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本セミナーでは、ソフトウェア開発プロセスの各段階でChatGPT、GitHub Copilotを活用する方法、プログラミング効率化、ドキュメント生成、コード生成への活用、適したAIの最適な選定について詳解いたします。

本セミナーでは、多変量解析について基礎から解説し、重回帰分析、主成分分析、分散分析 (ANOVA) 、クラスター分析など代表的な手法について解説いたします。
ご自身が関わっている業務や研究課題について、どのような手法を適用していくべきか、そのためにどんな準備が必要かについて、ヒントが得られることと思います。

本セミナーでは、材料設計や生物実験、心理学実験など様々なタイプの実験のデザインで求められる実験計画法や統計的検定、ベイズ最適化などの効率的にデータを収集するための方法について解説いたします。

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ご自身が関わっている業務や研究課題について、どのような手法を適用していくべきか、そのためにどんな準備が必要かについて、ヒントが得られることと思います。

本セミナーでは、アンサンブル学習とよばれるデータサイエンスの手法について取り上げ、バギング、ランダムフォレスト、ブースティングの基本的な考え方からPythonによる実装例までやさしく解説いたします。

本セミナーでは、生体情報センシングを取り上げ、現在実用化あるいは研究開発されている各種生体センサについて、その基本構造、計測原理、データ処理手法を解説し、生体情報を効果的に活用して人のモニタリングや製品開発に活かせるよう、生体情報を如何に活用することができるのかを具体的な事例をもとに説明し、多様な分野での応用事例を紹介いたします。

本セミナーでは、脳波計測技術について取り上げ、脳波計測技術の基礎から、実験計画の立て方、脳波解析の前処理や解釈のポイントを解説いたします。

本セミナーでは、多変量解析について基礎から解説し、多変量解析の考え方と活用するためのポイントを解説いたします。

本セミナーでは、生成AIを組み合わた少量データでの機械学習モデルの構築、最適なパラメータ、データ収集の留意点、スパースデータの防止策について詳解いたします。

本セミナーでは、機械学習を実務に活用するための手法について、基礎から解説いたします。