tech-seminar.jp

本セミナーでは、データの使い方の基礎から、いま人工知能で話題となっているディープラーニングまで、基本的な考え方と手法の原理を解説いたします。

本セミナーでは、分析値の扱い方や誤差の伝播、標準偏差σ、不確かさσ/√n の意味やハイゼンベルグの不確定性原理との関係、モンテカルロ法の歴史を含む定量分析への応用 (定量精度とサンプリング量との関係) 、スペクトルのスムージング、デコンボリューションや、Tsallis (ツァリス) エントロピー等の数値処理に加え、デジタル・シグナル・プロセッサによる計測の落とし穴についても解説いたします。

本セミナーでは、従来の実験計画法に、AIの解析技法を取り入れた「革新的実験計画法」について説明いたします。
この革新的実験計画法により、必要最小限の実験データから、機能やコストなど、相反するような複数の目的変数を同時に満たす、革新的な解を探索することが可能となります。

本セミナーでは、性能・品質の差のあるなしを判断する際に有効な「検定」、差の大きさを統計的に推測する「推定」の方法についての知識を習得できます。ここでは、主に「計数値」を使った手法についての知識を習得できます。

本セミナーでは、出来る限り正確に官能評価を行うための考え方および実際の注意点について基礎的な内容を中心に解説いたします。
さらに、過去に取り組んだ内容を元に官能評価から感覚の定量化について事例を紹介いたします。

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、サンプルサイズの計算原理、それに基づく根拠の考え方、さらにその減少方法までを解説いたします。

マテリアルズ・インフォマティクス研究の要素技術としての機械学習や記述子といった基本事項から、ベイズ推定や進化論的計算といった発展的事項まで解説いたします。
特に、第一原理MI研究を中心に最近の研究事例を紹介いたします。