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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、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、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、官能評価の基礎から解説し、適切な評価項目の設定、評価スケールの設定、パネルの適切な選定、目的に応じた官能評価手法の選び方、結果の読み解き方、生成AIを用いる方法と留意点を詳解いたします。

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、官能評価の基礎から解説し、適切な評価項目の設定、評価スケールの設定、パネルの適切な選定、目的に応じた官能評価手法の選び方、結果の読み解き方、生成AIを用いる方法と留意点を詳解いたします。

本セミナーでは、実際の業務で活用されているデータ分析技術を題材に、予測モデル作成の考え方や、モデルの精度・妥当性の判断、データの扱い方、結果の解釈をわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、Excelを用いた統計解析手法の基礎から解説し、データの可視化からt検定・ヒストグラム・相関・回帰分析までExcelの演習を交えて解説いたします。

本セミナーでは、QbD/QRMに基づく製剤開発に焦点を当て、企業規模や形態の違いでQbD/ QRMの取り組みにどのような違いがあるのか、またそれを克服するためにどのような方法があるかを解説いたします。
また、ICH Q8ガイドラインの目的とする製剤や工程の化学的な理解につながる実験計画法 (Desing of Experiment, DoE) について解説いたします。

本セミナーでは、データに基づいた客観的分析や判断を行う道具としての統計分析手法について基礎から解説いたします。
ビジネス現場での実務、とりわけ品質管理で活用するためのポイントについて解説いたします。

本セミナーでは、実験・医療統計学の基礎理論および標準偏差や統計的有意差等、統計の基礎から始めて、「二元配置分散分析」までを解説いたします。
また、実務作業をどう進めるかについて、具体的な方法とノウハウについて、Excelの演習を交えて解説いたします。