tech-seminar.jp

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、薬物動態解析の基礎となる非コンパートメントモデルについての講義と演習を行います。

本セミナーでは、複数の変数を合成した合成変数を構成することで情報縮約を行う主成分分析と、観測されていない変数である潜在変数を抽出する因子分析にスポットを当て、多変量解析に入口を立ち、そこから先へ自ら進んでいくための第一歩を踏み出す手助けをすることを目的とします。

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、トラブルの無い安定した商品の働きを実現するためのパラメータ設計の立案、ばらつき要因の抽出方法と割り付け方法、適切な設計条件・ばらつき条件・の直交表への割り付け、トラブルを起こさない最適条件の決定方法について、実践的に分かりやすく解説いたします。

自動車を狙うサイバー攻撃にはどのような事例があり、どのような対策が有効となるのか。
本セミナーでは、自動車に関連するセキュリティ強化に向けた、最新の研究動向、課題、今後必要となる強化策を解説いたします。

本セミナーでは、分析法バリデーションの基礎、必要な統計知識、分析法バリデーションの応用について、視覚的に理解しやすい絵やグラフを用い、演習を交えながら具体的に分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、機械学習の成果を左右する「データ前処理」について取り上げ、その基本から、高度な前処理、自然言語・画像・音声におけるすぐに使える前処理技術、うまく対処できない時のための最新技術の調べ方のコツなどについて、PCを用いた演習を含めて実践的な内容を解説いたします。

本セミナーでは、Excelを利用した伝熱計算についてPC演習を交え、基礎から解説いたします。
従来からご要望の多かった輻射伝熱についても詳解し、実習を交えて伝導伝熱の理解を深めていただきます。

本セミナーでは、過学習を抑えて未知データに対する汎化性能を向上させる方法、重要な特徴量の選別、そして学習では直接最適化が難しいハイパーパラメータの調整等、機械学習における課題に対する代表的な対応策と、それらのPythonによる実装方法について丁寧に解説いたします。

本セミナーでは、分析法バリデーションに必要な統計学の背景とその意味を解説し、その活用について、Excelを用いた演習を交えて解説いたします。

本セミナーでは、研究開発における生成系AIの活用について取り上げ、マクロやプログラミング構文の検索、 特許情報の収集・検索、契約書の不備の確認など、研究開発へのAI活用の歴史的背景、考え方、長所短所、注意点などを広く解説いたします。

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。