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本セミナーでは、医療機器のQMSで要求されるプロセスバリデーションを基礎から解説いたします。

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、最も基本的な統計的検定・推定をExcel関数を利用して自力できるようになることを目標に、基礎知識を準備したうえで、統計的推定の原理と解釈について説明いたします。

本セミナーでは、統計的手法の基礎からサンプルサイズ決定の実務のポイントを解説いたします。
また、品質マネジメントシステムにおいて有効と考えられる抜取検査など統計的手法についても解説を行います。

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。

本セミナーでは、近年注目を集めているベイズ統計学の基本的な考え方と応用について、わかりやすく解説いたします。
また、従来の統計学 (標本理論) との比較を通じて、ベイズ統計学の特徴・有用性を紹介いたします。

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、分析能パラメータ、分析法バリデーションに必要な統計の基礎、分析バリデーションの実施例、分析能パラメータの基準値設定の考え方について分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、実際の問題に対して適用できるよう具体的な例題をもとに、受講者の皆様が実験計画法を使えるようになっていただくことを目指します。

本セミナーでは、分析法バリデーションを理解するために必要となる統計の基礎から解説し、分析法バリデーションについて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、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。