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本セミナーでは、ケモ・マテリアル・データのをもとに、Rプログラミングによる統計検定、多変量データの作り方、さまざまな視覚化法、機械学習、化学構造情報処理について実習を交えて解説いたします。

本セミナーでは、データの可視化、モデルの予測性能向上、モデルの逆解析を特に重点的に解説いたします。
また、分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理に関する最新の研究事例を紹介いたします。
ケモインフォマティクス・プロセスインフォマティクスにも役立つ内容となっております。

本セミナーでは実験計画法を統計の基礎から学び、合理的な製剤設計、工程設計に資することを目指しています。

本セミナーでは、機械学習を用いた「時系列データ分析」の基礎から、「将来予測」「異常検知」等への応用をわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、ICHガイドラインにて要求される、共分散分析、重回帰分析、スペクトル解析のための主成分分析 (PCA) や部分的最小自乗回帰 (PLS) の知識について学んでいただきます。
身近な事例を用いた講義と実習を通して、多変量解析の技術を習得していただきます。

本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクスについて基礎から解説し、材料開発に機械学習を応用する際に起こる問題点とその解決策を分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、おもに統計における正則化線形回帰という視点からスパースモデリングを概観し、多数提案されている主要な発展的手法も解説いたします。
さらに、具体的な問題をスパースモデリングにより定式化して効率的に解決する事例を、簡単なプログラム例とデモを交えて紹介いたします。

本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクスについて基礎から解説し、材料開発に機械学習を応用する際に起こる問題点とその解決策を分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは実験計画法を統計の基礎から学び、合理的な製剤設計、工程設計に資することを目指しています。