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本セミナーでは、材料設計や生物実験、心理学実験など様々なタイプの実験のデザインで求められる実験計画法や統計的検定、ベイズ最適化などの効率的にデータを収集するための方法について解説いたします。

本セミナーでは、多変量解析について基礎から解説し、重回帰分析、主成分分析、分散分析 (ANOVA) 、クラスター分析など代表的な手法について解説いたします。
ご自身が関わっている業務や研究課題について、どのような手法を適用していくべきか、そのためにどんな準備が必要かについて、ヒントが得られることと思います。

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。

本セミナーは、pythonを使ったデータ処理や分析事例と、生成AI技術が知的財産業務にもたらす変革と可能性を探ることを目的としています。
特許データ処理・分析における生成AIの活用方法を紹介し、業務効率の向上と革新的なアプローチの実現を目指します。
Python、生成AI、その他ツールの活用法を解説し、参加者が実践的なスキルを習得できるよう構成しています。

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、化学系の方が機械学習を研究開発に取り入れる際に必要となる、機械学習およびPythonプログラミングに関する基礎、実際の化学データの取り扱いについて解説いたします。

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、反応装置・プロセス設計について基礎から解説し、ラボでの実験データの解析方法からパイロットプラント・実プラントの基本設計方法までを詳説いたします。

本セミナーでは、反応装置・プロセス設計について基礎から解説し、ラボでの実験データの解析方法からパイロットプラント・実プラントの基本設計方法までを詳説いたします。

このセミナーではPython, 統計、ケモメトリクス・機械学習について基礎から解説し、スペクトルデータから目的変数の予測、画像解析など、実践的なプログラムを通して解説いたします。

このセミナーではPython, 統計、ケモメトリクス・機械学習について基礎から解説し、スペクトルデータから目的変数の予測、画像解析など、実践的なプログラムを通して解説いたします。

このセミナーではPython, 統計、ケモメトリクス・機械学習について基礎から解説し、スペクトルデータから目的変数の予測、画像解析など、実践的なプログラムを通して解説いたします。

このセミナーではPython, 統計、ケモメトリクス・機械学習について基礎から解説し、スペクトルデータから目的変数の予測、画像解析など、実践的なプログラムを通して解説いたします。

本セミナーでは、感性工学の基礎から解説し、感性工学データの最先端の分析手法、さらにAIによるデザインプロセスの変革方法について詳解いたします。