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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、最初に画像の前処理・特徴量抽出手法について紹介した後、機械学習や深層学習による画像認識システムについて、プログラミング言語Pythonによるプログラム例とともに紹介いたします。
また、画像認識システムのサンプルプログラムを紹介するとともに、システム構築にあたっての注意点について解説いたします。

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。

本セミナーでは、ディープラーニングとXAIの基礎から解説し、XAIを用いたディープラーニングの精度向上の検討手法、業務課題へのXAIを活用した提案について詳解いたします。

本セミナーでは、画像処理プログラミングの基本、およびオープンソースの画像処理ライブラリであるOpenCVの導入から基礎について解説します。

本セミナーでは、Pythonを用いた科学技術計算について、主に機械学習に関する事項に焦点をあて、デモを交えて解説いたします。

本セミナーでは、グラフニューラルネットワークの基本的な知識およびいくつかの研究事例について紹介するとともに、今後の学習のための情報源などについても解説いたします。

本セミナーでは、最初に画像の前処理・特徴量抽出手法について紹介した後、機械学習や深層学習による画像認識システムについて、プログラミング言語Pythonによるプログラム例とともに紹介いたします。
また、画像認識システムのサンプルプログラムを紹介するとともに、システム構築にあたっての注意点について解説いたします。

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。