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本セミナーでは、統計的寿命予測法について基礎から解説し、信頼性工学の寿命予測を行う際に、確率紙を起点にして、分析方法の進化を段階的に示し、正確な推定方法である多変量非線形回帰モデルまでの流れを詳解いたします。

本セミナーでは、化粧品の品質管理のための統計的モデリングとして「相関分析」と「回帰分析」を考え、観察研究における予測、実験研究における因果効果の発見について解説いたします。

本セミナーでは、官能評価について基礎から解説し、官能評価の手法の中からQDA法、SD法、CATA法を取り上げ、その内容を解説いたします。
また、得られたデータの解析法について、サンプルデータを用いて解説し、触感を伴う官能評価データの化粧品・医薬部外品などの商品開発への活用法について考察いたします。

本セミナーは、制御分野における時系列データから制御系設計、突発的異常発生予知のモデリングを紹介いたします。
産業界の制御開発者向けに、実際に収集した時系列データを用いた実例を用いて実践的に解説いたします。

本セミナーでは、官能評価について基礎から解説し、官能評価の手法の中からQDA法、SD法、CATA法を取り上げ、その内容を解説いたします。
また、得られたデータの解析法について、サンプルデータを用いて解説し、触感を伴う官能評価データの化粧品・医薬部外品などの商品開発への活用法について考察いたします。

本セミナーでは、生成AIブームの火付け役でもあるChat GPT など革新的なTransformerニューラルネットを基盤とした技術とその応用可能性について解説いたします。

本セミナーでは、実験計画法の基礎として原理と問題点から解説し、実験計画法の問題点を補うためにディープラーニングを併用した、製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。

本セミナーは、新材料設計、材料製造プロセスの効率化、画像による材料検査の自動化を目指す技術者や研究者にとって、業務の質を向上させ、競争力を高めるための知識とスキルを提供いたします。

本セミナーでは、実験計画法の基礎として原理と問題点から解説し、実験計画法の問題点を補うためにディープラーニングを併用した、製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。

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。