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本セミナーでは、確率論の基礎から解説し、効率よくデータをとる方法、実験計画法の楽しみ方、統計解析の手法、実験計画法から機械学習へのアプローチの仕方について詳解いたします。

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、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。

商品価値は機能や品質だけでなく、「おいしさ」「食感」「高級感」といった感性的価値が商品評価を大きく左右します。
本セミナーでは、感性評価・官能評価の基礎から評価実験の進め方やパネル選定、QDA法・SD法などの評価手法をはじめ、おいしさの評価構造や商品価値との関係について解説いたします。
さらに、食品を中心とした事例を通じて、高級感や食感、おいしさに関する評価の考え方と、感性評価を活用した商品開発への展開について解説いたします。

本セミナーでは、データ解析手法の基礎から解説し、データ解析手法を使用するデータ前処理、および注意すべきこと (弱点)を解説いたします。
また、応用編では、産業応用事例を紹介しながら、実際に現場で役立つデータ活用術を解説いたします。

本セミナーでは、平均、分散、標準偏差などの信頼性・標本サイズとの関係、母平均の推定・母平均の差の推定などの原理、Excel関数による母平均の推定・母平均の差の推定などを実行、解析結果の正しい解釈について、事例・演習を交えながら、丁寧にわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、統計の基礎から解説し、真度・併行精度・室内再現性を評価するための試験デザインと解析方法、直線性を評価するための試験デザインと解析方法について詳解いたします。

本セミナーでは、材料開発加速化のための計算科学技術の重要性、マテリアルズ・インフォマティクスの活用による効果、必要なマテリアルズ・インフォマティクスの要素技術について解説いたします。

本セミナーでは、統計解析の計算方法に関する実践的知識、分析法バリデーションの基礎知識とガイドライン要求事項、分析能パラメータの具体的な計算方法・その背景、分析ツールを含むエクセルの利用方法、正規分布、t分布、χ2分布、F分布に関する知識・活用方法、仮説検定の基礎、同等性評価、基準値設定の考え方・その方法について、入門者にも分かりやすく解説いたします。

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、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。