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本セミナーでは、実験計画法の基礎から解説し、分散分析、交互作用、直交表の基礎と応用事例までを解説いたします。

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。

本セミナーでは、官能評価について基礎から解説し、適切な実験計画の立て方、評定尺度の考え方、目的に応じた分析方法の選定・解釈の仕方について詳解いたします。

本セミナーでは、実験の考え方や実験データの解析、記録の仕方、まとめ方について、特に実験ノートに代表される“記録“に重点を置いて解説いたします。

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。

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。

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。

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。

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、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。