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ベイズ統計のセミナー・研修・出版物

ベイズ推定を用いたデータ解析

2025年2月4日(火) 12時30分2025年2月6日(木) 16時30分
オンライン 開催

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。

ベイズ推定を用いたデータ解析

2025年1月22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。

ベイズ最適化を活用した実験の効率化と開発期間短縮

2025年1月20日(月) 10時30分16時15分
オンライン 開催

本セミナーでは、実験の効率化に焦点を当て、研究知見を効果的に組み込んだデータ駆動型の実験計画手法、効率的な組成予測から試行回数の低減、製品開発まで事例を交えて解説いたします。

機械学習に基づいた不確実環境下における適応的実験計画

2024年12月4日(水) 13時00分16時00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取り上げ、ベイズ最適化の基礎について解説いたします。
また、不確実性を伴う制御できない変数が存在するもとでの制御可能変数の良さをロバスト尺度により定量化し、このロバスト尺度に対するベイズ最適化手法について紹介いたします。

Pythonによる機械学習の基礎と異常検知への適用、実装ポイント

2024年11月25日(月) 10時30分2024年12月4日(水) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、機械学習の基本的な教師あり学習手法の考え方や理論的背景の説明とともに、Pythonを用いた簡単な例題を交えて機械学習の理解を深めます。

カルマンフィルタの基礎理論

2024年11月19日(火) 10時00分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、カルマンフィルタの基礎理論について詳細に解説します。センシング、制御、あるいは機械学習などのAI の分野とカルマンフィルタの関係についても述べます。

Pythonによる機械学習の基礎と異常検知への適用、実装ポイント

2024年11月15日(金) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、機械学習の基本的な教師あり学習手法の考え方や理論的背景の説明とともに、Pythonを用いた簡単な例題を交えて機械学習の理解を深めます。

機械学習による適応的実験計画

2024年11月11日(月) 10時00分16時00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取り上げ、ベイズ最適化の基礎について解説いたします。
また、不確実性を伴う制御できない変数が存在するもとでの制御可能変数の良さをロバスト尺度により定量化し、このロバスト尺度に対するベイズ最適化手法について紹介いたします。

データ駆動科学の基礎・実践

2024年10月30日(水) 10時30分16時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、ベイズ計測の創始者である講師が、ベイズ計測の基礎から計測インフォマティクスの活用方法まで分かりやすく解説いたします。

Pythonで学ぶ機械学習による異常検知入門セミナー

2024年10月29日(火) 10時30分2024年10月31日(木) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、機械学習の基本的な教師あり学習手法の考え方や理論的背景の説明とともに、Pythonを用いた簡単な例題を交えて機械学習の理解を深めます。

Pythonで学ぶ機械学習による異常検知入門セミナー

2024年10月21日(月) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、機械学習の基本的な教師あり学習手法の考え方や理論的背景の説明とともに、Pythonを用いた簡単な例題を交えて機械学習の理解を深めます。

ベイズ計測の基礎と計測インフォマティクスによるデータ解析

2024年10月9日(水) 10時30分2024年10月11日(金) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、ベイズ計測の創始者である講師が、ベイズ計測の基礎から計測インフォマティクスの活用方法まで分かりやすく解説いたします。

ベイズ計測の基礎と計測インフォマティクスによるデータ解析

2024年9月30日(月) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、ベイズ計測の創始者である講師が、ベイズ計測の基礎から計測インフォマティクスの活用方法まで分かりやすく解説いたします。

実験工程の効率化のためのベイズ最適化

2024年9月27日(金) 12時30分2024年9月30日(月) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、まずベイズ最適化の基礎について概説いたします。
次いで、最大化問題、領域推定問題、ロバスト最適化問題のためのベイズ最適化について説明し、いくつかの発展的話題や実応用例を紹介いたします。

実験工程の効率化のためのベイズ最適化

2024年9月19日(木) 12時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、まずベイズ最適化の基礎について概説いたします。
次いで、最大化問題、領域推定問題、ロバスト最適化問題のためのベイズ最適化について説明し、いくつかの発展的話題や実応用例を紹介いたします。

機械学習に基づいた不確実環境下における適応的実験計画

2024年9月9日(月) 13時00分16時00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取り上げ、ベイズ最適化の基礎について解説いたします。
また、不確実性を伴う制御できない変数が存在するもとでの制御可能変数の良さをロバスト尺度により定量化し、このロバスト尺度に対するベイズ最適化手法について紹介いたします。

機械学習の基本と回転機器の異常検知への応用

2024年8月23日(金) 10時00分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、機械学習の教師なし学習、異常検知の理論や手法、異常検知の応用例について、プログラム解説を含め、数式は用いずに図や例を元に、直感的に理解できるように解説いたします。

実験計画法のためのデータ解析・ベイズ最適化の基礎と材料・プロセス・装置設計への適用・最新事例

2024年8月20日(火) 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。

ベイズモデリングの入門 & 実践講座

2024年8月2日(金) 10時30分2024年8月22日(木) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、確率の基本からベイズモデリングの最前線までを単純なデータを使った実演や具体的な応用事例紹介を通じて、ベイズモデリングに基づく機械学習の全体像を理解することができます。

機械学習による適応的実験計画

2024年7月31日(水) 10時30分16時30分
オンライン 開催

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。

ベイズ統計学の基礎と演習

2024年7月31日(水) 10時00分2024年8月2日(金) 16時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、ベイズ統計学について基礎からわかりやすく解説し、一般的な統計学との違い、ベイズ統計学の使いどころがわかる事例も紹介いたします。

ベイズ統計学の基礎と演習

2024年7月24日(水) 10時00分16時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、ベイズ統計学について基礎からわかりやすく解説し、一般的な統計学との違い、ベイズ統計学の使いどころがわかる事例も紹介いたします。

ベイズモデリングの入門 & 実践講座

2024年7月22日(月) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、確率の基本からベイズモデリングの最前線までを単純なデータを使った実演や具体的な応用事例紹介を通じて、ベイズモデリングに基づく機械学習の全体像を理解することができます。

「ベイズ統計」の基礎と応用

2024年7月9日(火) 13時00分16時30分
2024年7月10日(水) 13時00分16時30分
オンライン 開催

ベイズ統計学の基礎とデータ分析・予測への応用

2024年7月2日(火) 10時30分2024年7月4日(木) 16時30分
オンライン 開催

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。

カルマンフィルタの基礎理論

2024年7月2日(火) 10時00分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、カルマンフィルタの基礎理論について詳細に解説します。センシング、制御、あるいは機械学習などのAI の分野とカルマンフィルタの関係についても述べます。

ベイズ統計学の基礎とデータ分析・予測への応用

2024年6月26日(水) 10時30分16時30分
オンライン 開催

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。

少ないデータに対する機械学習の適用と学習結果の評価技術

2024年6月26日(水) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、機械学習を用いたプロジェクトにおいて、データが少ない場合に人間の知識やシミュレーションを援用したり、逆に機械学習の結果から知識を抽出したり、さらには機械学習のために効率的なデータ取得を工夫したりといった、データ解析のための戦略について事例を交えながら解説いたします。

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