FT-IRの基礎と機械学習によるスペクトルデータ解析

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本セミナーではFT-IR分析を対象とし、機械学習・AI技術の活用方法を実践的に解説いたします。
多成分分離や辞書データを用いた再構成といった統計的手法により、従来困難だった混合物解析などを効率化いただけます。

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プログラム

近年、分析現場では複雑な混合物や微量成分の同定が求められる一方、経験に依存した従来の解析手法では十分な効率が得られない場合があります。  本セミナーではFT-IR分析を対象とし、機械学習・AI技術の活用方法を実践的に学習します。多成分分離や辞書データを用いた再構成といった統計的手法により、従来困難だった混合物解析などを効率化できます。プログラミング初心者でも生成AIの補助やPython環境の実装を通じて、データ解析業務に活用できるスキルの習得を目指します。

  1. FT-IRの基礎と実践
    1. 基本原理の復習
    2. 測定手法の使い分けと実践的コツ
    3. スペクトル解釈のポイント、分析でよくある問題と対策
    4. データ品質の評価と管理
  2. 分析担当者に必要な機械学習の基礎
    1. データ前処理の基礎
    2. 教師あり学習と教師なし学習の使い分け
    3. Python環境の導入
    4. 生成AI活用テクニック
  3. Pythonを利用した解析例
    1. 多成分分離の例
    2. 辞書データの組み合わせによる実測データの再構築
    3. 独自データベース構築による類似スペクトル検索

受講料

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