バイオ生産へのAI活用／データ駆動型技術／基盤技術／培養の予測や最適化技術の事例紹介等。 ☆実務課題の解決に向けて、最新情報と共に重要ポイントを共有・解説いたします！ | |
| 5月28日 | 第一原理計算と機械学習を用いた材料設計 ～基礎原理から機械学習力場活用の最新動向まで～ |
|---|---|
| 講師 名古屋大学 准教授 大戸 達彦 氏 第一原理計算と機械学習力場の基礎からわかりやすく解説！ 触媒開発への第一原理/機械学習の活用方法もご紹介します。 | |
| 5月30日 | ＜マテリアルズインフォマティクスの実現に不可欠な＞ 計算科学シミュレーション技術：基礎と材料設計の実例 |
|---|---|
| 東北大学 久保 百司 氏 ・計算科学が実際の材料設計・材料開発にいかなる効果をもたらすか？ ・好評の声、続々：分かりやすく、役に立つセミナーです ・会場対面型としては6年ぶりの講演です | |
【2024年5月開講 通信教育】
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5月開講 通信教育 | |
|---|---|
| 指導講師 統計家・著述家 高橋信先生 ★書籍「データ分析の先生！文系の私に超わかりやすく統計学を教えてください！」の著者、高橋信先生が、やさしく、わかりやすく、説明します。 |
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5月開講 通信教育 | |
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| 指導講師 統計家・著述家 高橋信先生 ★書籍「データ分析の先生！文系の私に超わかりやすく統計学を教えてください！」の著者、高橋信先生が、やさしく、わかりやすく、説明します。 |
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【2025年6月】
| 6月6日 | 深層学習を用いたシステムのモデル化と計算機シミュレーション |
|---|---|
| 講師 北海道大学 松原 崇 氏 〇シミュレーションのための深層学習や、力学システム・物理現象のモデリング方法などの基礎知識から最先端の手法を交えた高速化や制御・最適化まで。 〇様々な産業場面で役立つシステムのモデル化とシミュレーションを徹底解説！ | |
| 6月10日 | 高速AI技術としての物理リザバーコンピューティングの導入と環境ダイナミクスへの応用事例紹介 |
|---|---|
| 講師 東北大学 安東 弘泰 氏 ○リザバーコンピューティングについて、環境計算を中心に解説！ ○仕組みなどの基礎から、適用方法や活用上の留意点を実際の事例を交えながら解説。 ○応用可能性や現場導入のヒントを得たい方、ぜひご参加ください。 | |
| 6月12日 | 半導体装置・材料のトレンドと今後の展望（2025年版） |
|---|---|
| 講師 合同会社アミコ・コンサルティング 友安 昌幸 氏 ※元・東京エレクトロン、Samsung Electronics 〇半導体界隈の各種技術動向・トレンドから、AI技術の進展が半導体へ与える影響、リソグラフィー・エッチング・CMP・洗浄・パッケージング他これからの半導体製造装置・材料へ求められるポイントと新事業機会まで。 〇各国の政策や地政学的リスクなどの観点も交えて徹底解説！ | |
| 6月12日 | AI・IoT・データ利用の法規制と実務対応 ～保有データの利活用と第三者開示における様々な法規制・リスク～ |
|---|---|
| 講師：牛島総合法律事務所 パートナー弁護士 影島 広泰 氏 ●AI・IoT・データ利用に関する法規制の内容と実務対応についてお話させていただきます。 | |
| 6月20日 | 確率的グラフィカルモデルと因果推論 |
|---|---|
| 大阪大学 大学院基礎工学研究科 数理科学領域 教授 博士（工学） 鈴木讓氏 ★書籍「機械学習の数理100問シリーズ」(共立出版)の著者 鈴木讓先生が講演！ ★数式だけではなく、ソースプログラムを追い、実行結果を確認する。手を動かして身につけることを優先する。 | |
| 6月25日 | 生成AI利用・導入・契約時などに留意すべき法律・法的諸問題およびリスク |
|---|---|
| 講師：西村あさひ法律事務所 松下 外 氏 ★生成AI導入・利用契約時のリスク、生成AIの社内展開にあたっての社内ガイドライン/ルール策定における考え方など、生成AIを業務に使用する際の注意点に関して、幅広いトピックをカバー。 | |
| 6月25日 | 量子コンピュータの基礎と最新研究開発動向 ～誤り耐性汎用量子コンピュータFTQC時代の幕開け〜 |
|---|---|
| 講師 法政大学 川畑 史郎 氏 ○注目集める量子コンピュータのポイントを、非専門家向けに俯瞰的にわかりやすく解説。 ○基礎技術の解説から各国の戦略・最先端開発動向、現状課題と克服するための注目技術や素材、量子サプライチェーンまで。 | |
| 6月26日 | 初学者のためのリザバーコンピューティング入門：基礎から具体的応用，最新研究まで |
|---|---|
| 東京理科大学 理学部第一部 応用数学科 准教授 犬伏正信氏 ★リザバーコンピューティングの導入から類似手法との比較，デモンストレーション，最新の研究動向までをわかりやすく丁寧にご紹介 ★ミニマルユーザーガイドとPythonサンプルプログラム（時系列予測）付き | |
過去開催したセミナー例
- AI・機械学習入門 ～全体的な枠組み及び様々な手法の理解・活用と最新動向～
- ハンズオンで学ぶPythonによる機械学習～基礎・ライブラリ活用・実装入門～
- ベイズ統計モデリング入門～基本・各モデルの理解、データ分析・予測～
- マテリアルズ・インフォマティクスにおける実施・活用のポイントと留意点
- 機械学習の基礎とケモインフォマティクス(化学情報学)入門研修
- 機械学習による実験計画～ベイズ最適化・能動学習の基礎、実際の適用例～
- Transformerによる自然言語処理AI
- Pythonハンズオンで学ぶスパースモデリング
- 画像認識技術および ディープラーニングの基礎・入門と応用展開
- グラフニューラルネットワーク入門 ～基礎・各手法・応用・トピックス～
- 製造業における「人工知能」の基礎・学習データ最小化ノウハウと様々な応用
- 製造業ＤＸにおける異常検知技術の活用
- 少量データ向け機械学習～異常検知、GAN、エッジAI、進化的機械学習～
- ロボット工学における深層学習の基礎と応用 ～研究事例から産業応用まで～
- リザバー・コンピューティングとその産業応用
- 機械学習を用いた効率的な特許調査の進め方～AI利用のポイントと課題～
- AI・ビッグデータ領域の法務・知的財産権
- 説明できるAI：XAIの実現方法と業務へのAI導入方法
- ハンズオンで学ぶバイオインフォマティクス【入門編】
- 自律型の自動運転に必要な技術とその課題
- 量子コンピュータの基礎と最前線 ～基礎・開発動向・課題・展望～
※こちらへ記載したもの以外にも、情報機構では様々なテーマのセミナー・書籍・eラーニングを企画しています。 新規企画・再開催などのご要望は「商品企画リクエスト」ページまでお寄せください！
