マテリアルズ・インフォマティクスへのデータ分析とその進め方

セミナー趣旨

近年、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）は各所で導入・検討が進められています。一方で、現場の実課題においてどうMIを適用していけばよいのかといった悩みもよく聞かれるようになりました。本セミナーでは、MIの教科書として執筆した著書「マテリアルズ・インフォマティクス実践ハンドブック」を題材とした座学（MIを現場で進める上での考え方や知識など）とハンズオン（AIフレンドリーなデータへの整形や各タスクにおけるPythonコードの実行など）を扱います。これらを通じて、明日から使えるMIのスキルを身に着けることをめざします。

セミナープログラム

 １日目
＜座学＞
1.MI概論
2.機械学習概論
3.材料開発におけるデータの特性の理解
4.データ分析のフロー
5.テーブルデータ分析（基本編）

＜ハンズオン＞
・仮想の材料開発テーマを題材としたテーブルデータ分析のハンズオン
　‐要件整理、タスク設計
　‐AIフレンドリーなデータへの整形
　‐EDA（探索的データ解析, Exploratory Data Analysis）
　‐機械学習モデルの構築
　‐次実験条件候補の検討
【質疑応答】


２日目
＜座学＞
1.画像データ分析
2.テキストデータ分析
3.有機材料の材料構造データ分析
4.無機材料の材料構造データ分析
5.スペクトルデータ分析
6.時系列データ分析
7.生成AIと従来AIの使い分け
8.テーブルデータ分析（応用編）
9.さらなるMIスキル向上に向けての指針

＜ハンズオン＞
・画像データ分析のハンズオン
　‐分類
　‐セグメンテーション
・テキストデータ分析のハンズオン
　‐テキストデータのベクトル化・マッピング
　‐生成AI(LLM*1)+RAG*2
・材料構造データ分析のハンズオン
　‐有機材料
　‐無機材料
・スペクトルデータ分析のハンズオン
・時系列データ分析のハンズオン
・テーブルデータ分析のハンズオン（応用編）
　‐パレート解を考慮した次実験条件候補の検討
　‐ベイズ最適化 など
【質疑応答】

*1：大規模言語モデル、Large Language Models
*2：検索拡張生成、Retrieval-Augmented Generation


補足事項）
ハンズオンなどの状況を鑑みて1日目で予定している内容を2日目で扱う場合や内容の一部を割愛させていただく場合があります。
Pythonによるハンズオンでは、Google Colabを利用します。
事前にご自身のGoogleアカウントをご準備いただき当日ご使用のPCで実行できるようご準備をお願いします。

また、2日目は生成AI(LLM)+RAGのハンズオンを予定しています。事前にHuggingFaceへ登録を行い、
https://huggingface.co/google/gemma-2-2b-jpn-it にアクセスしてログインし、ライセンス認証を行うようにしてください。
また、HuggingFaceのトークンをhttps://huggingface.co/settings/tokens から事前に取得し、手元に控えておくようにお願いします。

セキュリティ上の関係で企業PCでGoogle Colabが使用できない場合は、ハンズオンは私用PCをご使用ください。
また、ハンズオンは講師の方に実行画面を投影して頂きますので、そちらをご覧ください。
ご不明な点がございましたら、お気軽に弊社までお問い合わせください。

キーワード：マテリアルズ・インフォマティクス　データ分析　セミナー

セミナー講師

(株)日立製作所　技師、日立認定データサイエンティスト（ゴールド）　高原 渉 氏

材料工学専攻出身からメーカーでのMI（マテリアルズ・インフォマティクス）を活用した材料開発業務を経て、日立製作所に入社。現在は、多様な民間企業に向けたデータ分析・コンサルティング・講演・教育に携わるとともに、奈良先端科学技術大学院大学にてMI領域の研究活動も行っている。テーブル・画像・テキスト・材料構造・生成AIなど幅広い領域のデータ分析コンペティションに参加し、実践を通じた研鑽を積んでいる。Kaggle Competitions Master。また、社外講演や執筆活動などを通じて、MIの普及促進にも取り組んでいる。
2021年度日本コンピュータ化学会論文賞（吉田賞）受賞。
日本コンピュータ化学会 理事。
有機合成化学協会「AIと有機合成化学」研究部会 幹事。
著書「マテリアルズ・インフォマティクス 実践ハンドブック」（森北出版）

セミナー受講料

1名につき55，000円（消費税込、資料付）　
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき49，500円（税込）〕

受講について

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