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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。

本セミナーでは、実験計画法の原理と問題点の解説を行い、その問題点を補うために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) を併用した製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。

本セミナーでは、実験計画の立て方、実験実務の進め方といった根幹部分に重点を置いて、実験のコツを伝授いたします。

本セミナーでは、実験計画の立て方、実験実務の進め方といった根幹部分に重点を置いて、実験のコツを伝授いたします。

本セミナーでは、実験・測定・統計について基礎から解説し、効率の良い実験・測定のやり方、直交表の活用、誤差の取り扱いなど、実験結果の解釈・結論を誤らないための方法を詳しく解説いたします。

本セミナーでは、ベイズ統計学について基礎からわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、実験計画に機械学習技術を導入するための必要知識を事例とともに解説いたします。

本セミナーでは、実験計画法について基礎から解説し、PC実習を交えて実験計画法・データ解析を自身の業務に活用できる方法を解説いたします。
希望者には当日のサンプルデータ・Pythonのプログラムのファイルを配布いたします。

本セミナーでは、実験計画法の原理と問題点の解説を行い、その問題点を補うために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) を併用した製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。

本セミナーでは、実験計画法の原理と問題点の解説を行い、その問題点を補うために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) を併用した製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。