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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。

本コースでは、品質統計について取り上げ、実際にデータを用いて統計的方法の具体的な適用方法、考察のポイントなどを解説していきます。

本セミナーは、「QC7つ道具」の中でも、特に「ばらつき」について、そしてばらつきを表すヒストグラムにフォーカスしたセミナーです。
演習問題を通して実践的に学ぶことができます。

本セミナーでは、安定性試験で取得するデータについて、ICH Q1Eガイドライン適用を復習し、基礎的な数学及び統計の知識を使うモデルデータによるExcelでの解析法を示します。

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、データ解析について取り上げ、Excelを活用した多変量解析の基本からニューラルネットワーク非線形解析 、逆問題解析について解説いたします。
また、製造業における「分析モデルに基づくスモールデータの取り扱い方と活用事例」「Excelをベースとするプログラミング不要な分析モデル開発環境の利用方法」について、デモを交えて実践的な知識と理解を深めていただきます。

本セミナーでは、「QC7つ道具」の知識を身に着けた上で、日々発生する問題に対するPDCA＝「問題解決の手順」を、演習問題を通して実践的に学ぶことができます。

本セミナーでは、生体情報センシングを取り上げ、現在実用化あるいは研究開発されている各種生体センサについて、その基本構造、計測原理、データ処理手法を解説し、生体情報を効果的に活用して人のモニタリングや製品開発に活かせるよう、生体情報を如何に活用することができるのかを具体的な事例をもとに説明し、多様な分野での応用事例を紹介いたします。

本セミナーでは、機械学習で基本的に用いられる「予測」「分類」「分布推定」「ベイズ最適化」技術の背景にある数学を簡単に解説し、「機械学習ポテンシャル」「スペクトル分類」「ピーク推定」等、マテリアルズ・インフォマティクスで用いられる機械学習の基礎とノウハウについて詳解いたします。

文章生成AIは単なるチャットアプリではなく、画像生成AIが生成するのはイラストだけではありません。
本セミナーでは、生成AIの技術的基礎からビジネス展開における留意点について解説いたします。