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本セミナーでは、Excelによる数値実験で「振動の本質」を視覚的に理解し、外力-応答の関係、共振の物理、質量・ばね・減衰が結果に与える影響を理解し、加振源の推定、周波数分析、制振・高剛性化の設計指針までを体系的に習得いただけます。

本セミナーでは、製造現場の品質管理をテーマに、Excel/Pythonを使ったデータ分析で品質不良の原因を特定し、品質向上を目指す方法を解説いたします。
Excel/Pythonの基本知識や操作方法、分析の考え方を事例演習を交えててわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、応力・ひずみ・降伏条件などの弾塑性力学の基礎を整理し、材料試験データをFEM解析に適した形へ整形する実務プロセスをわかりやすく解説いたします。
また、Excel演習で前処理・ソルバー・後処理のしくみを直感的に体験し、解析モデルの作り方やV&V (Verification & Validation) のポイントを解説いたします。
さらに、鋼管曲げのしわ発生解析や残留応力制御などの事例、商用ソフトの使い分けやモデル化の判断軸についても解説いたします。

本セミナーでは、R&D部門のデータ共有・利活用の実情、属人的データ共有状況が生み出される原因、属人的データ共有状況が引き起こす問題、報告書の共有で期待して良いこと・良くないこと、機械学習などのMIの特性と注意すべき点、R&D部門においてデータベースと機械学習を連携させていく場合の注意点、データベース導入時・運用時に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策について、詳しく解説いたします。

本セミナーでは、分析法バリデーションに関する改正点や、分析法開発に関する新しい概念などについて解説いたします。

本セミナーでは、AIを効果的に活用したいソフトウェアエンジニアを対象に、LLMの基礎理論から実践的なプログラミングテクニックまでを解説いたします。
Chain of Thought、In-Context Learning、Reasoning等のLLMの仕組みを理解した上で、効率的なプロンプト設計、複数AIの使い分け、既存コードやAPI仕様書の活用法等、研究開発における具体的な実装テクニックを解説いたします。

本セミナーでは、近年急速に進化する「AIエージェント」の仕組みを解説し、LangChainおよびLangGraphを用いて自律的なタスク実行システムを構築するスキルを習得いただけます。

本セミナーでは、データの構造と機械学習に適したデータの変換方法から、Pythonを使った教師なし学習による特徴抽出、教師あり機械学習を用いた目的の情報をデータから引き出す方法を解説いたします。

本セミナーでは、生成AIを用いた特許情報分析の活用方法について解説いたします。
特許情報分析と生成AIを組み合わせた実践的なアプローチを学び、より精度の高い意思決定を目指します。

本セミナーでは、ベイズ統計及びベイズモデリングの基本的な考え方を多くの例を交えて解説いたします。
また、最近話題のベイズ分析ツールRStanなどの基礎となるアルゴリズム (マルコフ連鎖モンテカルロ法)を取り上げ、ベイズ統計の各モデリング手法、RStanによるデータ分析の実践例を示します。

本セミナーでは、フィッシャーの実験計画法からタグチメソッドまで、事例を通して解説いたします。
また、解析ではExcelを用いて変動の分解から要因配置図までを作成いたします。

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、エンジニアリングに適した人工知能技術である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、研究データ解析で必要となるデータの成形、可視化、統計処理、レポート作成まで、生成AI (ChatGPT) を活用してこれらの作業を高度に効率化し、研究の本質的な活動である「思考」と「解釈」に集中できる環境を整えることを目的としています。