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本セミナーでは、化学工学におけるデータ解析について取り上げ、特にニューラルネットワークに焦点を置いてその利活用手法について解説いたします。

本セミナーでは、ベイズ推定の基礎から実装までを解説し、どのように応用できるのかをX線光電子分光スペクトルや磁気コンプトン散乱データを例にとって説明いたします。

本セミナーでは、化学系の方が機械学習を研究開発に取り入れる際に必要となる、機械学習およびPythonプログラミングに関する基礎、実際の化学データの取り扱いについて解説いたします。

本セミナーでは、ベイズ推定の基礎から実装までを解説し、どのように応用できるのかをX線光電子分光スペクトルや磁気コンプトン散乱データを例にとって説明いたします。

本セミナーでは、自律駆動型研究の基礎、世界の最新動向、データ駆動型材料探索、研究プロセスの最適化、実験自動化、自律駆動型技術による材料開発事例、データ管理システムの構築、AI技術・ロボット技術の最新動向、自律駆動型材料開発の課題と展望などを解説いたします。

本セミナーでは、研究開発データの一元管理、開発スピードの向上を目的として、研究開発データの取得・蓄積・活用方法を最新事例とともに解説いたします。

本セミナーでは、実験計画法の基礎として原理と問題点から解説し、実験計画法の問題点を補うためにディープラーニングを併用した、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。

本セミナーでは、再生医療等製品の最新の研究動向ならびにCMC特性を考慮した商品コンセプト構築と開発戦略について、最新の研究動向や課題に関連する事例をもとに実現可能な再生医療とその成功要因を解説いたします。

本セミナーでは、ファーマコメトリクスの基礎から、臨床でのファーマコメトリクスの活用による適切な投与設計と副作用発現の低下にむけた現状や今後の展望について解説いたします。

本セミナーでは、ファーマコメトリクスの基礎から、臨床でのファーマコメトリクスの活用による適切な投与設計と副作用発現の低下にむけた現状や今後の展望について解説いたします。

本セミナーでは、回帰モデルに注目し、機械学習を用いた化合物の特性予測、そしてベイズ最適化を用いた条件探索について、Pythonを使った実装を交えて解説いたします。

本セミナーでは、回帰モデルに注目し、機械学習を用いた化合物の特性予測、そしてベイズ最適化を用いた条件探索について、Pythonを使った実装を交えて解説いたします。