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本セミナーでは、Google, Amazon, GE, 米国ITベンチャーのAI特許事例から権利化のポイントを詳解いたします。

本セミナーでは、難解な数式を用いずに、具体的なデータや図表を使って実験計画法の基礎から解説いたします。

本セミナーでは、光学の基礎理論から最適設計手法までを解説いたします。
また、多層膜の特性解析と最適化ができるExcel VBAプログラムを提供いたします。

本セミナーでは、Excel演習を交えて費用対効果研究について解説いたします。
また、医療経済・アウトカム研究や最新の政策動向も解説いたします。

本セミナーでは、画像処理プログラミングの基本、およびオープンソースの画像処理ライブラリであるOpenCVの導入から基礎について解説します。

　機械学習、ディープラーニングの概要を解説します。また、Chainerを利用したサンプルプログラムを解説しながら、実際のデータをどう扱うかも解説します。サンプルは、【画像分類 (CNNによる分類) 】、【音による異常検知 (正常時の音からモデルを作成し、音の変化で異常発生を検知します) 】、【強化学習】を用意します。

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。