研究開発における「生成系AI」活用のヒントと落とし穴

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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

本セミナーでは、業務遂行に必要な知のパラダイムシフトに関し、生成系AIが実現する未来を想定し、「AIを活用した問題解決法」として解説する。  解説を具体的に展開するために、生成系AIが誰でもわかるように解説した「電気粘性流体の耐久性問題」を事例に、1.この問題を科学的に解決した結果、2.データサイエンスを活用した問題解決結果、3.生成系AIによる問題解決結果を体験談とともに考察しながらセミナーを進行する。その他ノーベル賞の事例も含め、AIが如何に進歩しても、人間の知の役割が残り、AIと「友物」関係を形成して問題解決にあたる新パラダイムを提案する。

  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. 機械学習活用事例
    3. 生成系AI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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