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AI:創薬チームにおける課題、可能性、そして影響

創薬チームにおける人工知能(AI)および機械学習(ML)の課題と可能性を探るウェビナーをご紹介します。創薬ワークフローにAIやMLという特効薬を導入し、期間短縮、コスト削減、リスク低減を実現したいと誰もが考えていますが、科学的なブレイクスルーの信頼性は、その出発点となるデータの質に左右されます。

世界最大の科学データベースを構築するCASの専門家が、人工知能がもたらす課題と機会、AI導入の過程で留意すべき点、そして創薬チームへの潜在的な影響について解説します。

本ウェビナーで学べること

  • 創薬チームのワークフローにAI技術を導入する際に考慮すべき重要な概念
  • 創薬チームにおける人工知能(AI)および機械学習(ML)技術の強み、限界、および影響

専門家パネルのご紹介

青いシャツに柄物のネクタイ、ダークカラーのスーツジャケットを着用した、短髪の男性の顔写真。

ジェフリー・ウィルソン(博士)

CAS データサイエンス担当シニアマネージャー

グレーの背景を背に、ダークスーツと赤いネクタイを着用した、白髪の初老の男性が微笑んでいる様子。

ゲイリー・グスタフソン博士

CAS シニアカスタマーサクセススペシャリスト

登録は締め切りました。ウェビナーの録画は48時間後に公開されます。