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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、タグチメソッドの基本である「非線形計画」について解説いたします。
動特性のSN比と考え方を理解し、信号と誤差の交互作用に着目します。
更に「許容差設計」において、線形回帰だけでなく、高次の成分に分解するために「チェビシェフの直交多項式」を活用します。

本セミナーでは、材料設計や生物実験、心理学実験など様々なタイプの実験のデザインで求められる実験計画法や統計的検定、ベイズ最適化などの効率的にデータを収集するための方法について解説いたします。

本セミナーでは、材料設計や生物実験、心理学実験など様々なタイプの実験のデザインで求められる実験計画法や統計的検定、ベイズ最適化などの効率的にデータを収集するための方法について解説いたします。

本セミナーでは、実験計画法の基礎から解説し、分散分析、交互作用、直交表の基礎と応用事例までを解説いたします。

本セミナーでは、効率的な材料設計やプロセス・装置設計を可能にする実験計画法について取り上げ、必要なデータ解析理論とベイズ最適化の基礎、具体的な応用例や最新の研究事例などを解説いたします。