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≫ 第1期（2023年6月5日開講）
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eラーニングスタートキャンペーン実施中
通常1口3名までのところ、1口4名まで参加OK！
  eラーニング講座「機械学習数学」の特徴  
●機械学習を扱う上で必要な数学的知識をPythonを通して学ぶことができます。
●数学の基礎から機械学習までを段階的に解説するので、初心者でも理解することができます。
●演習問題を通して、数学の基礎からPythonを使った数学的表現方法や機械学習のテクニックが
　身に付きます。
●解説動画は何度でも視聴可能なので、納得いくまで学習できます。
●分からないところがあれば講師に直接質問することができます。
- - - - 線形代数から始めるPythonを使った機械学習入門講座 - - - -
　ChatGPTに代表されるようにAI技術の発展は凄まじく、AI技術(機械学習)を活用する企業も増えています。しかし一方で、機械学習を学ぼうと思っても高等数学の知識が必要だったり、機械学習に必要な判別方法が難しすぎて理解できないといったことはないでしょうか。

　これからの時代についていくためにも、機械学習の基本を身につけておくことは重要です。本講座では、機械学習に必要な高等数学(線形代数)からPythonを使った数学的表現方法と、それらを用いた機械学習の判別方法について学びます。

　各講に演習問題がついていますので、しっかりと知識を定着させながら学ぶことができます。これから機械学習を学ぼうと考えている方、学んでみたがいまいち理解できなかった方に特におすすめの内容となっています。

□講座内容  　(映像時間:約5時間)
第1部　『Pythonを使って理解する機械学習のための数学基礎～初級編～』
　★演習問題「線形代数の復習、Pythonを使った数学的表現方法」

第2部　『Pythonを使って理解する機械学習のための数学基礎～中級編～』
　★演習問題「ラグランジュ関数、ロジスティクス回帰モデル」

第3部　『Pythonと数学知識を使った機械学習への応用～教師あり/教師なし学習～』
　★演習問題「線形判別、サポートベクターマシン、K-meansクラスタリング」
※講師による添削付き

＊得られる知識

 
≫詳しくは下記『通信講座講演内容』をご覧ください。
 
eラーニング講座とは？

「解説動画」と「演習問題(各テーマ分)＋講師からの添削」からなる通信講座です。
 
 
S＆T　eラーニング講座のポイント
■パソコンやスマートフォン、タブレット端末から簡単に受講ができます。
■解説動画は、在籍期間4か月間は何度でも視聴可能です。
■テキスト資料はPDFデータ(プリントアウト可、編集不可)となります。
■演習問題は、講師が直接添削いたします。
■講師への質問が可能です。
（Q&Aは受講者間で共有されます）
 

 
 受講に関する注意事項 (必ずご一読ください) 
　≫ eラーニングの受講に関する注意事項（PDF）

＜＜　　サンプル動画はこちら　　＞＞
開講日 2023年6月5日 (月)
講座講数・期間 【第1期受講】　①解説動画視聴期間：2023年6月5日(月)～2023年10月5日(木)　②演習問題提出期限：2023年8月7日(月)　③講師への質問期限：2023年10月5日(木)
1口の受講者数 1口4名まで受講可能
受講料(税込)
各種割引特典
1口 62,700円 ( E-Mail案内登録価格 59,565円 ) S&T会員登録とE-Mail案内登録特典について
定価：本体57,000円＋税5,700円
E-Mail案内登録価格：本体54,150円＋税5,415円
[1名参加も可能です]
　35,200円 ( E-Mail案内登録価格 33,440円 )
　　定価：本体32,000円＋税3,200円
　　E-Mail案内登録価格：本体30,400円＋税3,040円
[5名以上は、1口1人あたりの金額追加で受講可能です]
　1人あたり15,675円( E-Mail案内登録価格 14,891円 )の金額追加で受講可能です
上記は、「eラーニングスタートキャンペーン」価格になります。
キャンペーン：1口4名　⇐　通常：1口3名
お申込み前に必ずご確認ください
通信講座の流れ
通信講座テキスト/ebookの閲覧方法

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通信講座講師

(株)メドインフォ  代表取締役
嵜山 陽二郎 氏　≫【講師紹介】

■専門
医療統計学、薬物動態学、データマイニング、機械学習
■執筆など
薬効薬理非線形モデリング
　（Sakiyama Y.et al. Nippon Yakurigaku Zasshi 2008, 132: 199-206.）
機械学習による薬物動態予測
　（Sakiyama Y.et al. Expert Opinion of Drug Metabolism and Toxicology, 2009, 5: 149-169.）
 

通信講座講演内容

第1部
　Pythonを使って理解する機械学習のための数学基礎～初級編～ 
　機械学習は、RやPythonなどのソフトを使って実行することは可能ですが、その中身を理解するためには数学的知識が必要不可欠です。線形代数を扱う講座は多いですが本講座ではPythonを使って解説するところがオリジナルな点です。Pythonのプログラミングを通じて、初級編では機械学習を理解する上での基礎知識、行列の計算などを中心に、数学が苦手な方にもわかりやすく解説します。

◆講演項目
１．序論：ロードマップ
　　（１）機械学習の基礎
　　（２）なぜ数学が機械学習に必要か
　　（３）数学⇒機械学習へのロードマップ
　　（４）機械学習とオブジェクト指向

２．線形代数：ベクトル
　　（１）ベクトルの基礎
　　（２）ベクトルの内積
　　（３）ベクトルのノルム

３．線形代数：行列
　　（１）行列の基礎
　　（２）行列の積
　　（３）逆行列
　　（４）行列と連立方程式
　　（５）行列と写像
　　（６）線形結合と二次形式

４．指数関数と対数関数
　　（１）指数と対数
　　（２）指数関数の微分
　　（３）対数関数の微分
　　（４）シグモイド関数
　　（５）ソフトマックス関数
　　（６）ガウス関数

■演習問題
　・線形代数の復習、Pythonを使った数学的表現方法
​　（講師添削あり）
第2部
　Pythonを使って理解する機械学習のための数学基礎～中級編～
　中級編は、大学で習う数学の知識レベルと位置付けるとよいでしょう。特に偏微分は高校では習わないですが、機械学習では大変重要になります。また、機械学習では回帰と分類の概念が重要で、これらについて数学的基礎を固めることが大切です。ここでもPythonを使ってわかりやすく解説します。

◆講演項目
１．微分
　　（１）微分の基礎
　　（２）微分係数
　　（３）勾配を図で表す
　　（４）導関数と微分

２．偏微分の基礎
　　（１）偏微分とは
　　（２）多変数関数の偏微分
　　（３）合成関数の偏微分

３．偏微分応用
　　（１）目的関数の偏微分
　　（２）最急勾配降下法
　　（３）ラグランジュの未定乗数法

４．教師あり学習：回帰
　　（１）直線モデル
　　（２）直線モデルパラメータの解析
　　（３）面モデル
　　（４）面モデルパラメータの解析
　　（５）D次元線形回帰モデル
　　（６）線形基底関数モデル
　　（７）オーバーフィッティング
　　（８）モデルの選択

５．教師あり学習：分類
　　（１）クラス分類
　　（２）ロジスティック回帰モデル
　　（３）最尤推定法
　　（４）面モデルパラメータの解析
　　（５）交差エントロピー誤差
　　（６）勾配法による解

■演習問題
　・ラグランジュ関数、ロジスティクス回帰モデル
​　（講師添削あり）
第3部
　Pythonと数学知識を使った機械学習への応用～教師あり/教師なし学習～
　第1部と第2部で学習した内容を踏まえ、実際の機械学習への応用を試みます。機械学習に分類されるアルゴリズムは非常に多岐にわたっていますが、その中でも教師あり学習の代表的なものとして、線形判別、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークについて解説します。また、機械学習では入力情報だけを扱う教師なし学習も重要で、ここでは主成分分析とK-meansクラスタリングを解説します。

◆講演項目
１．線形判別
　　（１）分類問題
　　（２）線形分離
　　（３）Fisherの線形判別分析

２．カーネル法
　　（１）一般関数の線形和
　　（２）ガウス関数による近似
　　（３）カーネル関数
　　（４）正則化

３．サポートベクターマシン
　　（１）サポートベクターマシン基礎
　　（２）マージン最大化・ソフトマージン
　　（３）高次元空間への写像
　　（４）Pythonによるサポートベクターマシンの実行

４．ニューラルネットワーク
　　（１）ニューロンモデル
　　（２）多層ニューラルネットワーク
　　（３）数値微分法
　　（４）誤差逆伝播法

５．教師なし学習
　　（１）標準化
　　（２）回転行列による回転
　　（３）主成分分析
　　（４）固有値問題
　　（５）K-meansクラスタリング
　　（６）Pythonによる教師なし学習の実行

■演習問題
　・線形判別、サポートベクターマシン、K-meansクラスタリング
　（講師添削あり）

スケジュール

●受講開始日
　2023年6月5日 (月)
　　　　受講者専用ページは開講日よりご利用いただけます。

●解答用紙：ご提出期限
　2023年8月7日 (月)

○添削のご返却日
　2023年9月中旬
　ある一定の基準をクリアした方には『修了証』を発行いたします。

○講師への質問
　2023年10月5日 (木)まで

●在籍期間
　2023年10月5日 (木)まで
　　※解説映像は在籍期間中のみ閲覧することができます。
　　　
講座番号 受講開始日
（開講日）		 動画視聴期間 解答用紙
提出期限		 講師への
質問期限		 在籍期間
第1期受講 EL230632 2023/6/5 2023/6/5～
2023/10/5		 2023/8/7 2023/10/5 2023/6/5～
2023/10/5
第2期受講 EL230932 2023/9/5 2023/9/5～
2024/1/5		 2023/11/6 2024/1/5 2023/9/5～
2024/1/5
第3期受講 EL231232 2023/12/5 2023/12/5～
2024/4/5		 2024/2/5 2024/4/5 2023/12/5～
2024/4/5









 

受講条件

※お申込み前に（1）～（3）を必ずご確認ください

（1）S&T会員登録
　・動画視聴、各種データのダウンロードなどにS&T会員マイページ機能（無料）を利用します。
　・通信講座の進行上の連絡はE-mailで行います。受講者本人の個別E-mailアドレスが必要です。
　・会員情報のご登録は、HP（https://www.science-t.com/）よりお手続きいただけます。
　　　【 E-mail案内登録価格（5%OFF）適用条件 】
　　　　・弊社案内（E-mail+DM、またはE-mailかDM）希望の場合のみ適用します。
　　　　・複数名のお申込みは、受講者全員の案内希望チェックが必須です。
　　　　・弊社案内を希望されない方は、S&T 会員登録の際に案内方法欄のチェックを外してください。

（2）各種データの使用
　・テキスト、演習問題解答用紙など各種データは、Excel、Word、PDFなどを使用します（講座により異なる）。

（3）動画視聴・インターネット環境
　・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。
　・以下のサンプル動画が閲覧できるかを事前にご確認いただいたうえで、お申し込みください。 

■サンプル動画■

>＞ 視聴環境　　　＞＞ テスト視聴サイト

教材

■解説動画　　　： 講演映像
　　　　　　　　　　　・映像時間 各テーマ約1～1.5時間　合計 約4時間
　　　　　　　　　　　・開講日よりご視聴いただけます
　
■テキスト資料　： PDFスライドデータ(プリントアウト可、編集不可)
　　　　　　　　　　　・ebook版テキストはございません

■演習問題の　　： ExcelまたはWord
　解答用紙　　　

■演習問題の　　： PDF(プリントアウト可、編集不可)
　模範解答　　　　　　・「添削返却・修了メール」受信後、ダウンロードいただけます
　　　　　　　　　　　・あわせて「添削後の解答用紙」を返却し、一定基準をクリアした方に「修了証」を発行します　　　　　　　　　

その他

□学習の目安
　開講日から2か月を目安に学習を進めてください。

□演習問題
　全3回ごとに演習問題が付いています。
　演習問題の解答用紙が未提出の場合は、０点扱いとなります。
　ある一定の基準をクリアした方には「修了証」を発行します。

□講師への質問
　受講者全員で共有できるよう講師へのＱ＆Ａは基本的に受講者マイページに匿名にて掲載いたします。
　全質問の講師の回答が閲覧でき、参考になります。

通信講座講師

(株)メドインフォ  代表取締役
嵜山 陽二郎 氏　≫【講師紹介】

■専門
医療統計学、薬物動態学、データマイニング、機械学習
■執筆など
薬効薬理非線形モデリング
　（Sakiyama Y.et al. Nippon Yakurigaku Zasshi 2008, 132: 199-206.）
機械学習による薬物動態予測
　（Sakiyama Y.et al. Expert Opinion of Drug Metabolism and Toxicology, 2009, 5: 149-169.）
 

通信講座講演内容

第1部
　Pythonを使って理解する機械学習のための数学基礎～初級編～ 
　機械学習は、RやPythonなどのソフトを使って実行することは可能ですが、その中身を理解するためには数学的知識が必要不可欠です。線形代数を扱う講座は多いですが本講座ではPythonを使って解説するところがオリジナルな点です。Pythonのプログラミングを通じて、初級編では機械学習を理解する上での基礎知識、行列の計算などを中心に、数学が苦手な方にもわかりやすく解説します。

◆講演項目
１．序論：ロードマップ
　　（１）機械学習の基礎
　　（２）なぜ数学が機械学習に必要か
　　（３）数学⇒機械学習へのロードマップ
　　（４）機械学習とオブジェクト指向

２．線形代数：ベクトル
　　（１）ベクトルの基礎
　　（２）ベクトルの内積
　　（３）ベクトルのノルム

３．線形代数：行列
　　（１）行列の基礎
　　（２）行列の積
　　（３）逆行列
　　（４）行列と連立方程式
　　（５）行列と写像
　　（６）線形結合と二次形式

４．指数関数と対数関数
　　（１）指数と対数
　　（２）指数関数の微分
　　（３）対数関数の微分
　　（４）シグモイド関数
　　（５）ソフトマックス関数
　　（６）ガウス関数

■演習問題
　・線形代数の復習、Pythonを使った数学的表現方法
​　（講師添削あり）
第2部
　Pythonを使って理解する機械学習のための数学基礎～中級編～
　中級編は、大学で習う数学の知識レベルと位置付けるとよいでしょう。特に偏微分は高校では習わないですが、機械学習では大変重要になります。また、機械学習では回帰と分類の概念が重要で、これらについて数学的基礎を固めることが大切です。ここでもPythonを使ってわかりやすく解説します。

◆講演項目
１．微分
　　（１）微分の基礎
　　（２）微分係数
　　（３）勾配を図で表す
　　（４）導関数と微分

２．偏微分の基礎
　　（１）偏微分とは
　　（２）多変数関数の偏微分
　　（３）合成関数の偏微分

３．偏微分応用
　　（１）目的関数の偏微分
　　（２）最急勾配降下法
　　（３）ラグランジュの未定乗数法

４．教師あり学習：回帰
　　（１）直線モデル
　　（２）直線モデルパラメータの解析
　　（３）面モデル
　　（４）面モデルパラメータの解析
　　（５）D次元線形回帰モデル
　　（６）線形基底関数モデル
　　（７）オーバーフィッティング
　　（８）モデルの選択

５．教師あり学習：分類
　　（１）クラス分類
　　（２）ロジスティック回帰モデル
　　（３）最尤推定法
　　（４）面モデルパラメータの解析
　　（５）交差エントロピー誤差
　　（６）勾配法による解

■演習問題
　・ラグランジュ関数、ロジスティクス回帰モデル
​　（講師添削あり）
第3部
　Pythonと数学知識を使った機械学習への応用～教師あり/教師なし学習～
　第1部と第2部で学習した内容を踏まえ、実際の機械学習への応用を試みます。機械学習に分類されるアルゴリズムは非常に多岐にわたっていますが、その中でも教師あり学習の代表的なものとして、線形判別、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークについて解説します。また、機械学習では入力情報だけを扱う教師なし学習も重要で、ここでは主成分分析とK-meansクラスタリングを解説します。

◆講演項目
１．線形判別
　　（１）分類問題
　　（２）線形分離
　　（３）Fisherの線形判別分析

２．カーネル法
　　（１）一般関数の線形和
　　（２）ガウス関数による近似
　　（３）カーネル関数
　　（４）正則化

３．サポートベクターマシン
　　（１）サポートベクターマシン基礎
　　（２）マージン最大化・ソフトマージン
　　（３）高次元空間への写像
　　（４）Pythonによるサポートベクターマシンの実行

４．ニューラルネットワーク
　　（１）ニューロンモデル
　　（２）多層ニューラルネットワーク
　　（３）数値微分法
　　（４）誤差逆伝播法

５．教師なし学習
　　（１）標準化
　　（２）回転行列による回転
　　（３）主成分分析
　　（４）固有値問題
　　（５）K-meansクラスタリング
　　（６）Pythonによる教師なし学習の実行

■演習問題
　・線形判別、サポートベクターマシン、K-meansクラスタリング
　（講師添削あり）

スケジュール

●受講開始日
　2023年6月5日 (月)
　　　　受講者専用ページは開講日よりご利用いただけます。

●解答用紙：ご提出期限
　2023年8月7日 (月)

○添削のご返却日
　2023年9月中旬
　ある一定の基準をクリアした方には『修了証』を発行いたします。

○講師への質問
　2023年10月5日 (木)まで

●在籍期間
　2023年10月5日 (木)まで
　　※解説映像は在籍期間中のみ閲覧することができます。
　　　
講座番号 受講開始日
（開講日）		 動画視聴期間 解答用紙
提出期限		 講師への
質問期限		 在籍期間
第1期受講 EL230632 2023/6/5 2023/6/5～
2023/10/5		 2023/8/7 2023/10/5 2023/6/5～
2023/10/5
第2期受講 EL230932 2023/9/5 2023/9/5～
2024/1/5		 2023/11/6 2024/1/5 2023/9/5～
2024/1/5
第3期受講 EL231232 2023/12/5 2023/12/5～
2024/4/5		 2024/2/5 2024/4/5 2023/12/5～
2024/4/5









 

受講条件

※お申込み前に（1）～（3）を必ずご確認ください

（1）S&T会員登録
　・動画視聴、各種データのダウンロードなどにS&T会員マイページ機能（無料）を利用します。
　・通信講座の進行上の連絡はE-mailで行います。受講者本人の個別E-mailアドレスが必要です。
　・会員情報のご登録は、HP（https://www.science-t.com/）よりお手続きいただけます。
　　　【 E-mail案内登録価格（5%OFF）適用条件 】
　　　　・弊社案内（E-mail+DM、またはE-mailかDM）希望の場合のみ適用します。
　　　　・複数名のお申込みは、受講者全員の案内希望チェックが必須です。
　　　　・弊社案内を希望されない方は、S&T 会員登録の際に案内方法欄のチェックを外してください。

（2）各種データの使用
　・テキスト、演習問題解答用紙など各種データは、Excel、Word、PDFなどを使用します（講座により異なる）。

（3）動画視聴・インターネット環境
　・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。
　・以下のサンプル動画が閲覧できるかを事前にご確認いただいたうえで、お申し込みください。 

■サンプル動画■

>＞ 視聴環境　　　＞＞ テスト視聴サイト

教材

■解説動画　　　： 講演映像
　　　　　　　　　　　・映像時間 各テーマ約1～1.5時間　合計 約4時間
　　　　　　　　　　　・開講日よりご視聴いただけます
　
■テキスト資料　： PDFスライドデータ(プリントアウト可、編集不可)
　　　　　　　　　　　・ebook版テキストはございません

■演習問題の　　： ExcelまたはWord
　解答用紙　　　

■演習問題の　　： PDF(プリントアウト可、編集不可)
　模範解答　　　　　　・「添削返却・修了メール」受信後、ダウンロードいただけます
　　　　　　　　　　　・あわせて「添削後の解答用紙」を返却し、一定基準をクリアした方に「修了証」を発行します　　　　　　　　　

その他

□学習の目安
　開講日から2か月を目安に学習を進めてください。

□演習問題
　全3回ごとに演習問題が付いています。
　演習問題の解答用紙が未提出の場合は、０点扱いとなります。
　ある一定の基準をクリアした方には「修了証」を発行します。

□講師への質問
　受講者全員で共有できるよう講師へのＱ＆Ａは基本的に受講者マイページに匿名にて掲載いたします。
　全質問の講師の回答が閲覧でき、参考になります。

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受付終了

高分子材料の基礎と物性解析のすべて NEW

第１講　高分子の分子構造の基礎～高分子の概念の確立、分子量の測定法～
第２講　高分子の結晶構造の解析法と解析から得られる情報
第３講　高分子材料の分子運動性、表面分析、力学物性

化学・材料
セミナー
番号 B230390
開催日
03月30日

レオロジー測定・データ解釈の勘どころ

受講可能な形式：【Live配信】のみ

化粧品 化学・材料
セミナー
番号 B230354
開催日
03月24日
04月04日

＜実技動画付き＞HPLCの基礎と日々の実験における工夫・保守点検・トラブル対応

受講可能な形式：【Live配信】or【アーカイブ配信】のみ

医薬品 | 化粧品 化学・材料
セミナー
番号 B230420
開催日
04月20日

高分子材料における添加剤の基礎知識と分析技術

受講可能な形式：【Live配信】のみ

化学・材料
セミナー
番号 C230412
開催日
04月24日
05月08日

ペプチド・核酸医薬品におけるHPLC分析の基礎・ノウハウとAIを利用したメソッド開発

受講可能な形式：【Live配信】 or 【アーカイブ配信】

医薬品
セミナー
番号 B230426
開催日
04月26日

知っておきたい　熱伝導率測定の基礎知識

受講可能な形式：【Live配信】のみ

化学・材料
セミナー
番号 B230416
開催日
04月26日

接着制御・メカニズム解析の考え方と分析評価法

受講可能な形式：【Live配信】のみ

エレクトロニクス | 化学・材料 | エネルギー・環境・機械
セミナー
番号 A230523
開催日
05月23日

磁性材料・部品の磁気測定評価ノウハウ

受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】のみ

エレクトロニクス | 化学・材料
セミナー
番号 B230524
開催日
05月24日

高分子固体材料の動的粘弾性測定

受講可能な形式：【Live配信】のみ

化学・材料
セミナー
番号 B230545
開催日
05月25日

金属材料の破壊、破損メカニズムとその解析法

受講可能な形式：【Live配信】のみ

エレクトロニクス | 化学・材料 | エネルギー・環境・機械
セミナー
番号 B230566
開催日
05月26日
06月06日

スペクトル解析の基礎から実務で役立つデータインフォマティクス

受講可能な形式：【Live配信】or【アーカイブ配信】のみ

医薬品 | 化粧品 化学・材料
セミナー
番号 B230561
開催日
05月31日
06月08日

においの基礎知識、メカニズムと目的に応じた測定・評価方法 NEW

受講可能な形式：【Live配信】or【アーカイブ配信】のみ

化粧品 化学・材料 | エネルギー・環境・機械
セミナー
番号 B230609
開催日
06月09日

分析におけるスペクトル解析の基本から応用テクニック

受講可能な形式：【Live配信】のみ

化学・材料
セミナー
番号 C230398
開催日
08月30日

【オンデマンド配信】＜開発・研究・マーケティングなどの実務で役立つ＞押さえておくべき多変量解析の基本概念と実例による演習（実務で使用するツール）

【オンデマンド配信】※会社・自宅にいながら、いつでも何度でも学習可能です（※視聴期間内）※

医薬品 | 医療機器 | 化粧品 エレクトロニクス | 化学・材料
通信講座
番号 EV230431
開講日
04月26日

第2期受講（2023年4月26日開講）≪解説動画で学ぶeラーニング講座≫分析技術による異物問題への対処法とノウハウ NEW

第1回：異物問題の現状および検出・サンプリング方法のノウハウ
第2回：異物分析～FT-IR分析とその他分析法の組み合わせ～
第3回：迅速な原因解明のために、今からできる事

医薬品 | 化粧品 化学・材料 | エネルギー・環境・機械
通信講座
番号 EV230731
開講日
07月27日

第3期受講（2023年7月27日開講）≪解説動画で学ぶeラーニング講座≫分析技術による異物問題への対処法とノウハウ NEW

第1回：異物問題の現状および検出・サンプリング方法のノウハウ
第2回：異物分析～FT-IR分析とその他分析法の組み合わせ～
第3回：迅速な原因解明のために、今からできる事

医薬品 | 化粧品 化学・材料 | エネルギー・環境・機械
通信講座
番号 V230801
開講日
08月08日

高分子材料の基礎と物性解析のすべて NEW

第１講　高分子の分子構造の基礎～高分子の概念の確立、分子量の測定法～
第２講　高分子の結晶構造の解析法と解析から得られる情報
第３講　高分子材料の分子運動性、表面分析、力学物性

化学・材料
通信講座
番号 V221002
開講日
10月18日
受付終了

【Excel演習で学ぶ】わかりやすい統計解析入門講座

医療機器 | 化粧品 エレクトロニクス | 化学・材料 | エネルギー・環境・機械
通信講座
番号 V221202
開講日
12月13日
受付終了

熱分析を正しく行うための必須知識と実践ノウハウ

第1講：各種熱分析の基本原理の理解と日常的にすべき装置の保守・管理 
第2講：目的に合わせた分析条件の考え方とノウハウ・サンプリング方法
第3講：各種熱分析で得られた測定データの正しい解析方法

医薬品 | 化粧品 化学・材料 | エネルギー・環境・機械
通信講座
番号 EV230131
開講日
01月26日
受付終了

第1期受講（2023年1月26日開講）≪解説動画で学ぶeラーニング講座≫分析技術による異物問題への対処法とノウハウ

第1回：異物問題の現状および検出・サンプリング方法のノウハウ
第2回：異物分析～FT-IR分析とその他分析法の組み合わせ～
第3回：迅速な原因解明のために、今からできる事

医薬品 | 化粧品 化学・材料 | エネルギー・環境・機械
通信講座
番号 V230602
開講日
06月21日
受付終了

高分子材料の基礎と物性解析のすべて NEW

第１講　高分子の分子構造の基礎～高分子の概念の確立、分子量の測定法～
第２講　高分子の結晶構造の解析法と解析から得られる情報
第３講　高分子材料の分子運動性、表面分析、力学物性

化学・材料

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