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、医薬品製造・試験における記録やデータを完全に電子化していくための要件や課題について検討し、完全電子化プロジェクトの推進と信頼性保証について解説いたします。
本セミナーでは、材料開発におけるデータ活用のトレンドについて解説するとともに、多様なデータへの向き合い方について事例を交えて紹介いたします。
本セミナーでは、医薬品製造・試験における記録やデータを完全に電子化していくための要件や課題について検討し、完全電子化プロジェクトの推進と信頼性保証について解説いたします。
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、研究開発部門におけるデータ共有システムを取り上げ、様々な分野のR&D部門のデータ管理を10年以上にわたり支援してきた講師の実績と経験をもとに、システム、研究者、組織体制など様々な角度から問題及び改善方法を解説いたします。
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、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、研究・実験データの共有・データ蓄積方法、電子実験ノートの種類・特徴、データ共有基盤のメリット/デメリット、データ蓄積での注意すべき点、蓄積されたデータ分析の注意点、データ蓄積を行うための意識改革、研究・実験データの共有、利活用を促進の体制・条件について、豊富な経験と研究に基づき、実践的に分かりやすく解説いたします。
本セミナーでは、回帰モデルに注目し、機械学習を用いた化合物の特性予測、そしてベイズ最適化を用いた条件探索について、Pythonを使った実装を交えて解説いたします。
本セミナーでは、ブロックチェーン・暗号技術を医療データ共有システムへ適用する可能性について議論し、安全な医療データ共有システムについて解説いたします。
本セミナーでは、回帰モデルに注目し、機械学習を用いた化合物の特性予測、そしてベイズ最適化を用いた条件探索について、Pythonを使った実装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。
本セミナーでは、材料開発におけるデータ活用のトレンドについて解説するとともに、多様なデータへの向き合い方について事例を交えて紹介いたします。
本セミナーでは、R&D部門のデータ共有、利活用の実情から解説し、データ共有・利活用状況を改善するために必要な方策に関して、電子実験ノートを導入する際に必要な要件及び、各個人に必要な意識改革や会社としての体制づくり等を説明いたします。
本セミナーでは、QC業務プロセス、電子化のポイント、データインテグリティ対応、QC業務のデータの運用・管理のポイントについて、豊富な経験に基づきわかりやすく解説いたします。
本セミナーでは、米国情報公開法 (FOIA) にもとづきFDAへ開示請求して有償で入手した2,300件を越す生の査察指摘事例を踏まえて、CSVとDIの基礎と実務を具体的に説明いたします。
FDAの年間査察指摘件数は約1,000件。2年分を超す査察指摘事例に基づいたファクトベースの講座となっております。
本セミナーでは、AI・ロボットを活用して短時間で大量の実験データを取得する方法、研究者の技量や経験・勘に頼らない効率的な実験等、研究効率を飛躍的に高めるDXの導入方法と運用の仕方について具体的な事例を交えて詳解いたします。
本セミナーでは、研究開発部門におけるデータ共有システムを取り上げ、様々な分野のR&D部門のデータ管理を10年以上にわたり支援してきた講師の実績と経験をもとに、システム、研究者、組織体制など様々な角度から問題及び改善方法を解説いたします。
本セミナーでは、試験部門 (QC) における効果的なデータの電子化、電子化後のデータファイルの保管・管理におけるポイント等をデータインテグリティ対応の観点から解説いたします。
本セミナーでは、研究・実験データの共有、利活用状況改のためのデータ蓄積方法、探査・分析を意識したデータ蓄積での注意点、蓄積されたデータ分析の注意点、データ蓄積を行うための意識改革、研究・実験データの共有、利活用を促進するためのシステム・体制の条件について、豊富な経験を交え分かりやすく解説いたします。
本セミナーでは、R&D部門のデータ共有、利活用の実情から解説し、データ共有・利活用状況を改善するために必要な方策に関して、電子実験ノートを導入する際に必要な要件及び、各個人に必要な意識改革や会社としての体制づくり等を説明いたします。
本セミナーでは、R&D部門におけるデータの収集、処理、分析を自動化し、組織全体でデータを有効に活用する手法やツールについて解説いたします。
また、生産プロセスの効率化や品質向上、材料設計の加速化に向けた課題に対する解決策や具体的な手法について解説いたします。
本セミナーでは、電子実験ノート (ELN) や研究機器データ管理システム (SDMS) の導入・活用について取り上げ、研究や生産活動における情報管理体制、電子的ツールを用いることによる利点、運用における紙と電子の違い、情報管理によるDX (Digital Transformation) の進め方、選定や導入において想定される課題について解説いたします。
本セミナーでは、R&D部門におけるデータの収集、処理、分析を自動化し、組織全体でデータを有効に活用する手法やツールについて解説いたします。
また、生産プロセスの効率化や品質向上、材料設計の加速化に向けた課題に対する解決策や具体的な手法について解説いたします。
本セミナーでは、実験の考え方、実験計画の立て方、実験ノートの具体的な書き方、記録の使い方、情報整理のポイントについて、実験ノートに代表される記録に重点をおいて、わかりやすく解説いたします。
本セミナーでは、電子実験ノート (ELN) や研究機器データ管理システム (SDMS) の導入・活用について取り上げ、研究や生産活動における情報管理体制、電子的ツールを用いることによる利点、運用における紙と電子の違い、情報管理によるDX (Digital Transformation) の進め方、選定や導入において想定される課題について解説いたします。