tech-seminar.jp

本セミナーでは、機械学習を実務に活用するための手法について、基礎から解説いたします。

本セミナーでは、研究開発部門におけるデータ共有システムを取り上げ、様々な分野のR&D部門のデータ管理を10年以上にわたり支援してきた講師の実績と経験をもとに、システム、研究者、組織体制など様々な角度から問題及び改善方法を解説いたします。

本セミナーでは、エンジニアリングに適した人工知能技術であるニューラルネットワークモデルとMTシステムに関して、基礎的な解説を行った上で、製造業における具体的な事例を用いて応用ノウハウを解説いたします。

本セミナーでは、製品の品質保証の根幹となる製造や試験時のデータを客観的に判断できる「管理図」について、その基本から解説していきます。
その上で、統計の教科書からは中々読み取れない実務上の疑問について実例を用いてそのメカニズムと解決策を解説していきます。

本セミナーでは、不良品を作る前の「未然防止」によって工程の安定化を図るために有効な「管理図管理」についての基礎知識、実践的な知識を習得できます。

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、付加価値製品創出に向けた原価の設定手順、コストダウン手法、原価管理の進め方を経験豊富な講師が詳解いたします。

本セミナーでは、性能・品質の差のあるなしを判断する際に有効な「検定」、差の大きさを統計的に推測する「推定」の方法についての知識を習得できます。ここでは、主に「計数値」を使った手法についての知識を習得できます。

本セミナーでは、機械学習を実務に活用するための手法について、基礎から解説いたします。

本セミナーでは、タグチメソッドで推奨される動特性のSN 比を用いたL18 実験モデルをPythonを利用してプログラミングし、要因効果図の作成までを目標といたします。

本セミナーでは、簡単に操作できる「Rコマンダー」の実演を交えながら、多変量解析の進め方、および不具合解析、素材の特性予測、製品の分類等における使い分けについて分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から解説し、コンパートメントモデル、モーメント、コンボリューション、デコンボリューション、Wagner-Nelson法を用いた解析例を演習問題として実際に解いていただき、それぞれの解析の長所、欠点を理解していただきます。