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本セミナーでは、まず、実験計画法の原理と問題点の解説を行います。
その上で、実験計画法の問題点を補うために人工知能の一種であるディープラーニング (ニューラルネットワークモデル=超回帰式) を併用した、製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。

本セミナーでは、演者の薬物動態研究での経験から知っていた方が良いと思われる基礎統計について解説いたします。

本セミナーでは、まず、実験計画法の原理と問題点の解説を行います。
その上で、実験計画法の問題点を補うために人工知能の一種であるディープラーニング (ニューラルネットワークモデル=超回帰式) を併用した、製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。

本コースでは、品質統計について取り上げ、実際にデータを用いて統計的方法の具体的な適用方法、考察のポイントなどを解説していきます。

本セミナーでは、安定性試験で取得するデータについて、ICH Q1Eガイドライン適用を復習し、基礎的な数学及び統計の知識を使うモデルデータによるExcelでの解析法を示します。

本セミナーでは、分析法バリデーションに必要な統計学の背景とその意味を解説し、その活用について、Excelを用いた演習を交えて解説いたします。

本コースでは、品質統計について取り上げ、実際にデータを用いて統計的方法の具体的な適用方法、考察のポイントなどを解説していきます。

本セミナーでは、伝熱現象とこれを表現する基礎式を理解し、これらを組み合わせて実用的な問題を解けるようにします。
さらに熱回路網法を用いて複雑な熱モデルの組立てと、分析方法についても学びます。
演習に用いたソフトは持ち帰って各自の熱設計に使用できます。

本セミナーでは、ラボでの実験データの解析方法からパイロットプラント・実プラントの基本設計方法までを詳説いたします。

本セミナーでは、熱と流れのシミュレーションの仕組みを理解し、Excelの科学技術向け活用法についてのTipsを交えながら演習を行います。