こんな課題はありませんか？

ホルムズ海峡問題などの影響により、部品供給の不安定化が進み、代替部品の使用が避けられない時代となっている。本セミナーでは、代替部品使用時に発生しやすい音・振動トラブルの実例をもとに、その発生メカニズムを分かりやすく整理する。さらに、剛性・質量・減衰といった物性差が振動応答に与える影響を理解し、共振回避設計や簡易測定による良否判定法まで、現場で即使える実務ノウハウを体系的に解説する。

・ 統計解析の本質と実務で重要となるポイントを整理
・ 正規分布・推定・仮説検定の考え方を図解と計算例題で解説
・ ベイズ統計解析の基本概念とベイズ推定を分かりやすく解説
・ ベイジアンネットワークやMCMCの基礎を整理
・ AI・データサイエンスへの実務活用イメージを解説

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  ＜第１部：AI・データサイエンスのための統計解析の基礎と実務ポイント＞
  
  １．AI・データサイエンスと統計解析との関係
  
  1-1 AI・機械学習において統計解析が必要となる理由
  1-2 「大量データがあれば正しいAIになる」とは限らない理由
  1-3 AI・データ解析における「バラツキ」の重要性
  1-4 統計解析で扱う「確率」とは具体的に何か？
  1-5 実務で誤解されやすい統計解析の重要ポイント
  
  ２．統計解析の基礎と実務で重要となる考え方
  
  2-1 母集団・標本・標本調査とは？
  2-2 ランダムサンプリングの考え方と注意点
  2-3 平均値・中央値・最頻値の違い
  2-4 期待値とは？　平均値とどこが異なるのか？
  2-5 分散・標準偏差の実務的意味
  2-6 偏差・誤差・残差の違い
  2-7 外れ値をどのように考えるべきか？
  2-8 実務で遭遇する「統計量の見方」のポイント
  2-9 計算例題と解説
  　　　－基本統計量の計算とその見方－
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  ３．正規分布と統計解析の本質
  
  3-1 なぜ統計解析で正規分布が重要となるのか？
  3-2 正規分布の特徴と実務的意味
  3-3 平均値・分散・標準偏差と分布形状との関係
  3-4 標準正規分布とは？
  3-5 Z変換の考え方とその利用法
  3-6 確率密度関数と確率関数の違い
  3-7 正規分布をどのように利用するのか？
  3-8 計算例題と解説
  　　　－標準正規分布表を利用した確率計算－
  
  ４．中心極限定理とAI・データ解析への応用
  
  4-1 中心極限定理とは？
  4-2 なぜ中心極限定理が重要となるのか？
  4-3 標本平均と母平均との関係
  4-4 「データ数を増やす」とはどういうことか？
  4-5 AI・データ解析で重要となる「推定」の考え方
  4-6 計算例題と解説
  　　　－サンプルデータから母集団特性を推定する－
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  ５．母平均推定とt分布
  
  5-1 母平均推定とは？
  5-2 信頼区間の考え方
  5-3 t分布とは？
  5-4 なぜt分布が必要となるのか？
  5-5 自由度の考え方
  5-6 t分布と標準正規分布との違い
  5-7 計算例題と解説
  　　　－測定データから真値範囲を推定する－
  
  
• ７．質疑応答
  

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  ＜第２部：ベイズ統計解析の基礎とAI・データサイエンスへの応用＞