技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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本セミナーでは、材料設計や生物実験、心理学実験など様々なタイプの実験のデザインで求められる実験計画法や統計的検定、ベイズ最適化などの効率的にデータを収集するための方法について解説いたします。
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。
本セミナーでは、ベイズ推論とスパースモデリングを情報数理基盤とするデータ駆動科学でAI for Material engineeringについて解説いたします。
本セミナーでは、マテリアルズインフォマティクスの基礎から解説し、機械学習・AIの基礎と製品開発に向けた材料配合最適化の取り組み、マテリアルズインフォマティクスを活用したポリマーの効率設計、企業におけるシミュレーションとインフォマティクスを活用した高分子材料・プロセス設計について詳解いたします。
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。
本セミナーでは、マテリアルズインフォマティクスの基礎から解説し、マテリアルズインフォマティクスを高分子材料開発に適用するポイント、実際の企業の取り組み事例から活用ポイントと注意点について解説いたします。
本セミナーでは、材料設計や生物実験、心理学実験など様々なタイプの実験のデザインで求められる実験計画法や統計的検定、ベイズ最適化などの効率的にデータを収集するための方法について解説いたします。
本セミナーでは、マテリアルズインフォマティクスの基礎から解説し、機械学習・AIの基礎と製品開発に向けた材料配合最適化の取り組み、マテリアルズインフォマティクスを活用したポリマーの効率設計、企業におけるシミュレーションとインフォマティクスを活用した高分子材料・プロセス設計について詳解いたします。
本セミナーでは、ベイズ解析の基礎から、PythonのPyMCおよびそのラッパーであるBAMBIの使い方、入力ミスや計測ミスにより生じる外れ値が存在するようなデータに対してベイズ統計により頑健な回帰分析を行う方法、標本のサイズが十分にない場合の2値データに対するロジスティック解析について解説いたします。
本セミナーでは、ベイズ解析の基礎から、PythonのPyMCおよびそのラッパーであるBAMBIの使い方、入力ミスや計測ミスにより生じる外れ値が存在するようなデータに対してベイズ統計により頑健な回帰分析を行う方法、標本のサイズが十分にない場合の2値データに対するロジスティック解析について解説いたします。
本セミナーでは、ベイズ学習を利用するために必要な基礎知識から解説し、様々な分野へのベイズ学習の適用事例、高次元小標本に有効な機械学習法について詳解いたします。
本セミナーでは、実験計画法・適応的実験計画法の基礎と実践するために必要なデータ解析・ベイズ最適化の基礎、実験パラメータ候補の選択・基本的なデータの前処理・モデルの構築と予測といった具体的な方法、分子設計・材料設計・プロセス管理・プロセス設計への応用、直接的逆解析法などを詳しく解説いたします。
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、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、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。
本セミナーでは、プロセスインフォマティクスについて取り上げ、高効率な実験計画、プロセスパラメータの発見の手法、自律実験システム活用の実際について事例を交えて詳解いたします。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。