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本セミナーでは、機械学習を用いたプラント/製造装置の運転データ解析について取り上げ、AI活用のためのデータの前処理から、判断補助への活用、リルタイムでの状態管理への活用法について詳解いたします。

本セミナーでは、CO2分離回収技術について基礎から解説し、CO2分離回収の要素技術、物質収支、エネルギー収支からコスト計算までを解説いたします。

本セミナーでは、生体信号を計測する技術と、その医療・ヘルスケア応用について紹介いたします。

本セミナーでは、初級者のための乾燥技術入門と評価実務について詳解いたします。

本セミナーは、Google Colabを使用して、PyCaretを利用した異常検知プログラムを動かすハンズオンセッションを行います。

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、まず、実験計画法の原理と問題点の解説を行います。
その上で、実験計画法の問題点を補うために人工知能の一種であるディープラーニング (ニューラルネットワークモデル=超回帰式) 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、演者の薬物動態研究での経験から知っていた方が良いと思われる基礎統計について解説いたします。

本セミナーでは、グラフニューラルネットワークの基本的な知識およびいくつかの研究事例について紹介するとともに、今後の学習のための情報源などについても解説いたします。

本セミナーでは、測定データなどを統計的に扱う上で必須となる「正規分布」、これを利用することで導き出せる「不良率」と「工程能力指数」など、現場で実際に使われる値に関する知識を習得できます。