セミナー検索結果：116件

• 2022年06月06日(月) 統計的品質管理の基礎とExcelによる実践ポイント　～演習付～　＜オンラインセミナー＞ ～ データの取り方とまとめ方、QC７つ道具と活用法、検定と推定、相関分析・回帰分析、合理的かつ精度の良い実験を行うための実験計画法の基礎 ～

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• 2022年04月07日(木) 実験計画法の基礎と効果的なデータ分析への応用　～演習付～　＜オンラインセミナー＞ ～ 分散分析（１元配置法と２元配置法）、完全実施要因計画と分析法、直交配列表を用いた計画と分析法、より効率よく実用に役立つ手法 ～

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• 2022年05月09日(月) 多変量解析の基礎と統計分析およびデータ可視化への応用　＜オンラインセミナー＞ ～ 多変量解析の基礎、一変量統計、基本となる二変量の取り扱い、多変量解析の原理と各分析の実例 、データ可視化技法と適用例　～

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• 2022年06月30日(木) スパースモデリングの基礎と機械学習を用いた最適制御への応用　～ デモ付 ～　＜オンラインセミナー＞ ～ スモールデータからの機械学習への応用、スパースモデリングの最適化問題やシステム制御への応用 ～

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• 2022年03月11日(金) 実験計画法の基礎と活用法および実践のポイント　～演習付～　＜オンラインセミナー＞ ～ 統計の基礎、要因の絞込み、特性のモデル化、実験計画法による設計・最適化、実験計画法の活用ポイント、データサイエンスへの展開 ～

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• 2022年03月10日(木) ＭＴシステムの基礎と判別・異常検知への活用とそのポイント　～演習・デモ付～　　＜オンラインセミナー＞ ～ 品質工学のＭＴシステムの概要、ＭＴ法によるパターン識別、Ｔ法による予測、実践ポイント ～

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• 2021年11月26日(金) スパース推定の基礎とデータ分析への応用　＜オンラインセミナー＞ ～ 一般化線形回帰、グループLasso、Fused Lasso、グラフィカルモデル、行列分解、多変量解析をプログラムで理解する ～

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• 2021年11月24日(水) Pythonによるデータ分析・機械学習の基礎と活用のポイント　＜オンラインセミナー＞ ～ モジュールの使い方とデータの可視化、多変量解析、Scikit-learnによる機械学習とTensorflowによる実装 ～

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• 2021年10月29日(金) 実験計画法の基礎と効果的な活用のポイント　～演習付～ 　＜オンラインセミナー＞ ～ 実験計画法と統計解析の基礎、検定と推定、分散分析法、乱塊法と分割法、直交表実験計画 ～

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• 2021年10月18日(月) データサイエンス・AIの基礎と活用法　～ 演習付・個別相談可～ 　＜オンラインセミナー＞ ～ データサイエンスとAIの基本、統計基礎とデータサイエンス、数理最適化・機械学習・ニューラルネットワークの基本と利活用のポイント ～

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• 2021年09月06日(月) 人工知能（AI）を活用した実験計画法の実践と効果的な活用ポイント＜オンラインセミナー＞ ～ 従来の実験計画法と課題、Multi-Sigmaによる革新的実験計画法、AIによる予測と要因分析、遺伝的アルゴリズム、実際の活用法 ～

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• 2021年08月18日(水) 製造業の課題解決のための機械学習の基礎とデータ解析の適用技術　＜オンラインセミナー＞ ～ ものづくり現場の課題とAI／機械学習の活用事例、自己組織化マップの適用技術、Excelソルバーの活用、遺伝的アルゴリズムによる最適解の探索 ～

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• 2021年09月15日(水) 信頼性データ解析手法の基礎と信頼性評価の実践ポイント　～PC演習付～　＜オンラインセミナー＞ ～ 信頼性解析の基礎、B10ライフを宣言可能な最短試験規模の求め方、摩耗故障と危険側故障、設計検証・妥当性確認における信頼性評価方法 ～

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• 2021年07月14日(水) 実験計画法の基礎とデータ解析法および実践ポイント　＜オンラインセミナー＞ ～ 分散分析法（１因子実験・２因子実験・直交表）、回帰分析法、実験計画と解析方法、実験計画の立て方とコツ ～

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• 2021年02月03日(水) 実験計画法の基礎と実務への活用ポイント　～演習付～　＜オンラインセミナー＞ ～ 統計の基礎、要因の絞込み、特性のモデル化、実験計画法による設計・最適化、実験計画法の活用ポイント、データサイエンスへの展開 ～

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• 2021年02月25日(木) 多変量解析・重回帰分析の基礎と活用のポイント実践講座　～ ＰＣ演習付 ～　〈オンラインセミナー〉 ～ 基本統計量・相関分析、予測の多変量解析手法（重回帰分析）（数量化１類）（判別分析）（数量化２類）　～

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• 2020年09月29日(火) 多変量解析の基礎とデータ分析実践への応用 ～ デモ付 ～　＜オンラインセミナー＞　　　 ～ 基本統計量と相関分析手法、目的・データに応じた多変量解析の適用、重回帰分析による予測、類似度・分類のための多変量解析手法 ～

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• 2020年08月21日(金) パラメータ設計の基礎と最適化への応用 　＜オンラインセミナー＞　 ～ パラメータ設計の概要、パラメータ設計の手順、直交表とその使い方、実験結果から予測される最適条件、改善性効果の推定、利得による再現性の確認　～

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• 2020年06月23日(火) 多変量解析の基礎と適切なデータ解析技術への応用　＜オンラインセミナー＞ ～ 多変量解析における一変量統計、基本となる二変量の取り扱い、重回帰分析、主成分分析、ロジスティック回帰分析、分散分析、判別分析、目的に応じた多変量解析 ～

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• 2020年02月20日(木) 実務で活かす！「実験計画法」の基礎と活用ポイント　～PC演習付～ ～ 基礎となる要因計画、直交表計画、応答局面計画、計画採用のガイドライン、人件費含めた実施費用と得られる効果 ～
  

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• 2019年11月21日(木) 実験計画法の基礎とEcxelによる効率的な解析手法実践講座　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 分散分析表による分析、実験計画の原理（フィッシャーの３原則）、直交表を用いた分散分析のやり方と活用法 ～

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• 2019年09月12日(木) 実験計画法の基礎と効果的な活用技術のポイント　～ 個別相談付 ～ ～ 統計的解析の基礎、分散分析の最適条件の求め方、直交表の性質とメカニズムおよび使い方のポイント ～

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• 2019年08月21日(水) 多変量解析の基礎とデータ解析実践講座　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ コレスポンデンス分析、因子分析、クラスター分析、回帰分析、分散分析によるデータ解析の実践 ～

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• 2019年07月09日(火) 実験計画法の基礎と実践のポイント ～ 実験計画法と統計学の基礎、確率密度関数、一元配置分散分析、二元配置分散分析、直行配列表、多重比較法 ～

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• 2019年05月31日(金) 品質工学の基礎と機械加工・生産加工条件の最適化への手法と勘所　～演習付～ ～ 機械加工における製造条件の最適化手順、ロバストパラメータ設計による最適化、機械加工条件の最適化に向けた実験計画の勘所 ～

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• 2019年06月14日(金) 実験計画法の基礎と活用のポイント　～１人１台PC実習付～ ～ 実験の本質と目的、統計学の基礎、分散分析の原理と活用法、直交表の性質とメカニズムおよび使い方のポイント ～

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• 2019年05月24日(金) 統計的品質データ解析の基礎と効果的な活かし方実践講座　～１人１台PC実習付～ ～ 統計的品質データ解析法の全体像と応用、単相関係数の読み方と注意点、統計的仮説検定、測定システム分析 〜

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• 2019年04月23日(火) 実験計画法の基礎と実践的対処法のポイント　～１人１台PC実習付～ ～ 仮説検定と実験計画法、分散分析とその後の処理手法、直交配列表による実験計画法、データ解析の実践ポイント ～

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• 2019年02月13日(水) 実験計画法の基礎と実践における活用ポイントの習得講座　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 実験計画法の基本と統計データ解析手法、検定と推定の考え方、分析手法、実践的使用法とその留意点 ～

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• 2019年01月24日(木) 統計的品質管理・データ解析の基礎と活用上のポイント　～１人１台PC実習付～ ～ 品質データの見える化、管理図の作成法、分散分析と直交表、Excelを用いたデータ分析の進め方 ～

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• 2018年12月25日(火) 自然言語処理技術の基礎と機械学習(SVM・深層学習)によるテキスト分類の実践　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 実用レベルの言語処理システムの例、成功する実システム、SVM、Tensorflowによるテキスト分類技術とチューニング ～

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• 2018年11月07日(水) 統計的品質管理の基礎と不良率推定法・管理図による不良発生防止への活かし方　～１人１台PC実習付～ ～ Excel活用による不良率の推定、工程能力指数と不良率の関係、管理図の作成と異常の判定 ～

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• 2018年11月29日(木) 機械学習・データ分析の基礎とモデル化手法および予測・分類・識別への活用　～１人１台PC実習付～ ～ 学習法の代表例（ベイズ推定・最尤推定）、予測に活かす回帰分析手法、分類に活かすクラスタリング手法、識別に活かす判別分析手法 ～

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• 2018年11月05日(月) 多変量解析の基礎と推定・判定への応用およびその実践　～１人１台PC実習付～ ～ 回帰分析／主成分分析／因子分析／判別分析の考え方、Rによる分析法と応用例 ～

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• 2018年12月06日(木) 実験計画法の基礎と効果的な活用方法 ～ １人１台ＰＣ実習付 ～ ～ 観察データと計画データ、実験計画法のポイント、直交表の基礎と活用事例 ～

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• 2018年08月09日(木) Rによるデータ分析（統計・多変量解析）の基礎とその実践　～１人１台PC実習付～ ～ 統計解析・多変量解析によって得られる結果をどう見るか、誤った統計解析を選択しないための基礎知識 ～

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• 2018年09月13日(木) 実験計画法の基礎と実践のポイント　～個別相談付～ ～ 統計的解析の基礎、最適条件の求め方と実験適用する直交表、品質工学（田口メソッド）の概要 ～

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• 2018年04月27日(金) 実験計画法の基礎と実践上効果的な活用法とそのポイント 〜 統計学の基礎、直交表による実験計画と解析、実験計画において留意したいポイント 〜

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• 2018年03月26日(月) 基礎から学ぶPythonによるデータ分析と機械学習　〜１人１台PC実習付〜 〜 パッケージの使い方とデータの可視化、多変量データと多変量解析、Scikit．learnによる機械学習 〜

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• 2018年03月19日(月) 機械学習(MT法)と信号処理による異常検出技術の基礎と故障未然防止法　〜 信号解析ソフトウェア付 〜 〜 機械学習(MT法)を理解するための統計学、フィルタ処理技術、MT法を使った異常信号監視技術の原理と実践・事例 〜

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