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本セミナーでは、安定性試験で取得するデータについて、ICH Q1Eガイドライン適用を復習し、基礎的な数学及び統計の知識を使うモデルデータによるExcelでの解析法を示します。

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、実応用上特に重要となる単目的最適化問題、多目的最適化問題およびロバスト最適化問題をベースにベイズ最適化のアルゴリズムについて解説いたします。
また、ベイズ最適化を行う際は獲得関数と呼ばれる評価関数を適切に設計する必要があるが、どのような問題に対してどのような獲得関数を設計すべきかについても概説いたします。

本セミナーでは、Pythonの基礎から解説し、機械学習における教師あり学習 (分類問題と回帰問題) および教師なし学習 (次元圧縮およびクラスター解析) 、医薬品開発への応用について詳解いたします。

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、薬物動態解析の基礎となる非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、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、薬物動態解析の基礎となる非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。