マテリアルズインフォマティクスのデータ科学の
要素技術とその役割を解説!

セミナー趣旨

 本セミナーでは、データ駆動型材料研究(マテリアルズインフォマティクス)の様々な活用事例を紹介しながら、データ科学の要素技術とその役割を解説していく。分子・組成・構造情報の記述子、様々な材料系(高分子材料、無機材料、複合材料等)における物性予測と材料設計、適応的実験計画法、機械学習のブラックボックスに基づく知識の発見、転移学習やマルチタスク学習を用いたスモールデータへの対処方法、ディープラーニング等のトピックスを取り上げる。

受講対象・レベル

 製薬・化学・素材企業等の実務担当者等

習得できる知識

 マテリアルズインフォマティクスのデータ科学の基本知識、最新の研究事例・ツール等、参考文献

セミナープログラム

1. 機械学習に基づく物性予測
 1.1 教師あり学習の基礎
 1.2 転移学習によるスモールデータへの対処
 1.3 適用例
  1.3.1 高分子材料の物性・構造の予測
  1.3.2 準結晶の構造・組成の予測
  1.3.3 プロセス条件から材料組織の予測
  1.3.4 有機分子の分光スペクトルの予測
  1.3.5 有機合成反応の予測
  
2. 材料探索のための機械学習技術
 2.1 統計的生成モデルによる仮想ライブラリの作製
 2.2 機械学習による材料の生成と予測
  2.2.1 分子設計
  2.2.2 結晶構造予測
  2.2.3 統計的生成モデルによるプロセスの予測
 2.3 理解・知識発見のための機械学習
  
3. 物質・材料の数値表現(記述子)
 3.1 分子記述子
 3.2 組成記述子
 3.3 結晶構造記述子
 3.4 表現学習
  
4. 適応的実験計画法
  
5. 適用事例の紹介(論文)


 ※ 適宜休憩が入ります。

セミナー講師

吉田 亮 氏
情報・システム研究機構 統計数理研究所 データ科学研究系 教授
同研究所 ものづくりデータ科学研究センター センター長 博士(学術)

セミナー受講料

55,000円(税込)  

* 資料付
*メルマガ登録者49,500円(税込)
*アカデミック価格26,400円(税込)

★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、
1名あたりの参加費がメルマガ会員価格の半額となります。

★ 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。
    お申し込み前に、下記リンクから視聴環境をご確認ください。
     → https://zoom.us/test
  • 当日は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。
  • お手元のPC等にカメラ、マイク等がなくてもご視聴いただけます。この場合、音声での質問はできませんが、チャット機能、Q&A機能はご利用いただけます。
  • ただし、セミナー中の質問形式や講師との個別のやり取りは講師の判断によります。ご了承ください。
  • 「Zoom」についてはこちらをご参照ください。

■ お申し込み後の流れ

  • 開催前日までに、ウェビナー事前登録用のメールをお送りいたします。お手数ですがお名前とメールアドレスのご登録をお願いいたします。
  • 事前登録完了後、ウェビナー参加用URLをお送りいたします。
  • セミナー開催日時に、参加用URLよりログインいただき、ご視聴ください。
  • 講師に了解を得た場合には資料をPDFで配布いたしますが、参加者のみの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禁じます。
  • 資料を冊子で配布する場合は、事前にご登録のご住所に発送いたします。開催日時に間に合わない場合には、後日お送りするなどの方法で対応いたします。

※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


10:30

受講料

55,000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

化学技術一般   CAE/シミュレーション   機械学習・ディープラーニング

※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


10:30

受講料

55,000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

化学技術一般   CAE/シミュレーション   機械学習・ディープラーニング

関連記事

もっと見る