技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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本セミナーは、異常検知のための前処理と特徴抽出、識別モデルによる外れ値検知、生成AIによる異常検知について、基礎から実践まで分かりやすく解説いたします。
Google Colabを使用して、PyCaretやPyODを利用した異常検知プログラムを動かすハンズオンセッションを行います。
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。
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。
本セミナーでは、医学統計の基礎から検定と推定の基礎と応用、医学論文中の統計結果の解釈、統計手法の選択、統計結果のわかり易い説明ポイントなどを中心に解説いたします。
本セミナーでは、プロセスインフォマティクスについて基礎から解説し、化学プロセスにおける前処理、モデル選定、小規模データ対応の実践ノウハウを解説いたします。
本セミナーでは、確率の基本からベイズモデリングの最前線までを単純なデータを使った実演や具体的な応用事例紹介を通じて、ベイズモデリングに基づく機械学習の全体像を理解することができます。
本セミナーでは、演習を交えながらOR (オペレーションズ・リサーチ) のExcel活用法を取り上げ、経営課題に対する最適解を科学的・統計的に導く手法を実践的に学びます。
本セミナーでは、演習を交えながらOR (オペレーションズ・リサーチ) のExcel活用法を取り上げ、経営課題に対する最適解を科学的・統計的に導く手法を実践的に学びます。
本セミナーでは、プロセスインフォマティクスについて基礎から解説し、化学プロセスにおける前処理、モデル選定、小規模データ対応の実践ノウハウを解説いたします。
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、確率の基本からベイズモデリングの最前線までを単純なデータを使った実演や具体的な応用事例紹介を通じて、ベイズモデリングに基づく機械学習の全体像を理解することができます。
本セミナーでは、ベイズ推定を中心に機械学習の基本的な考え方と可能性を基礎から解説いたします。
階層モデルや時系列モデルなどの確率モデルが、画像処理や音声認識、自然言語処理、対話システムなどの技術課題にどのように活用されているかを解説いたします。
本セミナーでは、ベイズ推定を中心に機械学習の基本的な考え方と可能性を基礎から解説いたします。
階層モデルや時系列モデルなどの確率モデルが、画像処理や音声認識、自然言語処理、対話システムなどの技術課題にどのように活用されているかを解説いたします。
本セミナーでは、医師・患者の深層意識に眠る、本人達も意識しえない治療へのニーズをいかに捉え、マーケティングや開発戦略へ活用する方法について詳解いたします。
本セミナーでは、ユーザ調査の基礎から解説し、アンケートの作成方法や分析方法、結果を商品企画や商品設計に活かすコツを実感し、活用して頂くことを目的として解説いたします。
本セミナーでは、ユーザ調査の基礎から解説し、アンケートの作成方法や分析方法、結果を商品企画や商品設計に活かすコツを実感し、活用して頂くことを目的として解説いたします。
本セミナーでは、食品期限設定のための官能評価について基礎から解説し、パネルの選定/手法の選択/統計解析/期限設定の実例まで詳しく解説いたします。
本セミナーでは、分析法バリデーションに必要な統計学やガイドラインに基づいた分析法バリデーションの進め方などわかりやすく解説いたします。
本セミナーでは、分析法バリデーションに必要な統計学やガイドラインに基づいた分析法バリデーションの進め方などわかりやすく解説いたします。
本セミナーでは、多目的最適化について初歩から応用まで体系的に理解するとともにその実践方法について理解するため、理論面だけでなく、得られた複数の解候補に対する解分析、PythonやMatlabで公開されている多目的最適化のためのツール紹介まで行います。
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、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、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。