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本セミナーでは、研究開発の高精度化・高効率化を実現するデータ駆動型アプローチ・機械学習・実験計画について詳しく解説いたします。
機械学習による実験計画の考え方から、ベイズ最適化・能動学習の基礎、機械学習モデルの超パラメータ最適化・品質領域の推定・プロセス条件の最適化などの材料工学への各応用例、Pythonによる実行方法までを解説いたします。

本セミナーでは、多成分混合物の物性推算を対象に、機械学習モデルへ混合則、過剰物性、組成依存性、温度依存性、分子構造情報などの物理化学的知見を組み込むことで、限られたデータから高精度かつ安定な推算を実現するための考え方を解説いたします。

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。

本セミナーでは、品質不良や設備・工程の異常兆候を早期に捉えるために、データを用いた正常/異常の判断を行うための判定根拠や精度の限界について詳解し、現場で説明・活用するための実践ポイントを解説いたします。

本セミナーでは、実験環境の自動化について取り上げ、ラボオートメーションに向けた実験環境の構築と導入・実装のポイント、実験自動化を動かすためのPython・生成AI活用と実装について詳解いたします。

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。

本セミナーでは、製造プロセスをデータ駆動で最適化するプロセスインフォマティクスの理念と応用を体系的に解説いたします。

ISO 13485:2016年版では「適切な場合」に「サンプルサイズの根拠を伴う統計的手法」が求められております。
本セミナーでは、ISO 13485:2016 及び改正QMS省令が要求する「サンプルサイズの根拠を伴う統計的手法」をリスクマネジメントおよびプロセスバリデーションとの関連で解説いたします。
また、サンプルサイズの計算に必要な統計学、Excelを用いた厳密計算方法とその計算例、ISO 16269-6とJISの抜き取り試験との相違点について解説いたします。

本セミナーでは、統計的事項の基本から因果推論についての考え方、これからの試験デザインで用いられるEstimand・マスタープロトコルの概念をわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、統計的寿命予測法について基礎から解説し、信頼性工学の寿命予測を行う際に、確率紙を起点にして、分析方法の進化を段階的に示し、正確な推定方法である多変量非線形回帰モデルまでの流れを詳解いたします。

本セミナーでは、統計的寿命予測法について基礎から解説し、信頼性工学の寿命予測を行う際に、確率紙を起点にして、分析方法の進化を段階的に示し、正確な推定方法である多変量非線形回帰モデルまでの流れを詳解いたします。

本セミナーでは、医薬品の売上予測に必要な知識とスキルを身につけていただくことを目的とし、医薬品の売上予測について基本的な考え方から実務を意識したアプローチまで取り上げます。

本セミナーでは、医薬品・化粧品・食品分野における加速試験について取り上げ、試験条件の設定や測定項目選定の応用法、考え方について具体的事例とExcelを用いた演習を交えて詳解いたします。

本セミナーでは、製造プロセスをデータ駆動で最適化するプロセスインフォマティクスの理念と応用を体系的に解説いたします。