tech-seminar.jp

本セミナーでは、Pythonの基礎から解説し、機械学習における教師あり学習 (分類問題と回帰問題) および教師なし学習 (次元圧縮およびクラスター解析) 、医薬品開発への応用について詳解いたします。

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。

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。

本セミナーでは、化合物構造をコンピュータ上で扱うために、ケモインフォマティクスの基礎である「化合物の表記方法、分子フィンガープリント、分子記述子」について、Pythonのケモインフォマティクス用ライブラリーであるRDKitを用いて解説いたします。

本セミナーでは、医療ビッグデータ/リアルワールドデータを用いるための医薬品研究や臨床研究を実施するためのデータマイニングおよびデータモデリングについて解説いたします。
レセプトデータや健診データなどのリアルワールドデータの種類やその内容について解説し、実際の事例を紹介しながらデータを扱う上での問題点や個人情報保護などの法的コンプライアンスをふまえた注意点についても解説いたします。

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。

本セミナーでは、量子コンピュータの登場により他分野からも注目を集めつつある量子化学計算の基礎について概観いたします。

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。

本セミナーでは、深層学習 (Deep Learning)の基礎から解説し、半教師あり学習・転移学習などを用いたデータ不足の補い方、ラベル付きデータが少ない場合でも、精度を上げる方法について詳解いたします。