【化学・素材・食品・製薬・消費財分野向け】
少ないデータを活用し
予測対象を最適化するためのAI活用戦略

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セミナー
【化学・素材・食品・製薬・消費財分野向け】少ないデータを活用し、予測対象を最適化するためのAI活用戦略

概要

多くの製造業企業、特に化学・素材分野、食品・飲料、製薬などの分野においては、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）を実現するためのデータ・AI活用の必要性が高まってきており、各企業のR&D部門でも関心の的となってきています。このような分野では、少ないデータの中で経験と勘による試行錯誤の実験が繰り返されており、開発スピードがおもうように向上しないという話をよく耳にします。

そこで本セミナーでは、R&Dのデジタル化やマテリアルズ・インフォマティクスの実現に向け、よく聞く課題感などを交えつつ、弊社取組み（事例やソリューション）についてご紹介させていただきます。当日は、エンタープライズAIプラットフォーム「DataRobot」での、最適化デモをご紹介させていただきます。

タイトル：【化学・素材・食品・製薬・消費財分野向け】少ないデータを活用し予測対象を最適化するためのAI活用戦略
開催日：　　2023年12月6日(水)14時～15時
登壇者：　　株式会社NTTデータ
　　　　　　システムインテグレーション事業本部
　　　　　　データ＆アナリティクス統括部開発担当主任　石丸竜士
会場：　　　Zoomオンライン
主催：　　　株式会社NTTデータ
共催：　　　DataRobot

※本ページ下部よりお申し込み下さい

登壇者

このような方におすすめ

少ないデータでAI活用をどう進めるかお悩みの方

実験データが使える状態になっておらず課題を抱えている方

マテリアルズ・インフォマティクスの取り組みを検討されている方

マテリアルズ・インフォマティクスを実施する上で悩みを抱えている方

本セミナーは終了しました。たくさんのご参加ありがとうございました。

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