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本セミナーでは、ChatGPT4による感覚的な統計解析で得られた結果を従来のPythonを使った手法で得られた結果と比較しながら解説いたします。

本セミナーでは、ChatGPT4による感覚的な統計解析で得られた結果を従来のPythonを使った手法で得られた結果と比較しながら解説いたします。

本セミナーでは、自律駆動型研究の基礎、世界の最新動向、データ駆動型材料探索、研究プロセスの最適化、実験自動化、自律駆動型技術による材料開発事例、データ管理システムの構築、AI技術・ロボット技術の最新動向、自律駆動型材料開発の課題と展望などを解説いたします。

実験は研究開発業務において必要不可欠なものであり、また多くの比重を占めるものです。研究開発を成果に結びつけるためには、実験実務を効率的に、的確にこなしていくことが重要です。
本セミナーでは、実験そのものの考え方や計画の立て方、実験実務の進め方といった根幹部分に重点を置いて、実験のコツを解説いたします。

本セミナーでは、統計の基礎、統計的推定・検定の原理と解釈について、演習を交えながら、丁寧にわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、化学分析の基本、分析方法のバリデーションについて基礎から、演習問題を交えて解説いたします。

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、化学分析の基本、分析方法のバリデーションについて基礎から、演習問題を交えて解説いたします。

本セミナーでは、研究開発の高精度化・高効率化を実現するデータ駆動型アプローチ・機械学習・実験計画について詳しく解説いたします。
機械学習による実験計画の考え方から、ベイズ最適化・能動学習の基礎、機械学習モデルの超パラメータ最適化・品質領域の推定・プロセス条件の最適化などの材料工学への各応用例、Pythonによる実行方法までを解説いたします。