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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本セミナーでは、CAE解析ソフトに入力すべき情報、解析結果の見方、ミゼス相当応力・主応力の定義と使分け、的外れな解析結果防止法、CAE解析ソフトを使った金属疲労の有無の予測するノウハウについて、初学者にも分かりやすく基礎から解説いたします。
本セミナーでは、CSVの基礎を振り返り、信頼性の確保されたスプレッドシートの開発、CSV手法、運用管理方法等を解説いたします。
また、スプレッドシートに関する規制当局の主な指摘事例を検証し、規制当局が期待するポイントを紹介するとともに、データインテグリティの視点からスプレッドシートの対応法についても解説いたします。
本セミナーでは、特許調査において、生成AIを活用する方法について解説いたします。
具体的な事例を用いて、プロンプトと呼ばれる命令文の与え方、GoogleスプレッドシートのAI関数の業務への組み込みについて詳解いたします。
本セミナーでは、Excelを用いた化粧品・医薬部外品・洗剤・雑貨商品開発のためのデータベースの構築方法について、演習を交えて解説いたします。
本セミナーでは、人工知能活用による事例概要から、人工知能技術の概要、ニューラルネットワークモデルとMTシステムの基本と応用ノウハウ、ニューラルネットワークモデルをExcel上で簡単に構築する方法など、多くの事例とデモンストレーションを併用しながら、実践的にわかりやすく解説いたします。
本セミナーでは、Excelを用いた化粧品・医薬部外品・洗剤・雑貨商品開発のためのデータベースの構築方法について、演習を交えて解説いたします。
本セミナーでは、医薬品の添付文書や学術論文に掲載されている薬物動態パラメータの意味について詳解いたします。
薬物動態解析は、薬物速度論により薬物の生体での動きを数値に変えて理解するために行います。薬物動態解析により数値化されたパラメータをみて、その薬物の薬物動態特性を把握します。
本セミナーでは、品質工学で失敗するパターン、結果が出ないパターンについて事例を交えて紹介し、その未然防止策・対処法について企業での実務経験豊富な講師が丁寧に解説いたします。
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、薬物動態解析の基礎となるコンパートメントモデルについての講義と演習を行います。
本セミナーでは、薬物動態解析の基礎となるコンパートメントモデルについての講義と演習を行います。
本セミナーでは、品質工学で失敗するパターン、結果が出ないパターンについて事例を交えて紹介し、その未然防止策・対処法について企業での実務経験豊富な講師が丁寧に解説いたします。
本セミナーでは、生産計画の基礎から解説し、需要変動や属人化で揺らぐ生産計画を、AI需要予測・生成AI・数理最適化で最適化するための留意点について詳解いたします。
本セミナーは、新QC七つ道具 (N7) は言語データを活用し、図により思考することにより問題解決・課題達成に活用する手法について解説いたします。
設計などの上流工程で特に活用効果を発揮します。
本セミナーでは、特許調査において、生成AIを活用する方法について解説いたします。
具体的な事例を用いて、プロンプトと呼ばれる命令文の与え方、GoogleスプレッドシートのAI関数の業務への組み込みについて詳解いたします。
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、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。
本セミナーは、「QC7つ道具」の中でも、特に「ばらつき」について、そしてばらつきを表すヒストグラムにフォーカスしたセミナーです。
演習問題を通して実践的に学ぶことができます。
本セミナーでは、「QC7つ道具」の知識を身に着けた上で、日々発生する問題に対するPDCA=「問題解決の手順」を、演習問題を通して実践的に学ぶことができます。
本セミナーでは、実験計画法の原理、問題点、問題点を補うため人工知能の一種であるニューラルネットワークモデル (超回帰モデル) を併用した非線形実験計画法について、事例を踏まえ、実践的にわかりやすく解説いたします。
本セミナーでは、研究・実験データの共有・データ蓄積方法、電子実験ノートの種類・特徴、データ共有基盤のメリット/デメリット、データ蓄積での注意すべき点、蓄積されたデータ分析の注意点、データ蓄積を行うための意識改革、研究・実験データの共有、利活用を促進の体制・条件について、豊富な経験と研究に基づき、実践的に分かりやすく解説いたします。
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。