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本セミナーでは、ラマン分光法の原理や特徴、異物分析などにおける質の高いスペクトルを得るためのノウハウやデータ解析方法を解説いたします。

本セミナーでは、FT-IRの基礎から測定・前処理のコツ、差スペクトルやデータベースを活用した解析、スペクトルの読み方までを体系的に解説いたします。
また材料・異物・劣化の豊富な解析事例を通じて、結果を正しく読み解き、原因追究につなげる実践力を身につけていただけます。

本セミナーでは、FT-IR測定について基礎から解説し、測定の具体的な方法・スペクトルの解析方法や測定例など詳解いたします。

本セミナーでは、スペクトル解析の各測定法から得られる情報を理解し、スペクトルの読み方を解説いたします。

本セミナーではFT-IR分析を対象とし、機械学習・AI技術の活用方法を実践的に解説いたします。
多成分分離や辞書データを用いた再構成といった統計的手法により、従来困難だった混合物解析などを効率化いただけます。

本セミナーでは、ATR・透過・反射法など各種測定法の選択と使い分けから、スペクトル解析、混合物・異物分析、定量評価、スペクトル処理、トラブル対応までを、豊富な実例を交えて実務目線で解説いたします。
また、測定条件の最適化や解析のコツ、現場で陥りやすい失敗例・対策も紹介いたします。

本セミナーでは、製造工程管理の計測技術として注目される近赤外分光法について取り上げ、近赤外分光法の概論、光の吸収原理、スペクトルの測定方法、スペクトルの前処理、スペクトルの定量・定性分析、及び研究・技術開発における注意点について解説いたします。

本セミナーでは、FT-IRによる異物分析について基礎から解説いたします。
また、前処理方法、検索のコツや赤外スペクトルの読み方を解説いたします。

本セミナーでは、FT-IRによる異物分析について基礎から解説いたします。
また、前処理方法、検索のコツや赤外スペクトルの読み方を解説いたします。

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、微量金属の測定を行うための試料の前処理の方法、適切な条件設定、分析装置の原理・特徴、サンプル測定上の留意点について詳解いたします。

本セミナーでは、近赤外分光法を中心に振動分光学の基礎を修得して、各産業界で利用するために必要な知識と活用例をお話しいたします。