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本セミナーでは、ファーマコメトリクスの基礎から、臨床でのファーマコメトリクスの活用による適切な投与設計と副作用発現の低下にむけた現状や今後の展望について解説いたします。

本セミナーでは、分析法バリデーションに必要な統計学の背景とその意味を解説し、その活用について、Excelを用いた演習を交えて解説いたします。

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。

本セミナーでは、グラフ構造から因果関係を推論するJudea Pearlの考え方とその手法を主に学びます。
グラフ構造を考えることにより、どのような因果関係を想定しているのかを視覚的に理解いただけます。

本セミナーでは、統計手法選択・サンプルサイズの決定について根拠として説明出来るようにわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、グラフ構造から因果関係を推論するJudea Pearlの考え方とその手法を主に学びます。
グラフ構造を考えることにより、どのような因果関係を想定しているのかを視覚的に理解いただけます。

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。

本セミナーでは、化学分析の基本、分析方法のバリデーションについて基礎から、演習問題を交えて解説いたします。

本セミナーでは、スパースモデリング、ベイズ推論、深層学習を複合させた材料DXについて詳解いたします。