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本セミナーでは、多変量解析について基礎から解説し、重回帰分析、主成分分析、分散分析 (ANOVA) 、クラスター分析など代表的な手法について解説いたします。
ご自身が関わっている業務や研究課題について、どのような手法を適用していくべきか、そのためにどんな準備が必要かについて、ヒントが得られることと思います。

本セミナーでは、具体的に「データ分析プロジェクト」「AIプロジェクト」という二大DXプロジェクトにフォーカスして学び、プロセスを体系的に理解し、同時に明日から始められるようなテクニカルな「型」を提供いたします。

本セミナーでは、ヒューマノイドロボットを中心にフィジカルAIの研究開発や政策、投資の状況などについて最新動向を概観したうえで、特に産業の観点からフィジカルAIがもたらし得るインパクトを整理して解説いたします。

本セミナーでは、データ分析に生成AIを応用する方法について、データ分析および生成AIの基礎から具体的なテクニックをわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、医療機器ソフトウェア開発に必要な国際規格と設計手法を体系的に学びます。
IEC 62304に基づくソフトウェアライフサイクル、ISO 81001-1および81001-5-1のセキュリティ要件、IEC 62366-1によるユーザビリティ設計を解説いたします。
さらに、アジャイル開発、ドメイン駆動設計、ユースケース駆動設計など、現場で活用できる実践的手法を紹介いたします。規制対応と効率的開発を両立させたい方に最適な内容です。

本セミナーでは、医療機器ソフトウェアの設計プロセスを体系的に整理し、規格要求と実務プロセスをどのように統合すべきかを分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは製造現場、製造管理現場、製品企画現場、製品開発現場などで即座に利用できる生成AIのプロンプトを解説いたします。

本セミナーでは製造現場、製造管理現場、製品企画現場、製品開発現場などで即座に利用できる生成AIのプロンプトを解説いたします。

本セミナーでは、実験データとシミュレーションデータを統合することで高精度な予測モデルを得られるデータ同化について取り上げ、データ同化の物質科学への適用について、基礎・手法、データ同化を用いたBayes最適化、材料探索とプロセスインフォマティクスの実例を、演習を交えて解説いたします。

本セミナーでは、AIを効果的に活用したいソフトウェアエンジニアを対象に、LLMの基礎理論から実践的なプログラミングテクニックまでを解説いたします。
Chain of Thought、In-Context Learning、Reasoning等のLLMの仕組みを理解した上で、効率的なプロンプト設計、複数AIの使い分け、既存コードやAPI仕様書の活用法等、研究開発における具体的な実装テクニックを解説いたします。

本セミナーでは、工学・心理実験で頻繁に用いられる統計手法について、「何を明らかにしたいのか」「そのためにどの解析が必要なのか」という視点から基礎的な考え方を解説いたします。
実験計画、差の検定、関係性の評価、予測、多変量解析までを一貫した流れで解説し、Pythonを用いた演習を通じて、統計結果の解釈と実験・開発への活かし方を詳解いたします。

本セミナーでは、製造現場の品質管理をテーマに、Excel/Pythonを使ったデータ分析で品質不良の原因を特定し、品質向上を目指す方法を解説いたします。
Excel/Pythonの基本知識や操作方法、分析の考え方を事例演習を交えててわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、AIを効果的に活用したいソフトウェアエンジニアを対象に、LLMの基礎理論から実践的なプログラミングテクニックまでを解説いたします。
Chain of Thought、In-Context Learning、Reasoning等のLLMの仕組みを理解した上で、効率的なプロンプト設計、複数AIの使い分け、既存コードやAPI仕様書の活用法等、研究開発における具体的な実装テクニックを解説いたします。