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、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、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、難解な数式を用いずに、具体的なデータや図表を使って実験計画法の基礎から解説いたします。
本セミナーでは、すぐに活用できるデータ分析 (ヒストグラム、F検定とt検定、実験計画法から一元配置の実験とL18直交実験、重回帰分析) に絞り、設計段階〜既存工程のデータから優位な設計条件を選定するための実験計画の方法についてExcel演習を通して学びます。
本セミナーでは、統計学・実験計画法について基礎から解説いたします。
さらに、応用が効くように効率的な実験の計画方法、目的に応じた実験データの分析方法などを、例題を交えてわかりやすく解説いたします。
本セミナーでは、すぐに活用できるデータ分析 (ヒストグラム、F検定とt検定、実験計画法から一元配置の実験とL18直交実験、重回帰分析) に絞り、設計段階〜既存工程のデータから優位な設計条件を選定するための実験計画の方法についてExcel演習を通して学びます。
本セミナーでは、従来の統計的な手法としての「実験計画法」の進め方ではなく、実験そのものの考え方や計画の立て方、実験実務の進め方といった、根幹部分に重点を置いて、さらには、それらを如何にして教育、継承していくかという点についても詳細に解説いたします。
本セミナーでは実際に経験した事例 (失敗例) を参考に各開発段階で行う実験の注意点、実際のスケールアップ製造で遭遇した問題点をどのように対処、解決したかを説明し、更にそこから得られた知見をもとに効率的な実験計画の立て方、必要なデータの集め方を説明いたします。
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。
本セミナーでは、実験計画法、品質工学 (静特性・動特性・MT法) の基礎から応用までを実習を交えて解説いたします。
本セミナーでは、ベイズ最適化の概要と「条件最適化」「探索」への応用例、 ガウス過程回帰モデルについて詳しく解説いたします。
本セミナーでは、実験計画法とサンプルサイズの設計に必須の基礎知識を解説いたします。
また、Excelの使い方についても、具体的な事例を交えて豊富に紹介し、すぐに応用できる即戦力を身につけていただきます。
本セミナーでは、実験計画法とサンプルサイズの設計に必須の基礎知識を解説いたします。
また、Excelの使い方についても、具体的な事例を交えて豊富に紹介し、すぐに応用できる即戦力を身につけていただきます。
本セミナーでは、実際に経験した事例 (失敗例) を参考に各開発段階で行う実験の注意点、実際のスケールアップ製造で遭遇した問題点をどのように対処、解決したかを説明し、更にそこから得られた知見をもとに効率的な実験計画の立て方、必要なデータの集め方、活用法を説明いたします。
本セミナーでは、実際の問題に対して適用できるよう具体的な例題をもとに、受講者の皆様が実験計画法を使えるようになっていただくことを目指します。
本セミナーでは、データの使い方の基礎から、いま人工知能で話題となっているディープラーニングまで、基本的な考え方と手法の原理を解説いたします。
本セミナーでは、従来の実験計画法に、AIの解析技法を取り入れた「革新的実験計画法」について説明いたします。
この革新的実験計画法により、必要最小限の実験データから、機能やコストなど、相反するような複数の目的変数を同時に満たす、革新的な解を探索することが可能となります。
本セミナーでは、Multi-Sigmaの基本的な原理と具体的な解析手順を学ぶとともに、今後様々な分野における活用方法について説明いたします。