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化学の諸分野とAI技術の融合研究を
実施するための基礎を説明!
反応予測、実験条件最適化、量子化学理論の高度化など
具体的研究事例や将来的展望にも触れます
※ 本セミナーは、当日ビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。推奨環境は当該ツールをご参照ください。後日、視聴用のURLを別途メールにてご連絡いたします。
セミナー趣旨
近年、人工知能(AI)技術は、化学分野における実験・理論・計算の様々な領域で活用され始めている。本セミナーでは、化学の諸分野とAI技術の融合研究を実施するための基礎を説明する。またこれらに関する幾つかの具体的な研究事例(反応予測、実験条件最適化、量子化学理論の高度化)や将来的な展望を述べたい。
受講対象・レベル
化学に関連した研究に従事しており、人工知能技術の活用・発展に興味のある研究者・技術者
習得できる知識
化学における人工知能技術の基礎知識(機械学習・進化的計算・化学における記述子)
人工知能技術を導入した最新の化学研究事例(化学反応の予測・実験条件最適化・高速な量子化学計算手法など)
セミナープログラム
1.人工知能技術の概要
1.1 化学と人工知能技術
1.2 人工知能技術の種類と特徴
1.3 機械学習の概要
1.4 進化的計算の概要
2.化学における記述子
2.1 構造的特徴を表した記述子
2.2 電子的特徴を表した記述子
3.機械学習と実験・計算による化学反応予測
3.1 反応予測システムの歴史
3.2 機械学習と電子状態情報を用いた反応予測の研究事例
3.3 均一系触媒における有機化学反応に対する反応予測への適用
3.4 将来展望
4.機械学習と実験/計算による反応条件最適化
4.1 近年の実験条件最適化研究の動向
4.2 実験条件最適化における研究事例
4.3 溶媒条件最適化における研究事例
4.4 将来展望
5.機械学習による量子化学理論の高度化
5.1 密度汎関数理論における研究事例
5.2 波動関数理論における研究事例
5.3 将来展望
セミナー講師
清野 淳司 氏
早稲田大学 理工学術院 総合研究所 次席研究員/研究院講師 JST さきがけ研究者
【講師経歴】
2010年に首都大学東京大学院 理工学研究科 分子物質化学専攻にて博士(理学)を取得。その後、早稲田大学 理工学術院 助手、日本学術振興会特別研究員(PD)を経て、2015年より現職。また、2017年10月より科学技術振興機構さきがけ研究員を兼任。
【研究歴】
これまでに、周期表上のあらゆる元素を含む物質・材料に適用可能な大規模相対論的量子化学理論・プログラムの開発、およびインフォマティクスとの融合による量子化学の深化と化学の諸問題への応用を行ってきた。
セミナー受講料
46,200円 ※ 税込、資料付
* メルマガ登録者は 40,700円
* アカデミック価格は 26,400円
★メルマガ会員特典
2名以上同時申込で申込者全員メルマガ会員登録をしていただいた場合、
2人目は無料(1名価格で2名まで参加可能)、3名目以降はメルマガ価格の半額です。
メルマガ会員割引の適用を希望する場合は、必ず備考欄に【会員割引希望】と記載してください。
★ アカデミック価格
学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、
大学院の教員、学生に限ります。申込みフォームに所属大学・大学院を記入のうえ、
備考欄に「アカデミック価格希望」と記入してください。
受講について
- 本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
- セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
- 受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。
- 事前配布資料は、当日までに届くように事前に郵送をいたします。開催日時に間に合わない場合には、後日郵送するなどの方法で対応いたします。
- 講師に了解を得た場合には資料をPDFで配布する場合もございますが、参加者のみご利用に限定いたします。他の方への転送、WEBへの掲載などは固くお断りいたします。
- 開催日時にリアルタイムで講師へのご質問も可能です。
- タブレットやスマートフォンでも視聴できます。
※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です
開催日時
13:30 ~
受講料
46,200円(税込)/人
※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます
※銀行振込
開催場所
全国
主催者
キーワード
化学反応・プロセス 機械学習・ディープラーニング CAE/シミュレーション
※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です
開催日時
13:30 ~
受講料
46,200円(税込)/人
※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます
※銀行振込
開催場所
全国
主催者
キーワード
化学反応・プロセス 機械学習・ディープラーニング CAE/シミュレーション関連教材
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