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本セミナーでは、医薬品CMC・製造におけるAI・機械学習とデータ活用の最新動向と実践事例、データの収集・分析、AIを用いた予測モデルの構築、GMPにおけるAIの適用事例について解説いたします。

本セミナーでは、実験科学者である講師らの研究グループで行った、小規模データへの機械学習の効果的活用によるマテリアルズインフォマティクスの研究事例について紹介いたします。

本セミナーでは、AI・LLMの学習時間短縮と性能、回答精度の向上をテーマに、最新の技術動向と実践的なアプローチを紹介いたします。
LLMの基礎から、その学習を効率化する方法、性能を最大化するポイント、回答精度を向上させるためのテクニックまで、幅広くお伝えします。

このセミナーではPython, 統計、ケモメトリクス・機械学習について基礎から解説し、スペクトルデータから目的変数の予測、画像解析など、実践的なプログラムを通して解説いたします。

このセミナーではPython, 統計、ケモメトリクス・機械学習について基礎から解説し、スペクトルデータから目的変数の予測、画像解析など、実践的なプログラムを通して解説いたします。

本セミナーでは、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いたします。
また、故障検知への利用および故障予知への発展の方法へのアプローチを紹介いたします。

本セミナーでは、ベイズ統計及びベイズモデリングの基本的な考え方を多くの例を交えて解説いたします。
また、最近話題のベイズ分析ツールRStanなどの基礎となるアルゴリズム (マルコフ連鎖モンテカルロ法)を取り上げ、ベイズ統計の各モデリング手法、RStanによるデータ分析の実践例を示します。

本セミナーでは、データの活用目的に応じた統計手法とデータ解析のポイントを座学とExcelによる演習や事例を交えて解説いたします。

本セミナーでは、重回帰分析やロジスティック回帰分析、主成分分析といった主要な多変量解析手法を実務に即した形で解説いたします。

本セミナーでは、データの活用目的に応じた統計手法とデータ解析のポイントを座学とExcelによる演習や事例を交えて解説いたします。

このセミナーではPython, 統計、ケモメトリクス・機械学習について基礎から解説し、スペクトルデータから目的変数の予測、画像解析など、実践的なプログラムを通して解説いたします。

本セミナーでは、ベイズ推定の基礎から実装までを解説し、どのように応用できるのかをX線光電子分光スペクトルや磁気コンプトン散乱データを例にとって説明いたします。