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

Pythonのセミナー・研修・出版物

物質科学に適したデータ同化の基礎と手法・実例

2024年8月28日(水) 13時00分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、実験データとシミュレーションデータを統合することで高精度な予測モデルを得られるデータ同化について取り上げ、データ同化の物質科学への適用について、基礎・手法、データ同化を用いたBayes最適化、材料探索とプロセスインフォマティクスの実例を、演習を交えて解説いたします。

機械学習 実践編

2024年8月5日(月) 10時00分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、機械学習について基礎から解説し、ディープラーニングの具体的な実践方法をわかりやすく解説いたします。

機械学習による適応的実験計画

2024年7月31日(水) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、研究開発の高精度化・高効率化を実現するデータ駆動型アプローチ・機械学習・実験計画について詳しく解説いたします。
機械学習による実験計画の考え方から、ベイズ最適化・能動学習の基礎、機械学習モデルの超パラメータ最適化・品質領域の推定・プロセス条件の最適化などの材料工学への各応用例、Pythonによる実行方法までを解説いたします。

ベイズ統計学の基礎と演習

2024年7月31日(水) 10時00分2024年8月2日(金) 16時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、ベイズ統計学について基礎からわかりやすく解説し、一般的な統計学との違い、ベイズ統計学の使いどころがわかる事例も紹介いたします。

外観検査のデジタル化・自動化

2024年7月27日(土) 10時30分2024年7月31日(水) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、外観検査システムの基礎から画像処理、機械学習、ディープラーニングと順を追って作成に必要な技術について解説いたします。

ベイズ統計学の基礎と演習

2024年7月24日(水) 10時00分16時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、ベイズ統計学について基礎からわかりやすく解説し、一般的な統計学との違い、ベイズ統計学の使いどころがわかる事例も紹介いたします。

外観検査のデジタル化・自動化

2024年7月10日(水) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、外観検査システムの基礎から画像処理、機械学習、ディープラーニングと順を追って作成に必要な技術について解説いたします。

ディープラーニングと機械学習プロジェクトの進め方

2024年7月8日(月) 10時00分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、機械学習について基礎から解説し、ディープラーニングの具体的な実践方法をわかりやすく解説いたします。

外観検査の自動化の進め方と画像データ取得およびAIによる検査のポイント

2024年6月24日(月) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、外観検査システムの基礎から画像処理、機械学習、ディープラーニングと順を追って作成に必要な技術について解説いたします。

Pythonではじめる機械学習入門講座

2024年6月18日(火) 10時30分16時30分
オンライン 開催

機械学習/AIによる特許調査の高度化で実践するスマート特許戦略

2024年6月18日(火) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、特許調査の実務について基礎から解説し、機械学習による特許調査をデモを交えて解説いたします。

機械学習による異常検知入門

2024年6月14日(金) 10時30分16時30分
東京都 開催 会場 開催

本セミナーは、Google Colabを使用して、PyCaretを利用した異常検知プログラムを動かすハンズオンセッションを行います。

分子シミュレーションの基礎と高分子材料の研究・開発の効率化への展開

2024年6月11日(火) 11時00分2024年6月24日(月) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、階層的な構造をもつ高分子の構造形成に焦点を当て、その基礎概論を述べたあと、高分子のモデリング手法や分子シミュレーション手法の基礎を解説いたします。
また、OCTAやLAMMPS、Gromacsなど、高分子シミュレーションにおいてよく用いられるソフトウェアについて、最近の研究事例を交えて紹介いたします。

機械学習 (ディープラーニング) の基礎・活用・実践 (全3回)

2024年6月10日(月) 10時00分17時00分
2024年7月8日(月) 10時00分17時00分
2024年8月5日(月) 10時00分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、機械学習について基礎から解説し、ディープラーニングの具体的な実践方法をわかりやすく解説いたします。

Python基礎と機械学習 基礎

2024年6月10日(月) 10時00分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、機械学習について基礎から解説し、ディープラーニングの具体的な実践方法をわかりやすく解説いたします。

ベイズ統計学の基礎と演習

2024年5月31日(金) 10時00分2024年6月4日(火) 16時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、ベイズ統計学について基礎からわかりやすく解説し、一般的な統計学との違い、ベイズ統計学の使いどころがわかる事例も紹介いたします。

分子シミュレーションの基礎と高分子材料の研究・開発の効率化への展開

2024年5月28日(火) 11時00分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、階層的な構造をもつ高分子の構造形成に焦点を当て、その基礎概論を述べたあと、高分子のモデリング手法や分子シミュレーション手法の基礎を解説いたします。
また、OCTAやLAMMPS、Gromacsなど、高分子シミュレーションにおいてよく用いられるソフトウェアについて、最近の研究事例を交えて紹介いたします。

ベイズ統計学の基礎と演習

2024年5月23日(木) 10時00分16時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、ベイズ統計学について基礎からわかりやすく解説し、一般的な統計学との違い、ベイズ統計学の使いどころがわかる事例も紹介いたします。

スパース推定の本質の理解と実装応用技術への展開

2024年5月17日(金) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、線形回帰、Lasso、多変量解析、データサイエンスへの応用技術を解説いたします。

実験計画法・ベイズ最適化を用いた効率的な実験デザイン

2024年5月8日(水) 10時30分2024年5月21日(火) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、材料設計や生物実験、心理学実験など様々なタイプの実験のデザインで求められる実験計画法や統計的検定、ベイズ最適化などの効率的にデータを収集するための方法について解説いたします。

ExcelとPythonによる多変量解析 超入門

2024年4月26日(金) 10時00分16時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、Pythonプログラミングの基礎、統計解析の基礎、Pythonを使った統計解析手法について、わかりやすく解説いたします。

技術者・研究者のための多変量解析入門講座

2024年4月24日(水) 12時30分2024年4月26日(金) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、多変量解析について基礎から解説し、重回帰分析、主成分分析、分散分析 (ANOVA) 、クラスター分析など代表的な手法について解説いたします。
ご自身が関わっている業務や研究課題について、どのような手法を適用していくべきか、そのためにどんな準備が必要かについて、ヒントが得られることと思います。

ディープラーニングの基礎と実践

2024年4月19日(金) 10時30分2024年4月23日(火) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、機械学習について基礎から解説し、ディープラーニングの具体的な実践方法をわかりやすく解説いたします。

実験計画法・ベイズ最適化を用いた効率的な実験デザイン

2024年4月19日(金) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、材料設計や生物実験、心理学実験など様々なタイプの実験のデザインで求められる実験計画法や統計的検定、ベイズ最適化などの効率的にデータを収集するための方法について解説いたします。

ディープラーニングの基礎と実践

2024年4月15日(月) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、機械学習について基礎から解説し、ディープラーニングの具体的な実践方法をわかりやすく解説いたします。

技術者・研究者のための多変量解析入門講座

2024年4月11日(木) 12時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、多変量解析について基礎から解説し、重回帰分析、主成分分析、分散分析 (ANOVA) 、クラスター分析など代表的な手法について解説いたします。
ご自身が関わっている業務や研究課題について、どのような手法を適用していくべきか、そのためにどんな準備が必要かについて、ヒントが得られることと思います。

多変量解析・データ処理 超入門

2024年4月4日(木) 10時30分16時30分
2024年4月5日(金) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、多変量解析・データ処理の基礎から解説し、特徴抽出や次元削減、データ前処理、相関とパターンの発見など、解析の手順を事例を交えて、分かりやすく解説いたします。

Pythonによるアンサンブル学習の基礎と応用

2024年3月29日(金) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、アンサンブル学習とよばれるデータサイエンスの手法について取り上げ、バギング、ランダムフォレスト、ブースティングの基本的な考え方からPythonによる実装例までやさしく解説いたします。

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