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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。
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。

このセミナーでは、化学プロセスシミュレータCOCO/ChemSep を使い、それによるシミュレーションを解説して、分離工学全般を基礎からモデル解析までわかりやすく講義いたします。

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、初級者のための乾燥技術入門と評価実務について詳解いたします。

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、ナノ粒子・微粒子分散系の定性性評価の標準理論であるDLVO理論に基づいてゼータ電位の基礎から応用まで解説いたします。
電気泳動移動度の測定とゼータ電位の計算方法が身に付くほか、Excelを使って分散凝集を評価するためのポテンシャル曲線を描くことができるようになります。

本セミナーでは、統計の基礎から解説し、真度・併行精度・室内再現性を評価するための試験デザインと解析方法、直線性を評価するための試験デザインと解析方法について詳解いたします。

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、開発早期段階で必要とされる売上予測の方法を、患者数に基づいて予測するアプローチと市場規模に基づいて予測するアプローチの二部構成で解説いたします。

本セミナーでは、不良品を作る前の「未然防止」によって工程の安定化を図るために有効な「管理図管理」についての基礎知識、実践的な知識を習得できます。

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。