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本セミナーでは、機械学習で基本的に用いられる「予測」「分類」「分布推定」「ベイズ最適化」技術の背景にある数学を簡単に解説し、「機械学習ポテンシャル」「スペクトル分類」「ピーク推定」等、マテリアルズ・インフォマティクスで用いられる機械学習の基礎とノウハウについて詳解いたします。

本セミナーでは、機械学習で基本的に用いられる「予測」「分類」「分布推定」「ベイズ最適化」技術の背景にある数学を簡単に解説し、「機械学習ポテンシャル」「スペクトル分類」「ピーク推定」等、マテリアルズ・インフォマティクスで用いられる機械学習の基礎とノウハウについて詳解いたします。

本セミナーでは、ラマン分光法を中心に振動分光学の基礎を修得して、各産業界で利用するために必要な知識と活用例をお話しいたします。

本セミナーでは、ラマン分光法を中心に振動分光学の基礎を修得して、各産業界で利用するために必要な知識と活用例をお話しいたします。

本セミナーでは、廃プラスチックの選別技術の種類、特徴から装置開発、廃プラスチックを巡る国際的な課題と最新動向について詳解いたします。

本セミナーでは、FT-IRを正しく使用し、得られたスペクトルを正しく解析するために必要な基礎知識の習得を目的としております。
赤外分光法の基礎、スペクトルの解析とデータ処理方法、顕微測定を含むFT-IRの測定方法と適用可能な試料形態、サンプリング時のコツと失敗例、実際のアプリケーション事例を通じて、試料に応じた測定装置・測定法の選択からスペクトルの正しい理解・評価について詳解いたします。

本セミナーでは、FT-IRの基礎的な事項の確認、イメージング (マッピング) の測定と解析方法、解析図の見方、スペクトル解析、図を作成することのメリットとデメリットについて実例を紹介しながら解説いたします。

本セミナーでは、FT-IRの基礎的な事項の確認、イメージング (マッピング) の測定と解析方法、解析図の見方、スペクトル解析、図を作成することのメリットとデメリットについて実例を紹介しながら解説いたします。

本セミナーでは、赤外分光法・ラマン分光法の基礎、スペクトルの解析とデータ処理方法、測定方法と測定時のノウハウ、サンプリング時のコツと失敗例、実際のアプリケーション事例について詳解いたします。

本セミナーでは、スペクトル解析について基礎から解説し、実際の事例・様々な手法による分析例を交えて詳細に解説いたします。

本セミナーでは、データインフォマティクスの基礎を学び、データインフォマティクスを使うことで、難しいとされる赤外・近赤外分光法のスペクトルデータを解釈する手段について解説いたします。

本セミナーでは、FT-IRの基礎的な事項の確認、イメージング (マッピング) の測定と解析方法、解析図の見方、スペクトル解析、図を作成することのメリットとデメリットについて実例を紹介しながら解説いたします。

本セミナーでは、レーザーラマン顕微鏡を使いこなすために必要な基礎知識や、ラマンスペクトルの扱い方について基礎から解説いたします。
また、講義終了後にレーザーラマン顕微鏡の説明、高分子材料の各種ラマン分光イメージング実演を行います。