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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、シミュレーションの理論的な背景を理解することで製品設計段階での成形性や品質評価を行う上での注意点を解説いたします。
また、材料のレオロジー特性の意味を理解することでシミュレーション結果の活用方法などを幅広く解説いたします。

本セミナーでは、Python Imaging Library (PIL) 、Scikit Image、OpenCV、PyTorchなどの高性能モジュールライブラリを使い、機械学習や最適化を含めてアルゴリズムの原理の説明とプログラム例を並行して提示することで、コンピュータビジョン技術と実装について理解を深めていただきます。

本セミナーでは、触媒の種類・特徴から劣化対策・原因解析、プロセスのスケールアップまで、豊富な事例と共に基礎から解説いたします。

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、生体信号計測の特に心拍のモニタリングに着目し、接触型の心電図計測から非接触での脈波計測まで体系的に解説いたします。

本セミナーでは、多変量解析について基礎から解説いたします。
具体的な事例を元にExcel分析ツール・エクセル統計、SPSS、JMP、Amosなどの統計ソフトウェアの実演を交えて、あまり数式を使わずにわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、分析バリデーションに必要な統計の基礎から解説し、具体的な実験データを使って、データ解析の考え方、方法、解釈について、質疑応答を交えて解説いたします。