tech-seminar.jp

本セミナーでは、加速度データから生体信号までと多様な形状を有する時系列データを対象に、現場に基づいた即効性のある前処理の仕方や特徴抽出の方法を紹介いたします。
更に、抽出された特徴量を用いて機械学習や深層学習による異常検知や、その一歩先を行く故障予測 (残寿命予測) のためのワークフローを解説いたします。

本セミナーでは、多変量解析について基礎から解説し、重回帰分析、主成分分析、分散分析 (ANOVA) 、クラスター分析など代表的な手法について解説いたします。
ご自身が関わっている業務や研究課題について、どのような手法を適用していくべきか、そのためにどんな準備が必要かについて、ヒントが得られることと思います。

本セミナーでは、機械学習の基本的な手法である回帰(重回帰分析)、分類(ロジスティック回帰、サポートベクターマシン)、クラスタリング(k-means法)、主成分分析について基礎かrあ解説し、Pythonを用いた実装、結果の活用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。

ISO 13485:2016年版では「適切な場合」に「サンプルサイズの根拠を伴う統計的手法」が求められております。
本セミナーでは、ISO 13485:2016 及び改正QMS省令が要求する「サンプルサイズの根拠を伴う統計的手法」をリスクマネジメントおよびプロセスバリデーションとの関連で解説いたします。
また、サンプルサイズの計算に必要な統計学、Excelを用いた厳密計算方法とその計算例、ISO 16269-6とJISの抜き取り試験との相違点について解説いたします。

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。

ISO 13485:2016年版では「適切な場合」に「サンプルサイズの根拠を伴う統計的手法」が求められております。
本セミナーでは、ISO 13485:2016 及び改正QMS省令が要求する「サンプルサイズの根拠を伴う統計的手法」をリスクマネジメントおよびプロセスバリデーションとの関連で解説いたします。
また、サンプルサイズの計算に必要な統計学、Excelを用いた厳密計算方法とその計算例、ISO 16269-6とJISの抜き取り試験との相違点について解説いたします。

本セミナーでは、「製品品質の照査報告書記載例」 (2013年度厚生労働科学研究費補助金事業 (地球規模保健課題推進研究事業) ) を基に、製品品質照査の製品品質照査の妥当性検証 (評価と対応) について解説するとともに、手順書の作成、報告書の作成のポイントについても整理して解説いたします。

本セミナーでは、統計の基礎、統計的推定・検定の原理と解釈について、演習を交えながら、丁寧にわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、統計の基礎、統計的推定・検定の原理と解釈について、演習を交えながら、丁寧にわかりやすく解説いたします。

本セミナーは、医薬品開発における計画書の作成、結果の解釈に必要となる統計の基礎知識を習得いただけます。