【中止】材料・医薬品開発のためのデータ分析・機械学習・深層学習の応用技術 －グラフニューラルネットワークの応用を中心に－

セミナー趣旨

　本セミナーでは、材料や医薬品などの開発のためのデータ分析と機械学習技術について講義する。特に近年注目されている深層学習モデルである、化合物データに特化したグラフニューラルネットワークとその周辺知識について理解を深めることを目指す。同時に、深層学習を扱う際の注意点を紹介しながら、企業の抱える実データや実用途における課題（例えば、データの多様性が少ない・予測精度よりも解釈性を重視する等）をどのように解決すべきかについて、講演者の経験を交えながら講義する。

受講対象・レベル

• データサイエンスに基づく課題解決を考えている方
• 材料・医薬品データに関する知識を持ち、機械学習についても基本的な知識を持っている方
  その上で、より発展的な技術である深層学習について学びたい方

習得できる知識

• データサイエンスに基づく課題解決のアプローチ
• データ分析・機械学習の基礎と、実データや実用途における注意点
• 材料・医薬品データに特化した深層学習の応用

セミナープログラム

1. 機械学習以前の基礎〜化合物のデータ分析などを具体例に〜
   1. イシューからはじめよ
      1. 深層学習、機械学習、データ分析以前に行うべきこと
      2. ビッグデータの落とし穴
      3. 深層学習（機械学習）の落とし穴
      4. イシューからはじめよ
   2. 機械学習以前に行うべきデータ分析
      1. 相関分析・頻度分析
      2. 交差項・相互作用分析
      3. 回帰分析
      4. 多重共線性
      5. 回帰分析の解釈 
2. 機械学習と深層学習（グラフニューラルネットワーク）の基礎
   1. 機械学習の基礎
      1. 線形回帰モデルの学習
      2. リッジ回帰・ラッソ回帰
      3. モデルの使い分け
   2. グラフニューラルネットワークの基礎
      1. ニューラルネットワークの構造
      2. 計算グラフと誤差逆伝播法による学習
      3. グラフニューラルネットワークの構造
      4. 深層学習の評価と解釈の問題 
3. 深層学習を材料・医薬品開発へ応用する
   1. 化合物物性予測のための深層学習
      1. 量子化学シミュレーションと機械学習の違い
      2. 密度汎関数法の基礎
      3. 量子化学と機械学習の融合
      4. 化合物の物性予測
      5. 転移学習の展望
   2. まとめ
      1. イシューとデータ
      2. 機械学習と深層学習

□質疑応答□

セミナー講師

産業技術総合研究所　人工知能研究センター　機械学習研究チーム　博士(工学)　椿 真史　氏

セミナー受講料

定価：49,500円（オンライン受講価格：35,200円）

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特別割引価格：
１名：46,970円（オンライン受講価格：33,440円）
２名：49,500円（１名分無料：１名あたり24,750円）
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受講について

Zoom配信の受講方法・接続確認

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• セミナー中、講師へのご質問が可能です。
• 以下のテストミーティングより接続とマイク/スピーカーの出力・入力を事前にご確認いただいたうえで、お申込みください。
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