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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本セミナーでは、ベイズ最適化について基礎から解説し、条件最適化・適切な課題設定・複数の物性値の最適化などのポイントを詳しく解説いたします。
本講演では、材料研究者の目線から見た際の、ベイズ最適化を材料開発に適用する上でのポイントや注意点に関して紹介します。
日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。
| 開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
|---|---|---|---|
| 2026/4/22 | Pythonと生成AI/AIエージェントによるデータ分析入門 | オンライン | |
| 2026/4/24 | 統計的組合せ最適化 : 実験計画法とプログラミング不要のAIを使った汎用的インフォマティクス : 非線形実験計画法実践入門 | オンライン | |
| 2026/4/27 | 明日からできる統計的因果推論 | オンライン | |
| 2026/4/27 | 明日からできる統計的因果推論 | オンライン | |
| 2026/4/28 | データ分析と統計解析の基礎、実務への活用 | オンライン | |
| 2026/4/29 | データ分析と統計解析の基礎、実務への活用 | オンライン | |
| 2026/5/13 | ICH Q8/Q9が求めるQbD/QRMに基づく製剤開発手順と実験計画法の活用 | オンライン | |
| 2026/5/14 | 図解と演習で学ぶ実験計画法入門 | オンライン | |
| 2026/5/20 | AIを使った非線形実験計画法と実験計画法 | オンライン | |
| 2026/5/20 | Excelを用いた基本統計解析手法の進め方 | オンライン | |
| 2026/5/21 | AIを使った非線形実験計画法と実験計画法 | オンライン | |
| 2026/5/21 | 最新動向を俯瞰的に学び、データサイエンティスト/材料開発者が知っておくべき基礎 | オンライン | |
| 2026/5/21 | Pythonデータ分析実践講座 (入門編) | オンライン | |
| 2026/5/22 | 生成AIを用いた官能評価の設計とデータ解析・構造化 | オンライン | |
| 2026/5/22 | 製造業の実務で使う統計・多変量解析 | オンライン | |
| 2026/5/22 | Pythonデータ分析実践講座 (入門編) | オンライン | |
| 2026/5/25 | 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・開発実施手順 | オンライン | |
| 2026/5/28 | 材料・分析データに活かすためのケモメトリクスの基礎と実践 | オンライン | |
| 2026/5/29 | Excelを用いた基本統計解析手法の進め方 | オンライン | |
| 2026/6/2 | 生成AIを用いた官能評価の設計とデータ解析・構造化 | オンライン |
| 発行年月 | |
|---|---|
| 2025/3/31 | ベイズ最適化の活用事例 |
| 2023/12/27 | 実験の自動化・自律化によるR&Dの効率化と運用方法 |
| 2023/6/30 | 生産プロセスにおけるIoT、ローカル5Gの活用 |
| 2022/8/31 | 医療機器の設計開発における統計的手法とそのサンプルサイズ設定 |
| 2021/10/18 | 医療機器の設計・開発時のサンプルサイズ設定と設定根拠 |
| 2021/6/28 | AI・MI・計算科学を活用した蓄電池研究開発動向 |
| 2018/4/25 | 統計学的アプローチを活用した分析法バリデーションの評価及び妥当性 |
| 2017/5/10 | 分析法バリデーション実務集 |