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本セミナーでは、ベイズ統計及びベイズモデリングの基本的な考え方を多くの例を交えて解説いたします。
また、最近話題のベイズ分析ツールRStanなどの基礎となるアルゴリズム (マルコフ連鎖モンテカルロ法)を取り上げ、ベイズ統計の各モデリング手法、RStanによるデータ分析の実践例を示します。

本セミナーでは、反応装置・プロセス設計について基礎から解説し、ラボでの実験データの解析方法からパイロットプラント・実プラントの基本設計方法までを詳説いたします。

本セミナーでは、ChatGPTを活用した多変量解析の学習法と実践法について基礎から解説いたします。

本セミナーでは、AI・LLMの学習時間短縮と性能、回答精度の向上をテーマに、最新の技術動向と実践的なアプローチを紹介いたします。
LLMの基礎から、その学習を効率化する方法、性能を最大化するポイント、回答精度を向上させるためのテクニックまで、幅広くお伝えします。

このセミナーではPython, 統計、ケモメトリクス・機械学習について基礎から解説し、スペクトルデータから目的変数の予測、画像解析など、実践的なプログラムを通して解説いたします。

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本セミナーでは、ベイズ統計及びベイズモデリングの基本的な考え方を多くの例を交えて解説いたします。
また、最近話題のベイズ分析ツールRStanなどの基礎となるアルゴリズム (マルコフ連鎖モンテカルロ法)を取り上げ、ベイズ統計の各モデリング手法、RStanによるデータ分析の実践例を示します。

本セミナーでは、CMOSイメージセンサを扱う上で必要な普遍的な基礎技術を解説いたします。
また、イメージセンサ独特の性能とその評価技術についても解説いたします。

このセミナーではPython, 統計、ケモメトリクス・機械学習について基礎から解説し、スペクトルデータから目的変数の予測、画像解析など、実践的なプログラムを通して解説いたします。

本セミナーでは、ソフトウェアの分野に特化し、どういう場合にどの知財を使ったらよいのか、またどのような準備をすればよいのかを説明いたします。