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【提携セミナー】
| 開催日時 | 未定 |
|---|---|
| 担当講師 | 藤原 幸一 氏 |
| 開催場所 | 未定 |
| 定員 | - |
| 受講費 | 未定 |
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～
【提携セミナー】
主催：サイエンス＆テクノロジー株式会社
受講可能な形式：【ライブ配信】or【アーカイブ配信】のみ
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
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
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
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。
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
受講対象
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
担当講師
北海道大学 教授 博士(工学) 藤原 幸一 氏
2025年3月まで 名古屋大学 工学研究科 物質プロセス工学専攻 准教授
2025年4月から 北海道大学 教授
セミナープログラム（予定）
○統計学と統計的検定の復習
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
公開セミナーの次回開催予定
開催日
未定
開催場所
未定
受講料
未定
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配布資料
PDFデータ（印刷可・編集不可）
※ライブ配信受講は開催2日前を目安に主催者サイトのマイページよりダウンロード可となります。
※アーカイブ配信受講は配信開始日からダウンロード可となります。
備考
※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。
お申し込み方法
★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。
★【ライブ配信】、【アーカイブ配信】のどちらかご希望される受講形態をメッセージ欄に明記してください。
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