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本セミナーでは、実験の基本、実験の考え方、実験計画の立て方、実験実務のノウハウ、仮説思考、情報収集 、仮説構築、計画策定までを、事例・演習を交えながら詳細に解説いたします。

本セミナーでは、ベイズ推定の基礎から実装までを解説し、どのように応用できるのかをX線光電子分光スペクトルや磁気コンプトン散乱データを例にとって説明いたします。

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、実験計画法・適応的実験計画法の基礎と実践するために必要なデータ解析・ベイズ最適化の基礎、実験パラメータ候補の選択・基本的なデータの前処理・モデルの構築と予測といった具体的な方法、分子設計・材料設計・プロセス管理・プロセス設計への応用、直接的逆解析法などを詳しく解説いたします。

本セミナーでは、フィッシャーの実験計画法からタグチメソッドまで、事例を通して解説いたします。
また、解析ではExcelを用いて変動の分解から要因配置図までを作成いたします。

本セミナーでは、フィッシャーの実験計画法からタグチメソッドまで、事例を通して解説いたします。
また、解析ではExcelを用いて変動の分解から要因配置図までを作成いたします。

本セミナーでは、ベイズ推定の基礎から実装までを解説し、どのように応用できるのかをX線光電子分光スペクトルや磁気コンプトン散乱データを例にとって説明いたします。

本セミナーでは、非線形ロバストデザインの基本的な手順と解析手法を解説いたします。

本セミナーでは、AI技術の基礎知識・応用ノウハウ、製造業で実績があり簡便に使えるノウハウ、Excelのように簡単に使える人工知能構築ツール・アルゴリズム、仮想検査の構築方法、異常検出技術を活用した検査システム、製造業における人工知能を使いこなすノウハウについて、豊富な経験に基づき実践的に分かりやすく解説いたします。