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実験計画法のポイント
11,000オンデマンド
~ 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
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
日時
【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)
受講可能な形式:【Live配信】or【アーカイブ配信】のみ
セミナー趣旨
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。
受講対象・レベル
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
習得できる知識
実験による効率的なデータ取得と解析方法が身につく
セミナープログラム
大数の法則
検定とは
パラメトリック検定とノンパラメトリック検定
P値とは
信頼区間とは
○実験計画法と分散分析
実験計画法とは
1元配置
2元配置
交互作用
直交計画
○ガウス過程回帰とベイス最適化
ベイスの定理
ガウス過程回帰の基礎
ベイス最適化の考え方
獲得関数
実験計画法かベイズ最適化か
○演習※進行状況により省略する可能性があります
手計算による分散分析
エクセルを用いた分散分析
Pythonによるベイズ最適化
□質疑応答
セミナー講師
略歴
2004年 京都大学 工学部 工業化学科卒業
2009年 京都大学 博士(工学)取得
2009年 豪Curtin 大学 客員研究員
2010年 NTT持ち株会社 コミュニケーション科学基礎研究所 研究所
2012年 京都大学大学院 情報学研究科 システム科学専攻 助教
2018年 JSTさきがけ研究員
2018年 名古屋大学大学院 工学研究科 物質プロセス工学専攻 准教授
専門
機械学習・プロセスシステム工学・医療データ解析
セミナー受講料
※お申込みと同時にS&T会員登録をさせていただきます(E-mail案内登録とは異なります)。
55,000円( E-mail案内登録価格52,250円 )
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【1名分無料適用条件】
※2名様ともE-mail案内登録が必須です。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※3名様以上のお申込みの場合、1名あたり定価半額で追加受講できます。
※請求書(PDFデータ)は、代表者にE-mailで送信いたします。
※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。
(申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。)
※他の割引は併用できません。
テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【オンライン配信セミナー受講限定】
1名申込みの場合:受講料( 定価:41,800円/E-mail案内登録価格 39,820円 )
※1名様でオンライン配信セミナーを受講する場合、上記特別価格になります。
※他の割引は併用できません。
受講、配布資料などについて
Zoom配信の受講方法・接続確認
- 本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信となります。PCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
- 申込み受理の連絡メールに、視聴用URLに関する連絡事項を記載しております。
- 事前に「Zoom」のインストール(または、ブラウザから参加)可能か、接続可能か等をご確認ください。
- セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
- セミナー中、講師へのご質問が可能です。
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アーカイブ配信の受講方法・視聴環境確認
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- セミナーに関する質問に限り、後日に講師にメールで質問可能です。
(テキストに講師の連絡先が掲載されている場合のみ) - 動画視聴・インターネット環境をご確認ください。
- 以下の視聴環境および視聴テストを事前にご確認いただいたうえで、お申込みください。
- セキュリティの設定や、動作環境によってはご視聴いただけない場合がございます。
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配布資料
PDFテキスト(印刷可・編集不可)
その他注意事項
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。
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