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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。

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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。

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、特許調査において、生成AIを活用する方法について解説いたします。
具体的な事例を用いて、プロンプトと呼ばれる命令文の与え方、GoogleスプレッドシートのAI関数の業務への組み込みについて詳解いたします。

本セミナーでは、人工知能活用による事例概要から、人工知能技術の概要、ニューラルネットワークモデルとMTシステムの基本と応用ノウハウ、ニューラルネットワークモデルをExcel上で簡単に構築する方法など、多くの事例とデモンストレーションを併用しながら、実践的にわかりやすく解説いたします。