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本セミナーでは、ケモメトリクスの基礎から、スペクトルデータへのケモメトリクスや機械学習の適用による分類・定量の具体的な方法、Pythonを用いた解析まで、基礎と実践の両面を分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、階層的な構造をもつ高分子の構造形成に焦点を当て、その基礎概論を述べたあと、高分子のモデリング手法や分子シミュレーション手法の基礎を解説いたします。
また、OCTAやLAMMPS、Gromacsなど、高分子シミュレーションにおいてよく用いられるソフトウェアについて、最近の研究事例を交えて紹介いたします。

本セミナーでは、実際の業務で活用されているデータ分析技術を題材に、予測モデル作成の考え方や、モデルの精度・妥当性の判断、データの扱い方、結果の解釈をわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、AI/機械学習開発が止まる本当の原因を特定し、「速く・軽く・確実に回す」設計判断に必要な知識について解説いたします。
GPU・Python環境、データ戦略、モデル選定の3視点から、現場で詰まるボトルネックと具体的な回避策を体系的に整理いたします。

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、具体的に「データ分析プロジェクト」「AIプロジェクト」という二大DXプロジェクトにフォーカスして学び、プロセスを体系的に理解し、同時に明日から始められるようなテクニカルな「型」を提供いたします。

本セミナーでは製造現場、製造管理現場、製品企画現場、製品開発現場などで即座に利用できる生成AIのプロンプトを解説いたします。

本セミナーでは製造現場、製造管理現場、製品企画現場、製品開発現場などで即座に利用できる生成AIのプロンプトを解説いたします。

本セミナーでは、実験データとシミュレーションデータを統合することで高精度な予測モデルを得られるデータ同化について取り上げ、データ同化の物質科学への適用について、基礎・手法、データ同化を用いたBayes最適化、材料探索とプロセスインフォマティクスの実例を、演習を交えて解説いたします。

本セミナーでは、工学・心理実験で頻繁に用いられる統計手法について、「何を明らかにしたいのか」「そのためにどの解析が必要なのか」という視点から基礎的な考え方を解説いたします。
実験計画、差の検定、関係性の評価、予測、多変量解析までを一貫した流れで解説し、Pythonを用いた演習を通じて、統計結果の解釈と実験・開発への活かし方を詳解いたします。

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、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。