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【ケモインフォマティクス】を学ぶ!
材料や医薬品といった化合物のデータ分析:具体例を挙げつつ解説!
「未知化合物に対する物性の外挿予測」!?
セミナー趣旨
昨今、物理学・化学・生物学の様々なデータが膨大に蓄積され、そのような自然科学データに対する人工知能技術の応用と成功が注目されています。
本セミナーでは、材料や医薬品をより効率的に開発するための、ケモインフォマティクスに基づく実践的なアプローチについて紹介します。化合物のデータ分析や機械学習の適用に加えて、近年注目されている深層学習を扱う際の注意点なども紹介します。特に、企業の抱える課題(データの数や多様性が少ない、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します。
受講対象・レベル
・各種材料の研究開発者
・特に、材料・医薬品等の化合物を取り扱っている方で、機械学習やマテリアルズインフォマティクス、
ケモインフォマティクスを試みている方
・新規材料の開発に際してポイントとなる、未知化合物に対する物性の(外挿)予測をしていきたい方 等
習得できる知識
・材料や医薬品等の化合物データを取り扱うための鉄則
・ケモインフォマティクスに基づく、データへの実践的アプローチ方法
・化合物データのための機械学習・深層学習の基礎・方法、その応用
・未知化合物に対する物性の外挿予測:その考え方や手法 等
セミナープログラム
1.化合物データへの最初のアプローチ~機械学習を始める前に~(90分)
※ここでは機械学習を行う前におさえておきたいデータ分析の基礎事項や大前提となるイシューの整理、
またビッグデータや深層学習を巡る留意点について述べます。
1.1 イシューからはじめよ:問題点・課題点・目的の明確化
1.1.1 ケモインフォマティクスとは何か
1.1.2 深層学習、機械学習、データ分析以前に行うべきこと
1.1.3 ビッグデータの落とし穴
1.1.4 深層学習の落とし穴
1.1.5 イシューからはじめよ
1.2 機械学習以前に行うべきデータ分析~化合物データの分析を具体例に~
1.2.1 化合物データの特徴量・記述子
1.2.2 相関分析・頻度分析
1.2.3 交差項・相互作用分析
1.2.4 回帰分析
1.2.5 多重共線性
1.2.6 回帰分析の解釈
2.化合物データのための機械学習と深層学習の基礎(90分)
※ここでは特に、材料や医薬品等の化合物データを取り扱っている方向けに、機械学習や深層学習の基礎事項や
ポイントを解説します。
2.1 機械学習の基礎
2.1.1 線形回帰モデルの学習
2.1.2 リッジ回帰・ラッソ回帰のポイント:スパース推定
2.1.3 各モデルの特徴とその使い分け
2.1.4 機械学習の解釈
2.2 深層学習(ニューラルネットワーク)の基礎
2.2.1 ニューラルネットワークの構造
2.2.2 ニューラルネットワークの学習
2.2.3 深層学習の評価と解釈の問題
2.2.4 深層学習の解釈
3.深層学習を材料・医薬品開発へ応用する(90分)
※ここでは実際に材料・医薬品開発へ応用していく際の要点を解説します。特に課題となっている物性の外挿予測に
ついては、その考え方やいくつかのアプローチ方法を紹介します。
3.1 化合物の物性予測のための深層学習
3.1.1 量子化学シミュレーションと機械学習の違い
3.1.2 密度汎関数法の基礎
3.1.3 量子化学と機械学習の融合
3.1.4 化合物の物性予測
3.2 未知化合物に対する物性の外挿予測:その考え方と課題
3.2.1 機械学習は本質的に外挿できない
3.2.2 入力データの外挿と出力データの外挿
3.2.3 外挿予測のためのデータ分析の活用と転移学習の展望
3.3 まとめ
3.2.1 イシューとデータ分析からはじめよ
3.2.2 機械学習と深層学習の注意点
<質疑応答>
*「Q&A」にご質問を投稿頂けます。
*口頭質問も可能です。希望者のマイクを適宜使用できるように致します。
*セミナー後の講師へのメール質問も可能です。
(量や内容次第では回答しかねることもございます。ご了承くださいませ。)
セミナー講師
椿 真史 先生 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 研究員 博士(工学)
セミナー受講料
【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)
*1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円
【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名52,800円(税込(消費税10%)、資料付)
*1社2名以上同時申込の場合、1名につき41,800円
*学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。
受講について
※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。
配布資料・講師への質問等について
- 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
(開催1週前~前日までには送付致します)。
※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
(土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。) - 当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。) - 本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、
無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
下記ご確認の上、お申込み下さい
- PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
- ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
各ご利用ツール別の動作確認の上、お申し込み下さい。 - 開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。
Zoomを使用したオンラインセミナーとなります
- ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
→ 確認はこちら
※Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。 - Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です。
※一部のブラウザは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります。
必ずテストサイトからチェック下さい。
対応ブラウザーについて(公式) ;
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申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です
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- 視聴可能期間は配信開始から1週間です。
セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
尚、閲覧用のURLはメールにてご連絡致します。
※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
(見逃し視聴有り)の方の受講料は(見逃し視聴無し)の受講料に準じますので、ご了承下さい。
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※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
47,300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、コンビニ払い
開催場所
全国
主催者
キーワード
データマイニング/ビッグデータ 化学技術一般 機械学習・ディープラーニング
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