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本セミナーでは、講師が考える「品質管理と統計解析」の関係を深掘りし、真に役立つ統計手法を身に着けることを目的としております。
ExcelのHow toを理解するのではなく、「何故この手法で解析するのか」「この結果はどう解釈したらよいの」という、品質管理技術者が好奇心を持ってデータと対峙できるよう構成しております。

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、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、深層学習と対比しながらMTシステム、特にMT法の考え方から具体的な利用方法まで丁寧に解説いたします。
時系列データや振動波形の扱い方、画像データの扱い方なども併せて学んでいただけます。

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、信頼性評価に関する基礎、注意事項から短時間で行うための加速試験法、信頼性評価試験で得られた故障データをどのように扱うかまで事例を交えて紹介いたします。