イベント
| イベント名 | 実験計画法・ベイズ最適化を用いた 効率的な実験デザイン |
|---|---|
| 開催期間 |
2024年04月19日（金）
～ 2024年05月08日（水）
【Live配信】2024年4月19日（金） 10:30～16:30 【アーカイブ配信】 2024年5月8日（水）まで受付 (視聴期間：5/8～5/21） ※会社・自宅にいながら受講可能です※ |
| 会場名 | 【Live配信（Zoom使用）受講】もしくは【アーカイブ配信受講】 |
| 会場の住所 | オンライン |
| お申し込み期限日 | 2024年05月08日（水）16時 |
| お申し込み受付人数 | 30 名様 |
| お申し込み |
|
実験計画法・ベイズ最適化を用いた
効率的な実験デザイン
～実験による効率的なデータ取得と解析方法～
■統計学と統計的検定の復習■
■実験計画法と分散分析■
■ガウス過程回帰とベイス最適化■
受講可能な形式：【Live配信】or【アーカイブ配信】のみ
オリジナルかつ高いクオリティのデータをいかに効率的に取得するか
実験計画法・ベイズ最適化を活用して効率的な実験・データ解析を実施するために
材料設計、生物実験、心理学実験、プロセス開発等々、、、
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なデータ収集
【得られる知識】
実験による効率的なデータ取得と解析方法が身につく
【対象】
効率的な実験を立案し、過誤の少ないデータ解析を身につけたい方
キーワード：統計的検定、実験計画法、ガウス過程回帰、ベイス最適化
| 講師 |
名古屋大学 工学研究科 物質プロセス工学専攻 准教授 博士(工学) 藤原 幸一 氏
【講師紹介】
| セミナー趣旨 |
現在のAI教育は、学習用データがすでに収集済みであることが前提だが、今後はその前段階としてオリジナルかつ高いクオリティのデータをいかに効率的に取得するか、という部分も重視されるようになるだろう。
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講義する。
| セミナー講演内容 |
※詳細・お申込みは上記
「お申し込みはこちらから」（遷移先WEBサイト）よりご確認ください。
- サイト内検索
- ページカテゴリ一覧
- 新着ページ
-
- 7/29 高分子結晶化のメカニズムと評価法 －プラスチック材料の固化現象の科学と応用－ (2025年07月10日)
- 7/30 ＜FCEV／水素活用周辺技術の最新動向＞ 水素エネルギーとモビリティ ～現状調査から見える未来像～ (2025年07月10日)
- 7/23 高分子材料における難燃化技術と難燃性評価、 難燃剤の配合設計・規制動向と実際技術 (2025年07月10日)
- 7/25 １日速習：半導体製造プロセス技術 入門講座 ～基礎とトラブル対策～ (2025年07月10日)
- 7/18 汎用リチウムイオン二次電池の特性評価、劣化･寿命診断 (2025年07月10日)
- 8/27 ＜クリーン化技術ノウハウ＞ クリーンルームにおけるゴミ・異物対策 および静電気対策の基礎と実践 (2025年07月10日)
- 7/31 ＜事例から学ぶ＞ 開発担当者が習得すべき クリティカルシンキングの習得とチェックリストからの脱却 (2025年07月10日)
- 7/30 日本特有の要求対応をふまえた 海外導入品のCMC開発対応とCMC申請資料(日本申請用)作成 (2025年07月10日)
- 7/30 グローバル包装業界における トップ企業の事業展開と包装技術・規制対応・環境政策の詳細 (2025年07月10日)
- 7/18 創薬における薬物動態研究で遭遇する問題点・疑問点 ＜これはどう考えればいいの？＞ (2025年07月10日)
