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実験計画法のセミナー・研修・出版物

医薬品開発における製剤の安定化のポイントと実務対応

2024年1月17日(水) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、製剤の安定化研究に役立つ方法論について解説いたします。
添加剤の選択のための実験計画の立案と解析法、薬物の活性化エネルギーを求めるためのアレニウス則およびワイブル確率の活用法、速度解析のための帰納的シミュレーション法、ICH Q1Eガイドラインに基づく有効期間の推定法、製剤中の結晶多型の定量のための、透過ラマンスペクトルの多変量解析法について詳解いたします。

ベイズ最適化を用いた材料開発への応用

2023年12月13日(水) 12時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、ベイズ最適化について基礎から解説し、条件最適化・適切な課題設定・複数の物性値の最適化などのポイントを詳しく解説いたします。

技術者のための基礎から学ぶ実験計画法講座

2023年12月5日(火) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、実際の問題に対して適用できるよう具体的な例題をもとに、受講者の皆様が実験計画法を使えるようになっていただくことを目指します。

スケールアップ・ダウン検討、失敗例/解決 (対処) 法と実験計画法による効率的なデータ収集

2023年11月29日(水) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは実際に経験した事例 (失敗例) を参考に各開発段階で行う実験の注意点、実際のスケールアップ製造で遭遇した問題点をどのように対処、解決したかを説明し、更にそこから得られた知見をもとに効率的な実験計画の立て方、必要なデータの集め方を説明いたします。

医薬品開発における製剤の安定化のポイントと実務対応

2023年11月24日(金) 10時30分2023年11月27日(月) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、製剤の安定化研究に役立つ方法論について解説いたします。
添加剤の選択のための実験計画の立案と解析法、薬物の活性化エネルギーを求めるためのアレニウス則およびワイブル確率の活用法、速度解析のための帰納的シミュレーション法、ICH Q1Eガイドラインに基づく有効期間の推定法、製剤中の結晶多型の定量のための、透過ラマンスペクトルの多変量解析法について詳解いたします。

開発成果の質と開発効率を向上させる「統計的組合せ最適化:実験計画法」と「Excel上で構築可能な人工知能を使用する汎用的インフォマティクス:非線形実験計画法」実践入門

2023年11月22日(水) 10時00分2023年11月24日(金) 16時30分
オンライン 開催

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。

開発成果の質と開発効率を向上させる「統計的組合せ最適化:実験計画法」と「Excel上で構築可能な人工知能を使用する汎用的インフォマティクス:非線形実験計画法」実践入門

2023年11月14日(火) 10時00分16時30分
オンライン 開催

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。

医薬品開発における製剤の安定化のポイントと実務対応

2023年11月10日(金) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、製剤の安定化研究に役立つ方法論について解説いたします。
添加剤の選択のための実験計画の立案と解析法、薬物の活性化エネルギーを求めるためのアレニウス則およびワイブル確率の活用法、速度解析のための帰納的シミュレーション法、ICH Q1Eガイドラインに基づく有効期間の推定法、製剤中の結晶多型の定量のための、透過ラマンスペクトルの多変量解析法について詳解いたします。

実験計画法の基本、活用手法と直交表の使い方

2023年10月31日(火) 10時00分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、統計学・実験計画法について基礎から解説いたします。
さらに、応用が効くように効率的な実験の計画方法、目的に応じた実験データの分析方法などを、例題を交えてわかりやすく解説いたします。

ベイズ最適化の材料開発への適用のポイント

2023年10月24日(火) 13時00分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、ベイズ最適化の基礎や活用のコツ、ベイズ最適化を活用した材料開発の最新動向について解説いたします。

技術者・研究者のための実験計画法入門

2023年10月6日(金) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、実験計画法に必要な統計の基礎から、実験計画法の基礎、効率的なデータ収集と分析等について解説いたします。

ベイズ最適化による材料探索、実験工程の効率化

2023年10月5日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、実応用上特に重要となる単目的最適化問題、多目的最適化問題およびロバスト最適化問題をベースにベイズ最適化のアルゴリズムについて解説いたします。
また、ベイズ最適化を行う際は獲得関数と呼ばれる評価関数を適切に設計する必要があるが、どのような問題に対してどのような獲得関数を設計すべきかについても概説いたします。

Quality by Designのための実験計画法

2023年9月29日(金) 14時15分16時30分
オンライン 開催

データ解析・ベイズ最適化の基礎と実験計画法による材料・プロセス・装置設計への適用・最新事例

2023年8月28日(月) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、効率的な材料設計やプロセス・装置設計を可能にする実験計画法について取り上げ、必要なデータ解析理論とベイズ最適化の基礎、具体的な応用例や最新の研究事例などを解説いたします。

実験計画法 (3)

2023年8月10日(木) 13時00分17時00分
オンライン 開催

実験計画法 (2)

2023年8月4日(金) 13時00分17時00分
オンライン 開催

実験計画法 (1)

2023年7月28日(金) 13時00分17時00分
オンライン 開催

実験計画法 (3日間)

2023年7月28日(金) 13時00分17時00分
2023年8月4日(金) 13時00分17時00分
2023年8月10日(木) 13時00分17時00分
オンライン 開催

実験計画、データの統計解析と報告書作成の仕方〜入門

2023年7月6日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、統計的データ解析と実験計画法について基礎から丁寧に解説し、データ解析、効率の良い実験、直交表の実践方法まで、Excelでの演習を通して習得していただきます。

ベイズ最適化の材料開発への適用のポイント

2023年6月15日(木) 13時00分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、ベイズ最適化の基礎や活用のコツ、ベイズ最適化を活用した材料開発の最新動向について解説いたします。

統計学の基礎から学ぶ実験計画法 (2日間)

2023年6月6日(火) 10時30分16時30分
2023年6月7日(水) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、統計学・実験計画法について基礎から解説いたします。
さらに、応用が効くように効率的な実験の計画方法、目的に応じた実験データの分析方法などを、例題を交えてわかりやすく解説いたします。

Excel演習で学ぶ実験計画法 2日間コース

2023年6月2日(金) 10時30分2023年6月15日(木) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、すぐに活用できるデータ分析 (ヒストグラム、F検定とt検定、実験計画法から一元配置の実験とL18直交実験、重回帰分析) に絞り、設計段階〜既存工程のデータから優位な設計条件を選定するための実験計画の方法についてExcel演習を通して学びます。

商品開発のための実験計画 (品質工学による最適設計)

2023年6月2日(金) 10時30分2023年6月15日(木) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、すぐに活用できるデータ分析 (ヒストグラム、F検定とt検定、実験計画法から一元配置の実験とL18直交実験、重回帰分析) に絞り、設計段階〜既存工程のデータから優位な設計条件を選定するための実験計画の方法についてExcel演習を通して学びます。

データ分析に必要な基礎知識の習得と実験計画に必要な既存データの活用方法

2023年6月2日(金) 10時30分2023年6月15日(木) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、すぐに活用できるデータ分析 (ヒストグラム、F検定とt検定、実験計画法から一元配置の実験とL18直交実験、重回帰分析) に絞り、設計段階〜既存工程のデータから優位な設計条件を選定するための実験計画の方法についてExcel演習を通して学びます。

図解と演習で学ぶ実験計画法入門

2023年5月30日(火) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは実験計画法を統計の基礎から学び、合理的な製剤設計、工程設計に資することを目指しています。

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