技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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実験計画法は、少ない実験回数で多くの構成要素が関係する現象の解析が可能です。その解析方法を使うと、本来、数千通りの実験が必要な場合でも、数十通りの実験回数で、構成要素間の最適な組合せ (因子ごとの最適条件) を見つけることが可能です。しかしながら、解析の前提として構成要素の組合せ効果が線形モデル (構成要素の影響が足し算で構成された単純なモデル) にもとづくことを前提にしており、構成要素が複雑に絡みあう製造業の開発では、最適条件の推定が外れることが多々ありました。
本セミナーでは、まず、実験計画法の原理と問題点の解説を行います。その上で、実験計画法の問題点を補うために人工知能の一種であるディープラーニング (ニューラルネットワークモデル=超回帰式) を併用した、製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。
実験計画法の導入を考えている初学者の方、これまで実験計画法や応答曲面法、品質工学 (タグチメソッド) を使ってみたが上手く行かなかったという方々に、また、多目的最適化が必要な方々に、具体的な解決策を詳細に説明します。なお、複雑な現象をモデル化 (数式化) するニューラルネットワークモデルをExcel上で簡単に構築する方法も、デモンストレーションを併用して解説いたします。
教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。
開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
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2024/7/30 | 研究者・開発者の能力を拡張するための機械学習と材料DXへの展開 | オンライン | |
2024/7/30 | 回帰モデルを用いた化学データの特性予測と実験条件探索 | オンライン | |
2024/7/31 | 「統計的品質管理」総合コース2024 | オンライン | |
2024/7/31 | 機械学習による適応的実験計画 | オンライン | |
2024/7/31 | Excelスプレッドシートの運用管理・バリデーション方法と信頼性確保と当局指摘事例 | オンライン | |
2024/7/31 | Pythonを用いたスペクトルデータ解析 | オンライン | |
2024/7/31 | データサイエンスの基礎 | オンライン | |
2024/7/31 | 分析法バリデーションへの応用 | オンライン | |
2024/8/2 | 特許調査、分析への生成AI活用とノイズ除去 | オンライン | |
2024/8/2 | 実験計画法 (3日間) | オンライン | |
2024/8/2 | 実験計画法 (1) | オンライン | |
2024/8/5 | 機械学習 実践編 | オンライン | |
2024/8/6 | 非統計家への分析法バリデーションに必要となる統計解析の基礎と実践 | オンライン | |
2024/8/6 | 実験計画法 (2) | オンライン | |
2024/8/6 | 正確でロジカルかつ説得力のある販売予測の進め方 | オンライン | |
2024/8/7 | 実験計画法におけるExcel関数の活用・実践法 | オンライン | |
2024/8/7 | 医療機器QMSにおける統計手法の適用とサンプルサイズ決定方法 | オンライン | |
2024/8/8 | 回帰モデルを用いた化学データの特性予測と実験条件探索 | オンライン | |
2024/8/13 | Pythonを用いたスペクトルデータ解析 | オンライン | |
2024/8/19 | 実験計画法におけるExcel関数の活用・実践法 | オンライン |
発行年月 | |
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1993/3/1 | 新しいサーボ制御の基礎と実用化技術 |