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
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本セミナーでは、まず、実験計画法の原理と問題点の解説を行います。
その上で、実験計画法の問題点を補うために人工知能の一種であるディープラーニング (ニューラルネットワークモデル=超回帰式) を併用した、製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。
本セミナーでは、まず、実験計画法の原理と問題点の解説を行います。
その上で、実験計画法の問題点を補うために人工知能の一種であるディープラーニング (ニューラルネットワークモデル=超回帰式) を併用した、製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。
本セミナーでは、実験計画法、品質工学 (静特性・動特性・MT法) の基礎から応用までを実習を交えて解説いたします。
本セミナーでは、エンジニアリングに適した人工知能技術であるニューラルネットワークモデルとMTシステムに関して、基礎的な解説を行った上で、製造業における具体的な事例を用いて応用ノウハウを解説いたします。
本セミナーでは、エンジニアリングに適した人工知能技術であるニューラルネットワークモデルとMTシステムに関して、基礎的な解説を行った上で、製造業における具体的な事例を用いて応用ノウハウを解説いたします。
本セミナーでは、製造業の実務で使う各種データ分析の実践的な方法を中心に講義いたします。また、具体的な事例を通してデータ分析の基礎と手順を解説いたします。
そして、統計解析パッケージソフトウェアを使って、実際にデータ分析の演習を行います。
本セミナーでは、製造業の実務で使う各種データ分析の実践的な方法を中心に講義いたします。また、具体的な事例を通してデータ分析の基礎と手順を解説いたします。
そして、統計解析パッケージソフトウェアを使って、実際にデータ分析の演習を行います。
本セミナーでは、実験計画法、品質工学 (静特性・動特性・MT法) の基礎から応用までを実習を交えて解説いたします。
本セミナーでは、品質工学の中心的な部分であるパラメータ設計の考え方と手順を説明の中心に、失敗しないためのポイントについて、演習問題や成功事例も交えながら、わかりやすく解説いたします。