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本セミナーでは、材料実験AIエージェントについて取り上げ、LLMへの自社の実験知見の与え方、実験データとの連携方法、エージェントの精度・速度を向上させるための工夫、つまずいたポイントについて詳解いたします。

本セミナーでは、振動・騒音の基礎から測定方法、FFTによる周波数分析、具体的な対策立案までを体系的に解説いたします。さらに、Excelを用いた周波数分析の実習を通じて、現場での実践的な解析手法を習得いただけます。
液晶製造装置、レーザ加工機、洗濯機、MRI装置などの豊富な対策事例を交えながら、振動・騒音低減の考え方と効果予測のポイントを学んでいただけます。

本セミナーでは、ベイズ統計の基本的な考え方をやさしく整理したうえで、具体的実例を通じて、その威力を視覚的にわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、晶析の基礎から工業晶析で用いられている代表的な装置の設計や制御法を詳解いたします。

本セミナーは、医薬品事業における事業性評価を念頭に置いて「経営視点で事業を考える」ことに役立つNPV (Net Present Value、正味現在価値) 計算の基礎を習得することを目的としています。
まず事業の企画・評価に必要な会計・財務 (ファイナンス) の基礎知識の要点を解説いたします。また、財務三表の基本的な読み方を前提として、NPVなどの主な項目や数字の示す意味を確認いたします。

このセミナーでは、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解説して、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、マテリアルズ・インフォマティクスの実践事例を通じて、研究活動で生じるデータの生成・蓄積・活用のサイクルについて紹介し、データ生成の観点からベイズ最適化や物質・材料シミュレーションと結晶構造探索の基礎、データ蓄積の観点からのデータベース構築、そしてデータ活用の観点からのスパースモデリングやスペクトルモデリングについて、必要な考え方・基礎知識について解説いたします。

本セミナーでは、現代のデータ分析に欠かせないツールとなっているベイズ統計について取り上げ、基本的な考え方から、具体的な技術、技術の適用例までを解説いたします。

本セミナーでは、研究開発の高精度化・高効率化を実現するデータ駆動型アプローチ・機械学習・実験計画について詳しく解説いたします。
機械学習による実験計画の考え方から、ベイズ最適化・能動学習の基礎、機械学習モデルの超パラメータ最適化・品質領域の推定・プロセス条件の最適化などの材料工学への各応用例、Pythonによる実行方法までを解説いたします。

本セミナーでは、多成分混合物の物性推算を対象に、機械学習モデルへ混合則、過剰物性、組成依存性、温度依存性、分子構造情報などの物理化学的知見を組み込むことで、限られたデータから高精度かつ安定な推算を実現するための考え方を解説いたします。

本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクスの実践事例を通じて、研究活動で生じるデータの生成・蓄積・活用のサイクルについて紹介し、データ生成の観点からベイズ最適化や物質・材料シミュレーションと結晶構造探索の基礎、データ蓄積の観点からのデータベース構築、そしてデータ活用の観点からのスパースモデリングやスペクトルモデリングについて、必要な考え方・基礎知識について解説いたします。

本セミナーでは、品質不良や設備・工程の異常兆候を早期に捉えるために、データを用いた正常/異常の判断を行うための判定根拠や精度の限界について詳解し、現場で説明・活用するための実践ポイントを解説いたします。