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開催日 2024/07/31 (水) 開催地 WEB配信型ライブセミナー

★pythonプログラムによってスペクトルデータを自由自在に取り扱えるようになる!

Python を用いたスペクトルデータ解析《実践プログラム付》【LIVE配信】

主催 株式会社R&D支援センター 講師 稲垣 哲也 氏 受講料 55,000円   

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「スペクトルを取り扱うすべての大学生・大学教員・研究者・データサイエンティスト」を対象とし,スペクトルにケモメトリクスや機械学習を適用して分類・定量を行う方法について学んでいきます。

皆さん自身でプログラムを駆使して分類・定量を自由自在に行えるようにするためは
1.プログラム言語(python),
2.統計,
3.ケモメトリクス・機械学習,
4.スペクトル,
5.試料
について学ぶ必要があります。

この講演では1-3について初学者の方でも十分理解できるように丁寧に説明を進めていきます。
もちろんこれらを十分理解されている方にとっても新しい発見のある内容となっています。
統計・ケモメトリクス・機械学習のそれぞれで,その内容について詳しく説明した後,ダウンロード可能なデータを用いて,pythonプログラムによって解析を進めることで,理論と実践の両方を理解していきます。プログラムを効率的に書くためにChatGPTも用います。

このセミナーを受講すると、こんなスキルが身につきます

習得できる知識

pythonプログラムによってスペクトルデータを自由自在に取り扱えるようになります。

セミナーの対象者はこんな方です

特に予備知識は必要ありません。基礎から解説いたします
前もってご自身のPCにjupyternotebookをインストールいただけるとよいかと思います。
  特典
開催日時 2024/07/31 (水)     10:30~ 16:30    

他の開催日・開催場所(同じ都道府県内)で探す    
申込み期間  ~ 2024/07/30
主催会社 株式会社R&D支援センター
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定員 30名
受講料 55,000円
開講場所 本セミナーはZOOMを使ったLIVE配信セミナーです
【WEB限定セミナー】 ※会社やご自宅でご受講下さい。 
ご自宅や職場のノートPCで受講できます。
講師
稲垣 哲也 氏 講師写真

稲垣 哲也 氏

東海国立大学機構名古屋大学
大学院生命農学研究科 准教授

【ご専門】
林産科学、データサイエンス、ケモメトリクス

カリキュラム、
プログラム
プログラム

1.はじめに
 1-1. ケモメトリクスと機械学習
 1-2. pythonについて
 1-3. ChatGPTによるプログラム支援

2.ケモメトリクスとは
 2-1. Lambert-beer則
 2-2. CLS
 2-3. ILS
 2-4. PCA
 2-5. PLSR

3.機械学習とは
 3-1. 近傍法
 3-2. ランダムフォレスト
 3-3. サポートベクトルマシン
 3-4. ニューラルネットワーク

4.スペクトル前処理
 4-1. 中心化・標準化
 4-2. スムージング
 4-3. カーブフィッティング
 4-4. 微分処理
 
5.ケモメトリクス実践
 5-1. スペクトルデータから目的変数を予測する
 5-2. HSIデータへの応用と画像解析


【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】

1.Zoomを使用されたことがない方は、ミーティング用Zoomクライアントをダウンロードして下さい。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。

2.セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。セミナー開始直前のトラブルについては対応いたしかねますのでご了承下さい。

3.開催日の数日前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加下さい。
セミナー参加費
支払い方法
銀行振込か会場にて現金でお支払いください。



銀行振込みの場合、原則的に領収書は発行いたしません。

領収書をご希望の場合は、当日会場で受講料をお支払いください。



クレジットカードはご利用いただけません。
お知らせ ・資料付

・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。

★2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計55,000円(2人目無料)です。


・キャンセルについて
原則としてキャンセルはお受けいたしかねます。
ご都合により出席できなくなった場合は代理の方がご出席ください。

代理の方が見つけられない場合、セミナー開催日より、
営業日で8日前までに限りキャンセルを承ります。
8日を過ぎますと欠席扱いとし、受講料の全額をお支払いいただきます。
ご欠席の場合は後日、セミナーで使用したテキストをお送りいたします。
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