ケモインフォマティクスに基づく材料・医薬品開発のための実践的なデータ分析と機械学習

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

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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）
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　 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。
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