１．Pythonの基礎とプログラミング入門
　　1.1．Python、Anaconda、Spyder、Jupyter Notebook、
　　　　 Google Colaboratory、Visual Studio Code について
　　1.2　ライブラリのインストールと使い方
　　1.3　基本的な文法と簡単な計算（変数、関数、演算子）
　　1.4　グラフの作成
　　1.5　線形方程式の解法（化学量論係数）
　　1.6　データの相関（線形、非線形）
　　1.7　非線形方程式の解法（ニュートン－ラフソン法）
　　1.8　連立非線形方程式の解法
　　1.9　数値積分（台形公式とシンプソン則）
　　1.10　常微分方程式（オイラー法とルンゲ－クッタ法）
　　1.11　偏微分方程式（差分法：ラプラス方程式、ガウスーザイデル法：熱移動アニメーション）
　　1.12　Excelからのデータの読み込みと計算結果のExcelへの書き出し
　　1.13　Python in Excel:　ExcelでPythonを使う（1次反応シミュレーション）
　　1.14　生成AIを使ってのプログラミング（状態方程式：ファンデルワールス式など）

２．Pythonによる分離プロセス計算とそのポイント
　　2.1　物性（高圧系状態方程式SRK式、飽和蒸気圧Antoineの式）
　　2.2　物質収支の計算（蒸留塔の物質収支、管路網の流れ）
　　2.3　熱収支の計算（熱交換器、反応の熱収支、撹拌槽の加熱、配管の流れ）
　　2.4　蒸留計算（沸点露点計算、フラッシュ計算、単蒸留、
　　　　　階段作図：マッケーブ・シール法、多成分非理想系蒸留計算：厳密な操作型蒸留計算）
　　2.5　ガス吸収装置設計計算（充填層吸収塔、多段ガス吸収塔）
　　2.6　吸着操作（吸着平衡、吸着塔の設計：破過曲線、
　　　　　イオン交換装置の設計：Cdイオン除去、イオン交換プロセスシミュレーション））
　　2.7　膜分離操作（中空糸膜：限外ろ過膜による濃縮、ガス分離：空気中のアセトン除去、水素とメタンの分離）

３．Pythonによる反応プロセス計算とそのポイント
　　3.1　反応平衡（水性ガスシフト反応）
　　3.2　リアクターの物質収支と熱収支
　　3.3　反応速度（反応速度の決定）
　　3.4　可逆反応、逐次反応（シミュレーション）
　　3.5　リアクター操作（シミュレーション：酸化エチレン製造リアクター）
　　3.6　膜リアクター（エチルベンゼンの脱水素によるスタイレンの合成）
　　3.7　固体触媒リアクター（触媒粒子内の拡散と反応）
　　3.8　非等温反応リアクター（反応と温度変化のシミュレーション）
　　3.9　バイオリアクター（回分酵素反応のシミュレーション、
　　　　　流加培養と灌流培養のシミュレーション、CHO細胞によるクローナル抗体産生のシミュレーション）
　　3.10　環境プロセスリアクター（光触媒リアクター、アナモックスプロセス、
　　　　　生物脱リンプロセスのシミュレーション）
　　3.11　バイオリファイナリーバイオリアクター（バイオエタノール製造、バイオマス熱分解のシミュレーション）

４．AIの実感
　　4.1　機械学習（膜透過流束の機械学習モデルとハイブリッドモデルの比較）
　　4.2　ニューラルネットワーク（ANNを使って水処理施設の放流水の水質予測とヒートマップ）
　　4.3　ソフトセンサー（バイオリアクターのソフトセンサー）
　　4.4　デジタルツイン（反応プロセスの制御）

　　□質疑応答□