tech-seminar.jp

本セミナーでは、初めての方でも安心してご受講いただけるようPythonの基礎から解説し、機械学習における教師あり学習 (分類問題と回帰問題) および教師なし学習 (次元圧縮およびクラスター解析) についてExcelおよびPythonを使ってわかりやすく解説します。

本セミナーでは、医薬品の売上予測・事業評価について基礎から解説いたします。
経営者の判断を適切にサポートするために必要なノウハウを中心に、実務者が知らなければならないことを網羅して解説いたします。

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ニューラルネットワークモデルと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、プロセス技術特有のデータの取り扱い方法から、プロセスQCDの問題解決の手法、技術革新の進め方、生産性革新 (IT) まで、プロセスに関わる技術者やチームリーダーが習得しておくべき内容を、具体的な仮想事例を用いて解説いたします。

本セミナーでは、講師が考える「品質管理と統計解析」の関係を深掘りし、真に役立つ統計手法を身に着けることを目的としております。
ExcelのHow toを理解するのではなく、「何故この手法で解析するのか」「この結果はどう解釈したらよいの」という、品質管理技術者が好奇心を持ってデータと対峙できるよう構成しております。

本セミナーでは、接着力発現の原理、接着剤および表面処理法の理論的選定法、異種材料の接着、樹脂射出一体成形法、レーザ接合法、化学反応法など最新の接合法について、強度および耐久性向上のメカニズムとともに解説いたします。

本セミナーでは、多変量解析について基礎から解説いたします。
具体的な事例を元にExcel分析ツール・エクセル統計、SPSS、JMP、Amosなどの統計ソフトウェアの実演を交えて、あまり数式を使わずにわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、Microsoft Excelおよびフリーの化学プロセスシミュレータ COCO/ChemSepを使い、それによるシミュレーションを紹介して、分離工学全般を基礎からモデル解析までわかりやすく講義いたします。

本セミナーでは、ソフトウェアによるデモンストレーションを交え、1日で統計学の基礎をマスターしていただきます。
統計的な考え方から検定まで確実に習得できますので、今後、多変量解析や実験計画法による品質管理など、応用編へのステップアップを考えていらっしゃる方に受講をおすすめします。

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。