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開催日 2019/03/26 (火) 開催地 東京都

  • 食事

人工知能を用いた 技術文献・特許調査と研究開発業務への活用

主催 株式会社 技術情報協会 講師 須藤 明人 氏 &nbs... 受講料 64,800円   

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★ マーケティング、市場予測、動向調査、材料探索、、、  
    AIをどのように導入すると、どのような効果が生まれるのか? 事例とともに解説します!
開催日時 2019/03/26 (火)     10:00~ 17:15     (受付  09:30 ~ )

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申込み期間  ~ 2019/03/25
主催会社 株式会社 技術情報協会
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定員 30名
受講料 64,800円 (各種割引については下段「お知らせ」欄をご参照ください)
開講場所 ・会場名: [東京・五反田] 技術情報協会 8F セミナールーム
・住所: 〒141-0031 東京都品川区西五反田2-29-5 日幸五反田ビル8F 
・交通アクセス: JR山手線・都営地下鉄浅草線 五反田駅徒歩 5分
講師
須藤 明人 氏 講師写真

須藤 明人 氏

静岡大学 情報学部 講師

太田 貴久 氏 講師写真

太田 貴久 氏

昭和電工(株) 知的財産部 知的財産グループ 情報チーム

安藤 俊幸 氏 講師写真

安藤 俊幸 氏

アジア特許情報研究会 兼 花王(株) 知的財産部

西尾 潤 氏 講師写真

西尾 潤 氏

アジア特許情報研究会 兼 (株)ユポ・コーポレーション 市場開発部

カリキュラム、
プログラム
【10:00~11:30】

1.商品コンセプトの創出を行う人工知能の研究と実用化事例

静岡大学 情報学部 講師 須藤 明人 氏

1.創造性の自動化を目指した研究の動向

2.コンセプト自動生成の重要性と研究動向

3.講演者の研究しているコンセプト自動生成技術
 3-1 コンピューターで扱えるコンセプトの形式
 3-2 成功したコンセプトをコンピューターが学ぶ手法
 3-3 学習済みのコンピューターによるコンセプトの自動生成
 3-4 コンセプト自動生成技術の評価結果
 3-5 過去のヒット商品を表す文書データによる評価

4.実用化事例とコンセプト生成以外への応用例
 4-1 アイデア創出ワークショップ
 4-2 スマートフォンアプリによるアイデア創出
 4-3 意外性のある小説のストーリー生成支援
 4-4 目を惹く広告キャッチコピーの生成支援
 4-5 利用者の声

5.ワークショップの体験(短時間ですが実際に簡易版のワークショップにご参加いただけます)

6.まとめ

【質疑応答】
____________________________
【12:15~13:45】

2.技術文献・特許調査での人工知能導入活用の方法

昭和電工(株) 知的財産部 知的財産グループ 情報チーム 太田 貴久 氏

1.はじめに(基礎知識)
 1-1 人工知能について
 1-2 自然言語処理について
  1) 自然言語処理の難しさ
  2) 自然言語処理の一般的な前処理

2.特許/技術文献調査
 2-1 特許情報について
 2-2 特許調査について
  1) 特許のライフサイクルと調査
  2) 調査のタイプ
  3) 特許調査に必要な3つの目
  4) 特許調査へのAI活用

3.『虫の目』AI活用(先行技術調査等の支援)
 3-1 特許の自動ランキング
 3-2 特許の自動分類
  1) AIを用いたSDI
  2) 特許検索の評価
  3) AIのメンテナンス
 3-3 請求項の可読性向上

4.『鳥の目』AI活用(開発戦略立案支援)
 4.1 技術動向調査へのAI活用
  1) 様々なパテントマップツール
  2) AIを用いた出願人のポジション分析

5.『魚の目』AI活用(開発戦略立案支援)
 5-1 新規用途探索へのAI活用

6.まとめ

【質疑応答】
____________________________
【14:00~17:15】

3.機械学習を用いた効率的な特許調査

アジア特許情報研究会 兼 花王(株) 知的財産部 安藤 俊幸 氏
アジア特許情報研究会 兼 (株)ユポ・コーポレーション 市場開発部 西尾 潤 氏

1.機械学習の概要と特許調査への応用事例紹介 [安藤氏]
 1-1 調査目的×アルゴリズム×ドメインデータ
 1-2 機械学習概要(分類、クラスタリング、回帰、次元圧縮)
 1-3 特許調査への機械学習適応時の留意点
 1-4 先行技術調査の流れ(進め方)
 1-5 doc2vecによる公報(文書)単位の類似度計算
 1-6 doc2vecによる発明の要素(文)単位の類似度計算

2.Deep Learningの応用事例 [安藤氏]
 2-1 Deep Learningの基礎検討
 2-2 Deep Learningによる文書分類
 2-3 単語ベクトルの合成による文書のベクトル化検討(3種類)

3.自分でできるキーワード抽出・活用ツール紹介 [安藤氏]
 3-1 word2vecによる類似語抽出
 3-2 termextractによる専門用語(キーワード)自動抽出
 3-3 Cytoscapeによる文脈語のネットワーク分析

4.Pythonで始める機械学習 [西尾氏]
 4-1 Python環境の構築(Anaconda、AWS、Mecab)
 4-2 Kerasチュートリアルによる機械学習(MNIST、CNN・RNN)
 4-3 自作特許データデータセットによる解析(2値分類1-1 ・多値分類)

【質疑応答】
特典 セミナー資料付
各講で最後に質疑応答時間あり。終了後の個別質疑、名刺交換、可。

食事付 食事付 
セミナー参加費
支払い方法
1. 銀行振込または現金書留にてお願いいたします。

2. 原則として開催日までにお願い致します。

3. 銀行振込の場合は、原則として領収証の発行は致しません。

4. 振り込み手数料はご負担ください。
お知らせ ●各種割引について
1. 同一テーマ1社2名以上同時申込の場合のみ、1名につき5,400円(税込)割引いたします。
2. 大学(教員、学生)、公的機関、医療機関の方は、「アカデミック価格」32,400円/1名(税込)でご参加いただけます。(2名同時申込割引は適用されません)

割引適用の場合は、お申し込み後、技術情報協会より確認のご連絡を差し上げます。

※定員になり次第、お申込みは締切となります。
※申し込み人数が開催人数に満たない場合など,状況により中止させて頂く事が御座います。
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