機械学習の進め方と活用、データベースの設計【Live配信セミナー】

セミナープログラム

【10:30-14:15】（途中、お昼休憩含む）
１．化学のための機械学習の基礎・応用方法と活用の進め方
早稲田大学　藤波 美起登 氏

【習得できる知識】
・機械学習に関する基礎的な知識や概念
・機械学習を用いた化学の問題解決のためのプロセスや活用の進め方
・具体的な事例に基づく、種々の化学問題に対するデータ分析の考え方

【講座の趣旨】
機械学習に馴染みがない化学系の方のためにデータ分析の基礎を説明します。講演前半では機械学習の基礎と化学問題解決のためのプロセスを説明します。後半では、私の経験を中心に、化学への応用事例をこのプロセスに沿って紹介します。

１．機械学習と化学

２．機械学習の基礎
　2-1 機械学習に関する基礎知識
　2-2 機械学習の特徴
　2-3 具体的な機械学習アルゴリズム
　2-4 実際にプログラムを実行するためのヒント

３．機械学習を用いた予測のプロセス
　3-1 課題設定と現象のモデル化
　3-2 データの収集と記述子
　3-3 機械学習手法の選択と評価

４．化学に機械学習を適用するために
　4-1 化学データの課題
　4-2 分子の記述子
　4-3 特徴的な機械学習手法

５．化学への機械学習の応用事例
　5-1 反応条件最適化 （少数データへの適用事例）
　5-2 溶媒選択 (少数データ・分子選択の適用事例)
　5-3 反応予測 (モデル化に関する工夫の事例)
　5-4 汎関数の開発 (理論化学への応用事例)
　5-5 その他の事例

【質疑応答】

【14:30-16:30】
２．マテリアルズインフォマティクスを支えるデータベースの構築とデータの収（国研）物質・材料研究機構　徐 一斌 氏

【習得できる知識】
世界の材料データベースの歴史と現状、MIに必要なデータ収集・加工、データベース構築のコンセプトと方法、データ応用例とスモールデータ戦略について、習得できる。

【講座の趣旨】
材料データベースはMIの基盤である。一方、データ不足は、MI研究のボトルネックとなっている。MIにおけるビッグデータの考え方、データベースの構築方法、および既存の材料データと知識の活用方について、いくつの例を通して紹介する。

１．データの力

２．材料データベースの変遷と世界のデータベース
　2-1 ハンドブックとデータシート
　2-2 データベース
　2-3 ビッグデータ

３．材料データベース＆ビッグデータの構築
　3-1 データ品質
　3-2 材料データ収集技術
　3-3 材料データの統合

４．材料データベース構築例

５．Small data戦略

【質疑応答】

セミナー講師

１．早稲田大学 先進理工学部 助教 藤波 美起登 氏

２．（国研）物質・材料研究機構 統合型材料開発・情報基盤部門 副部門長 徐 一斌 氏

セミナー受講料

1名につき55，000円（税込、資料付）
〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき49，500円〕

受講について

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