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本セミナーでは、実験計画法の原理、問題点、問題点を補うため人工知能の一種であるニューラルネットワークモデル (超回帰モデル) を併用した非線形実験計画法について、事例を踏まえ、実践的にわかりやすく解説いたします。

データを適切に取り扱い、分析を行うことが、どの分野でも重要な課題となっています。
このセミナーでは、Excelを操作しながら、単に計算の方法を知るだけでなく、なぜそのような計算を行うのかといった仕組みの理解についても重点をおいて解説いたします。

本セミナーでは、外観検査システムの基礎から画像処理、機械学習、ディープラーニングと順を追って作成に必要な技術について解説いたします。

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、医薬品の添付文書や学術論文に掲載されている薬物動態パラメータの意味について詳解いたします。
薬物動態解析は、薬物速度論により薬物の生体での動きを数値に変えて理解するために行います。薬物動態解析により数値化されたパラメータをみて、その薬物の薬物動態特性を把握します。

本セミナーでは、ベイズ統計学について基礎からわかりやすく解説し、一般的な統計学との違い、ベイズ統計学の使いどころがわかる事例も紹介いたします。

本セミナーでは、薬物動態解析の基礎となる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、ナノ粒子・微粒子分散系の定性性評価の標準理論であるDLVO理論に基づいてゼータ電位の基礎から応用まで解説いたします。
電気泳動移動度の測定とゼータ電位の計算方法が身に付くほか、Excelを使って分散凝集を評価するためのポテンシャル曲線を描くことができるようになります。

本セミナーでは、開発早期段階で必要とされる売上予測の方法を、患者数に基づいて予測するアプローチと市場規模に基づいて予測するアプローチの二部構成で解説いたします。

本セミナーでは、外観検査システムの基礎から画像処理、機械学習、ディープラーニングと順を追って作成に必要な技術について解説いたします。

本セミナーでは、機械学習について基礎から解説し、ディープラーニングの具体的な実践方法をわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、医薬品の売上予測に必要な知識とスキルを身につけていただくことを目的とし、医薬品の売上予測について基本的な考え方から実務を意識したアプローチまで取り上げます。