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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、データ駆動科学の基礎から解説し、ベイズ推定・スパースモデリングのデータ解析への適用、ベイズ推定とスパースモデリングの使い方について詳解いたします。

本セミナーでは、生成AI (ChatGPT) を活用したPythonのコーディングならびにPythonを通じた業務効率化・自動化の進め方について詳解いたします。

本セミナーでは、特許調査の実務について基礎から解説し、機械学習による特許調査をデモを交えて解説いたします。

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、データ分析に生成AIを応用する方法について、データ分析および生成AIの基礎から具体的なテクニックをわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、データ分析にAIエージェントを応用する方法について、データ分析およびAIエージェントの基礎から具体的なテクニックをわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、機械学習で基本的に用いられる「予測」「分類」「分布推定」「ベイズ最適化」技術の背景にある数学を簡単に解説し、「機械学習ポテンシャル」「スペクトル分類」「ピーク推定」等、マテリアルズ・インフォマティクスで用いられる機械学習の基礎とノウハウについて詳解いたします。

本セミナーでは、機械学習で基本的に用いられる「予測」「分類」「分布推定」「ベイズ最適化」技術の背景にある数学を簡単に解説し、「機械学習ポテンシャル」「スペクトル分類」「ピーク推定」等、マテリアルズ・インフォマティクスで用いられる機械学習の基礎とノウハウについて詳解いたします。

本セミナーでは、データ駆動科学の基礎から解説し、ベイズ推定・スパースモデリングのデータ解析への適用、ベイズ推定とスパースモデリングの使い方について詳解いたします。

本セミナーでは、化学プロセス計算をPythonで行う手順、方法について基礎から解説いたします。

本セミナーでは、機械学習の適切・効果的な利用方法、代替モデル構築のためのデータに対する考え方、データ取得のための実験計画の立て方、ポイントについて詳解いたします。

本セミナーでは、伝熱現象とこれを表現する基礎式を理解し、これらを組み合わせて実用的な問題を解けるようにします。
さらに熱回路網法を用いて複雑な熱モデルの組立てと、分析方法についても学びます。
演習に用いたソフトは持ち帰って各自の熱設計に使用できます。