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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関連するセミナーとのセット受講はこちらより承ります。
実験の際、取り上げた要因とばらつきの大きさを比較し、要因は有効か、また最適値はどのくらいかを分析する方法を学びます。(分散分析の考え方)。
さらに、1因子および2因子の要因配置実験(総当たり実験)の分析方法も習得できます。
開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
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2025/4/14 | 実験の実務 (4日間コース) | オンライン | |
2025/4/18 | ChatGPTによる実験計画法 | オンライン | |
2025/4/21 | 図解と演習で学ぶ実験計画法入門 | オンライン | |
2025/4/23 | ベイズ推定を用いたデータ解析 | オンライン | |
2025/4/25 | 統計学の基礎から学ぶ実験計画法 (2日間) | オンライン | |
2025/5/6 | ベイズ推定を用いたデータ解析 | オンライン | |
2025/5/7 | ChatGPTによる実験計画法 | オンライン | |
2025/5/8 | 図解と演習で学ぶ実験計画法入門 | オンライン | |
2025/5/9 | 技術者・研究者が基礎から学ぶ実験計画法 | オンライン | |
2025/5/16 | 実験の実務: 効率的、確実に目的を達成できる実験内容の考え方 | オンライン | |
2025/5/20 | Pythonによるデータ解析の基礎と実務への応用 | オンライン | |
2025/6/5 | 汎用的インフォマティクス&統計的最適化 実践入門 | オンライン | |
2025/6/27 | Quality by Designのための実験計画法 | オンライン | |
2025/7/29 | 人工知能応用技術ディープニューラルネットワークモデルとMTシステムの基礎・学習データ最小化・エンジニアリング応用入門 | オンライン |