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、化粧品の品質管理のための統計的モデリングとして「相関分析」と「回帰分析」を考え、観察研究における予測、実験研究における因果効果の発見について解説いたします。
本セミナーでは、官能評価について基礎から解説し、官能評価の手法の中からQDA法、SD法、CATA法を取り上げ、その内容を解説いたします。
また、得られたデータの解析法について、サンプルデータを用いて解説し、触感を伴う官能評価データの化粧品・医薬部外品などの商品開発への活用法について考察いたします。
本セミナーでは、化粧品の品質管理のための統計的モデリングとして「相関分析」と「回帰分析」を考え、観察研究における予測、実験研究における因果効果の発見について解説いたします。
本セミナーでは、分析法バリデーションの基礎、必要な統計知識、分析法バリデーションの応用について、視覚的に理解しやすい絵やグラフを用い、演習を交えながら具体的に分かりやすく解説いたします。
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また、得られたデータの解析法について、サンプルデータを用いて解説し、触感を伴う官能評価データの化粧品・医薬部外品などの商品開発への活用法について考察いたします。
本セミナーでは、生成AIブームの火付け役でもあるChat GPT など革新的なTransformerニューラルネットを基盤とした技術とその応用可能性について解説いたします。
本セミナーでは、実務で使えるデータ分析手法、統計解析の危うさとグラフによる目視確認の重要性、成果が出やすい手法、重回帰分析、主成分分析、クラスター分析、因子分析などについて、実務経験豊富な講師が、実践的に分かりやすく解説いたします。
本セミナーでは、実験計画法の基礎として原理と問題点から解説し、実験計画法の問題点を補うためにディープラーニングを併用した、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、分析法バリデーションの基礎、必要な統計知識、分析法バリデーションの応用について、視覚的に理解しやすい絵やグラフを用い、演習を交えながら具体的に分かりやすく解説いたします。
本セミナーは、新材料設計、材料製造プロセスの効率化、画像による材料検査の自動化を目指す技術者や研究者にとって、業務の質を向上させ、競争力を高めるための知識とスキルを提供いたします。
本セミナーでは、実験計画法の基礎として原理と問題点から解説し、実験計画法の問題点を補うためにディープラーニングを併用した、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。
本セミナーは、新材料設計、材料製造プロセスの効率化、画像による材料検査の自動化を目指す技術者や研究者にとって、業務の質を向上させ、競争力を高めるための知識とスキルを提供いたします。
本セミナーでは、回帰モデルに注目し、機械学習を用いた化合物の特性予測、そしてベイズ最適化を用いた条件探索について、Pythonを使った実装を交えて解説いたします。
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。
本セミナーでは、回帰モデルに注目し、機械学習を用いた化合物の特性予測、そしてベイズ最適化を用いた条件探索について、Pythonを使った実装を交えて解説いたします。
データを適切に取り扱い、分析を行うことが、どの分野でも重要な課題となっています。
このセミナーでは、Excelを操作しながら、単に計算の方法を知るだけでなく、なぜそのような計算を行うのかといった仕組みの理解についても重点をおいて解説いたします。
本セミナーでは、統計の基礎から解説し、真度・併行精度・室内再現性を評価するための試験デザインと解析方法、直線性を評価するための試験デザインと解析方法について詳解いたします。
本セミナーでは、データでものを観る見方、データの基本分布形態 (正規分布) の理解・活用法、良品を作り続ける能力の判断、管理図の見方・使い方が分かる、仕入れ先・原材料の違いの有無をデータから判断するノウハウについて、事例を交え分かりやすく解説いたします。