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本セミナーでは、ソフトウェアによるデモンストレーションを交え、1日で統計学の基礎をマスターしていただきます。
統計的な考え方から検定まで確実に習得できますので、今後、多変量解析や実験計画法による品質管理など、応用編へのステップアップを考えていらっしゃる方に受講をおすすめします。

本セミナーでは、ベイズ統計学の考え方を基本から解説し、これから独学でより高度なデータ解析に挑むための基盤作りを目指します。

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。

本セミナーでは、医療機器のプロセスバリデーションについて基礎から解説し、医療機器の設計検証/バリデーションにおいて適切なサンプルサイズの設定とその根拠を示すことができる統計的方法について、基礎から解説いたします。

本セミナーでは、進化計算・多目的最適化の基礎から、進化計算による多目的最適化の具体的手法、化学構造の最適化・タイヤの設計・スマートグリッド等の様々な応用例、進化計算の最新研究など、実務で活用するための知識を分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、効率の良い実験計画、データの正しい解析法、統計的・客観的な判断の導き方について解説いたします。
また、Excelを用いた実習を通して直交表の実践とデータの解析の方法を詳解いたします。

本セミナーでは、Point Cloud Library (PCL) を用いたプログラミングの基本技法について解説いたします。
PCLを有効活用するうえで最も重要な、3次元点群処理技術に関する理解を深めることを狙いに講義いたします。

本セミナーでは、最も基本的な統計的検定・推定をExcel関数を利用して自力できるようになることを目標に、基礎知識を準備したうえで、統計的推定の原理と解釈について説明いたします。

本セミナーでは、AIを活用した医療機器開発について、医療機器プログラムならでは、AIならではの特性が薬機法の中でどのように評価されるのか、規制との付き合い方について説明いたします。
また、最近の潮流をふまえつつ、AI・ブロックチェーン技術を活用したデジタル医療について、システムに最低限必要な構成要素、開発体制等について解説いたします。
さらに、患者向け治験管理アプリ開発における、製薬企業との共同開発事例と今後の課題について解説いたします。

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、品質の観点から見た機械学習の課題に触れた上で、近年提案されている機械学習に対する検証の考え方や検証技術について紹介いたします。
また、QA4AIコンソーシアムによる「AIプロダクト品質保証ガイドライン」など、AI品質保証に対する近年の考え方、ガイドラインをふまえた検証と、その検証技術を解説いたします。