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本セミナーでは、重回帰モデルやARモデルなどの従来解析から、ディープラーニングやLSTMを用いた時系列モデリング、さらに強化学習による最適制御までを体系的に紹介いたします。
さらに、限られた実機データの補完やデータ分布の偏り対策など、現場で直面する課題への実用的な対処法も網羅し、制御システム開発におけるAI活用の基礎・実務の勘所を習得いただけます。

本セミナーでは、分析法バリデーションに必要な統計学やガイドラインに基づいた分析法バリデーションの進め方などわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、ベイズの定理にはじまるベイズ統計学の基本的な考え方を古典的な頻度統計学との対比を交えつつ解説いたします。
さらに、ベイズ推定、ギブスサンプリング法やメトロポリス・ヘイスティングス法などのマルコフ連鎖モンテカルロ法とその応用について解説いたします。

本セミナーでは、AIエージェントの仕組み、プロンプト設計、RAG、データ分析プロセスまで、業務に直結する基礎を体系的に整理して解説いたします。
さらに、要約・可視化・レポート作成といった定型業務を“半自動化”するための実務プロセスを具体的に解説いたします。

本セミナーでは、実務で使えるデータ分析手法、統計解析の危うさとグラフによる目視確認の重要性、成果が出やすい手法、重回帰分析、主成分分析、クラスター分析、因子分析などについて、実務経験豊富な講師が、実践的に分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、薬物動態解析の基礎となるコンパートメントモデルについての講義と演習を行います。

本セミナーでは、乾燥技術の基礎から解説し、数式の内容をより深く理解できるように、Microsoft Excel を使った実習を行います。

本セミナーでは、乾燥技術の基礎から解説し、数式の内容をより深く理解できるように、Microsoft Excel を使った実習を行います。

本セミナーでは、ベイズ推論とスパースモデリングを情報数理基盤とするデータ駆動科学でAI for Material engineeringについて解説いたします。

本セミナーでは、Pythonを利用した前処理・自動化から分析・予測まで、研究データ活用の実務を体系的に解説いたします。

本セミナーでは、CAE解析ソフトに入力すべき情報、解析結果の見方、ミゼス相当応力・主応力の定義と使分け、的外れな解析結果防止法、CAE解析ソフトを使った金属疲労の有無の予測するノウハウについて、初学者にも分かりやすく基礎から解説いたします。

本セミナーでは、生産計画の基礎から解説し、需要変動や属人化で揺らぐ生産計画を、AI需要予測・生成AI・数理最適化で最適化するための留意点について詳解いたします。