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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、スモールデータの解析の実態と、その方法論、データ収集の考え方を、実例を通じて解説いたします。

本セミナーでは、医薬学分野におけるケモインフォマティックス最前線と応用例を解説いたします。

本セミナーでは、データの使い方の基礎から、いま人工知能で話題となっているディープラーニングまで、基本的な考え方と手法の原理を解説いたします。

本セミナーでは、統計の基礎について、Microsoft Excelでの演習を交えて、体験的にわかり易く説明いたします。

本セミナーでは、おもに統計における正則化線形回帰という視点からスパースモデリングを概観し、多数提案されている主要な発展的手法も解説いたします。
さらに、具体的な問題をスパースモデリングにより定式化して効率的に解決する事例を、簡単なプログラム例とデモを交えて紹介いたします。

本セミナーでは、講師のこれまでの音声研究のノウハウと、各種企業との共同研究の経験値を組み合わせ、音が故障検知や故障予知にどのように利用できるかを説明いたします。
ディジタル信号処理の基礎から、音の特徴量の求め方までを平易に解説した後、それらの故障検知への利用方法、およびその故障予知への発展の方法について、可能なアプローチをご紹介いたします。
また、実際の環境音、騒音などを鑑みて、比較的平易に取り組める雑除去手法も紹介いたします。

本セミナーでは、データ駆動型のアプローチの一つであるベイズ最適化に注目し、基本的な方法論と現実の問題を計算機上でシミュレート可能なモデルに落とし込むアイデアについて解説いたします。

本セミナーでは、ケモ・マテリアル・データのをもとに、Rプログラミングによる統計検定、多変量データの作り方、さまざまな視覚化法、機械学習、化学構造情報処理について実習を交えて解説いたします。

本セミナーでは、分析バリデーションに必要な統計の基礎から解説し、具体的な実験データを使って、データ解析の考え方、方法、解釈について、質疑応答を交えて解説いたします。