ケモインフォマティクスに基づくデータ分析と
機械学習の基礎から実践までを、材料や医薬品の豊富な具体例を用いて解説! 

セミナー修了後、受講者のみご覧いただける期間限定のアーカイブ配信を予定しております。

セミナー趣旨

本セミナーでは、材料・医薬品開発のためのデータ分析と機械学習について講義します。データ分析と機械学習には多種多様な方法がありますが、分析と学習の方法の詳細ではなく、材料・医薬品に特化したより実践的なアプローチの全体像を紹介します。特に、企業の抱える実データや実用途における課題をどのように解決していくかについて、講演者の経験を交えながら講義します。

受講対象・レベル

・材料や医薬品の開発に関して、データサイエンスを用いて解決したい課題をお持ちの方
・データ分析や機械学習についての事前知識は不要です
・データ分析や機械学習についての基礎知識はあるが、より実践的に使いこなしたい方

習得できる知識

・データサイエンスに基づく実践的な課題解決のアプローチ
・データ分析や機械学習の基礎と、実用途における注意点
・材料や医薬品のデータに特化したデータ分析と機械学習の利活用

セミナープログラム

1.データ分析・機械学習以前の基礎〜材料・医薬品データを具体例に〜(90分)
  1-1 データ分析・機械学習以前に行うこと
  1-2 データ分析の落とし穴
  1-3 機械学習の落とし穴
  1-4 イシューからはじめよ
  1-5 材料・医薬品データの特徴量・記述子
  1-6 相関分析・頻度分析
  1-7 回帰分析
  1-8 回帰分析の解釈と共線性
2.機械学習の基礎〜材料・医薬品データへの適用を具体例に〜(90分)
  2-1 線形回帰モデル
  2-2 リッジ回帰・ラッソ回帰
  2-3 非線形回帰モデル
  2-4 モデルと結果の解釈
  2-5 深層学習・ニューラルネットワークの構造
  2-6 ニューラルネットワークの学習
  2-7 深層学習の注意点
3.機械学習を材料・医薬品開発へ応用する(90分)
  3-1 量子化学シミュレーションと機械学習の違い
  3-2 量子化学の基礎
  3-3 シミュレーションと機械学習の融合
  3-4 様々な物性予測モデル
  3-5 転移学習の展望
  3-6 まとめ:イシュー、データ分析、機械学習


数値化,Deep Learning,データ,材料,AI,WEBセミナー,オンライン

セミナー講師

国立研究開発法人 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) 椿 真史 氏

セミナー受講料

55,000円(税込、資料付)
■ セミナー主催者からの会員登録をしていただいた場合、1名で申込の場合49,500円、
  2名同時申込の場合計55,000円(2人目無料:1名あたり27,500円)で受講できます。
(セミナーのお申し込みと同時に会員登録をさせていただきますので、
   今回の受講料から会員価格を適用いたします。)
※ 会員登録とは
  ご登録いただきますと、セミナーや書籍などの商品をご案内させていただきます。
  すべて無料で年会費・更新料・登録費は一切かかりません。
  メールまたは郵送でのご案内となります。
  郵送での案内をご希望の方は、備考欄に【郵送案内希望】とご記入ください。

受講について

Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順

  1. Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントをダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
  2. セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。
  3. 開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加ください。
  • セミナー資料は開催前日までにPDFにてお送りいたします。
  • 無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。

関連記事

もっと見る