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　自動車産業をはじめとして、さまざまな産業界でモデルベース開発の重要性が認識されてきました。本セミナーでは、究極のモデルベースアプローチであるカルマンフィルタについて、できるだけわかりやすく解説することを試みます。カルマンフィルタは、対象である時系列、あるいはシステムの数学モデルが与えられたとき、雑音が混入した観測データから対象の状態を推定 (フィルタリング) する方法です。
　本セミナーでは、カルマンフィルタの基礎理論について詳細に解説します。センシング、制御、あるいは機械学習などのAI の分野とカルマンフィルタの関係についても述べます。できれば、古典制御や現代制御、確率過程などの知識をお持ちの方が望ましいですが、高等学校の数学の知識があれば、本セミナーを理解できるようにお話ししたいと考えています。
　本セミナーでは、まず、線形カルマンフィルタのアルゴリズムを紹介し、数値例を通してカルマンフィルタの仕組みについて学習します。つづいて、非線形カルマンフィルタの考え方を簡単に述べます。最後に、カルマンフィルタを利用する上で重要である時系列データのモデリングについてもお話しします。

本セミナーでは、実験計画に機械学習技術を導入するための必要知識を事例とともに解説いたします。

　本セミナーでは、時系列データを対象にし、データの個性を定量化する統計的指標や、数式として表現する時系列モデルを多数紹介いたします。更に、応用として「将来予測」や「異常検知」に着眼し、より高度な機械学習モデルを取り入れつつ、実務への応用をサポートいたします。

本セミナーでは、統計/パラメータ基準値設定/機器バリデーションについて、各エキスパートが解説いたします。

　以前、統計学を勉強したことがあるが挫折してしまった方、様々な理由からこれから統計を学ぼうと思った方、わかりやすく統計が学べるなら受講してみようかなという方、このような方々に満足いただけるような内容をお届けいたします。
　統計学の基本的な考え方からはじまり、身近な例や実例を交えながら様々な統計手法の使い方や使い分けについて学べるようになっています。事前知識はゼロでOK。この機会に面白い統計の世界に飛び込んでみましょう。

本セミナーでは、臨床医薬統計について基礎から解説し、「適切な検定方法の選択」や「結果の解釈」がわかるためのポイントを詳解いたします。