研究開発における「生成系AI」 活用のヒントと落とし穴、その使い分け

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本セミナーでは、研究開発における生成系AIの活用について取り上げ、マクロやプログラミング構文の検索、 特許情報の収集・検索、契約書の不備の確認など、研究開発へのAI活用の歴史的背景、考え方、長所短所、注意点などを広く解説いたします。

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プログラム

積極的に活用した方が良いケース、別の手法の方が向いているケースなど、今後AIはさらに進歩するので活用が広がるが、その時人間は知をどのようにマネジメントしたらよいのか、研究開発での活用事例などを踏まえながら広く学習する。

  1. 緒言
    1. コンピューターの登場と知識労働者
    2. AIの歴史と生成系AI
    3. トランスサイエンス
    4. コンピューターによる問題解決法とは
  2. 機械学習及び生成系AIの研究開発における活用例
    1. データ駆動と生成系AI
    2. 機械学習の研究開発への活用事例
    3. 生成系AIの研究開発への活用事例
      1. 各種情報調査
      2. 文書作成代行
      3. 各種文書の不備
      4. 特許明細書案作成アシスト
      5. Pythonプログラミングアシスト
  3. AIを活用した業務遂行に潜む問題
    1. 生成系AIが解説する電気粘性流体
    2. 否定証明
    3. 科学と技術
    4. データサイエンスの問題解決力
    5. データサイエンスと科学
  4. アイデア創出法と生成系AI
    1. コンピューター言語とオブジェクト指向
    2. オブジェクト指向とアイデア創出
    3. データとヒューリスティック
  5. 生成系AIを活用した問題解決法
    1. 日々の業務に問題解決力は必須
    2. 非科学的なノーベル賞の受賞事例
    3. 問題解決法で期待されるAIの役割
  6. まとめ:知のマネジメント

受講料

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