人工知能 機械学習 セミナー

サイトマップサイトマップ よくあるお問合わせよくあるお問合せ リクエストリクエスト セミナー会場セミナー会場へのアクセス リンクリンク
セミナーのメニュー
  ヘルスケア系
12月
1月
2月
3月〜

化学・電気系 その他各分野
12月
1月
2月
3月〜
出版物出版物
新刊図書新刊図書 月刊 化学物質管理Gmpeople
通信教育講座通信教育講座
セミナー収録DVDDVD
電子書籍・学習ソフトDVD
セミナー講師のコラムです。講師コラム
  ↑2017/11/22更新!!
お申し込み・振込み要領お申込み・振込要領
案内登録案内登録
↑ ↑ ↑
新着セミナー、新刊図書情報をお届けします。


SSL GMOグローバルサインのサイトシール  


人工知能 機械学習 セミナー

*その他 知財・特許 セミナー、書籍一覧はこちら:

*その他 機械学習・ディープラーニング・人工知能: 関連セミナー、書籍はこちら:

弁理士の方へ:<日本弁理士会 継続研修認定対象講座>
当講座は日本弁理士会の継続研修としての認定予定講座です。
研修を受講し、所定の申請をすると、外部機関研修として3.5単位が認められる予定です。
単位申請をご希望の方は「受講証明書の発行希望の旨」と「弁理士登録番号」をお申し込み時の備考欄にご記載下さい。詳細はこちら


人工知能のビジネス活用事例と特許の動向!

人工知能・機械学習に関連する技術・知財の動向

〜最近の潮流、研究開発の展望、
人工知能のビジネス活用事例、特許の動向〜

講師

株式会社 LISI 代表取締役 博士(工学)/弁理士 藤田 肇 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

機械学習を専門にして博士課程を修了し、大学の研究者を経て、民間のデータサイエンティストとなる。その後、”Link Science to Industry” (科学技術を産業に繋げる)を理念に掲げ、AI関連技術とソフトウェア特許を専門領域としてLISIを設立。AI関連技術を中心とする技術コンサルティング、ソフトウェア関連発明に特化した特許コンサルティング、経営層・投資家に対する科学情報発信のサポートなど、専門知識を生かした幅広い業務に従事。

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2018年2月8日(木) 12:30-16:30
●会場 [東京・大井町]きゅりあん5階第3講習室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名41,040円(税込(消費税8%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,240円
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

 本講演では、人工知能に関連する技術、ビジネス、知財の全体像を概観し、これを用いた今後の事業活動(技術開発、新規事業の推進、業務改善など)を有利に進めるためのヒントや注意点を提示します。
 人工知能の成果は過熱するブームに便乗して喧伝されることが多いため、大きな潮流に基づく動向やその真の姿は、事実を整理しても誤解されやすい状況と言えます。そのため、人工知能に関して「何がどこまで実現できるか」を正確に理解し、「これからどう変わっていくか」を予測した上で、「いま何をすべきか」を冷静に判断することが重要になっています。
 本講演では、人工知能の歴史的な背景から最近の動向を踏まえ、その技術的な内容に踏み込みながら技術と業界の全体像を俯瞰し、今後の事業活動の方向性に関する着想の基礎を示します。

■この講座を受講して習得できること:
人工知能関連技術が社会的に求められている背景・理由
人工知能分野におけるディープラーニングの位置づけ
人工知能・機械学習に関する基礎知識
人工知能関連技術に関する研究開発の今後の動向
人工知能関連技術を利用した各種ソリューションの実態と導入時の注意点
人工知能に関する特許の動向

■受講対象:
技術開発の企画担当者
新規事業の企画担当者
社内業務改善の責任者
特許実務の担当者・責任者
研究開発部門の技術者・研究者

セミナー内容

1.人工知能の歴史的背景と最近の潮流
(1) 空前のコンピュータ環境の実現
(2) 情報処理技術に寄せられる市場ニーズの変化
(3) 人工知能とは何か?〜技術的側面・産業的側面からの定義
(4) いま人工知能が注目されている理由
(5) 社会的・産業的な活用が進んでいない理由
(6) ディープラーニングの正体とは?
(7) 現在の人工知能で何がどこまでできるのか?

2.技術的な背景知識と今後の研究開発の展望
(1) 3つの学習態様 〜 長所・短所の観点から
(2) 順問題と逆問題 〜 学習モデルが果たす役割
(3) 研究分野を俯瞰する 〜 大きなモデルと小さなモデル
(4) 全体に対するディープラーニングの位置づけ
(5) 今回の「AIブーム」はバブルなのか?
(6) 人工知能関連技術に対する日米の温度差と考え方の違い
(7) 人工知能の研究開発はこれからどうなるのか?

3.人工知能のビジネス活用事例
(1) 人工知能の活用で直面する3つの課題
(2)「人工知能」ソリューションの正体
(3) 人工知能の活用時に注意すべきこと
(4) 高度先進医療の分野における人工知能
(5) デジタルマーケティングの分野における人工知能
(6) ビジネスインテリジェンス分野における人工知能

4.人工知能と知的財産
(1) 日本特許庁が認識している「人工知能」の全貌
(2)「人工知能特許」の分類とは?その数の遷移は?
(3) 人工知能で激変する特許調査の実務
(4) 求められる特許のパラダイムシフト

<質疑応答>

セミナー番号:AC180263

top

注目の新刊

雑誌 月刊化学物質管理

製造業IoT/AI

医療機器QMS

LC-MS/MS定量分析

機械学習・人工知能

高分子添加剤

2018カメラモジュール

GCPシステム監査

塗膜をよくするテクニック

医薬品GMP監査員必携

データインテグリティ要件と解説

リチウムイオン二次電池

分野別のメニュー

化学・電気系他分野別一覧

  植物工場他

  機械学習他

ヘルスケア系分野別一覧

  海外関連

  医療機器

各業界共通
マーケティング・人材教育等

「化学物質情報局」

特許・パテント一覧 INDEX
(日本弁理士会 継続研修)

印刷用申込フォーム    

セミナー用

書籍用

会社概要 プライバシーポリシー 通信販売法の定めによる表示 商標について リクルート
Copyright ©2011 情報機構 All Rights Reserved.