明日から使えるマテリアルズ・インフォマティクス入門~AIフレンドリーなデータへの整形から次の実験条件候補の検討まで~

・実務で得られる生データをAIフレンドリーな形式に整形しよう
・機械学習モデル構築に向けたタスク設計:順を追って解説
・受講特典:講師の著作を進呈します

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    セミナー趣旨

      マテリアルズ・インフォマティクス(MI)の導入や検討が、さまざまな現場で進められています。MIの中核となる機械学習の解説では、あらかじめAIフレンドリーに整形された潤沢なデータを前提とした例が多く見られます。しかし、実際の材料開発の現場で得られるデータは、必ずしも整形されておらず、また十分なデータ数が揃っているとは限りません。
      本セミナーでは、MIで最もポピュラーに活用されるテーブルデータ分析を題材に、実務で得られる生データをAIフレンドリーな形式に整形し、そこから次の実験条件候補を導出するプロセスを実践的に学びます。

    受講対象・レベル

    ・マテリアルズ・インフォマティクスを導入しようとしている方
    ・マテリアルズ・インフォマティクスを活用しはじめた方
    ・機械学習モデルへの適用の際、データの取り扱い(整形等)に苦慮している方 など

    習得できる知識

    ・MIを進める上での要件整理・タスク設計
     (現実の課題を機械学習により解けるような枠組みを設定すること)の考え方
    ・材料開発の現場データをAIフレンドリーに整形するための考え方
    ・MIでよく使用される機械学習手法について
    ・材料開発におけるデータの特性
     (データの数が少ない、データの内容が偏っている、データが欠損している、など)を考慮したMIの考え方

    セミナープログラム

    1. MI概論
    2. 機械学習概論
     2.1 機械学習の分類
     2.2 教師あり学習
     2.3 教師なし学習
     2.4 教師あり学習を用いた探索と活用の考え方
    3. 材料開発におけるデータの特性の理解
     3.1 データの数が少ない
     3.2 データの内容が偏っている
     3.3 データが欠損している
    4. データ分析のフロー
     4.1 データ分析のフローの俯瞰
     4.2 要件整理
     4.3 目的設定
     4.4 データの準備(AIフレンドリーなデータへの整形)
     4.5 データの理解
     4.6 機械学習モデル構築に向けたタスク設計
      4.6.1 説明変数と目的変数の定義
      4.6.2 機械学習の種類の決定
      4.6.3 機械学習のアルゴリズムの決定
      4.6.4 機械学習モデルの評価指標の決定
      4.6.5 機械学習モデルの性能評価方法の決定
      4.6.6 機械学習モデルの構築
     4.7 機械学習モデルの評価
     4.8 機械学習モデルの運用
     4.9 データ分析の結果共有
    5. AIフレンドリーなデータへの整形から次の実験条件候補の検討までのデモ
    ※5.では1.~4.の内容を踏まえて、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)のサンプルデータ、
       サンプルコードを使用して仮想の材料開発テーマを題材に、AIフレンドリーなデータへの整形から
       次の実験条件候補の検討までを行います。
       実際にお手元でサンプルコードを動かしたい方は、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Google Colabを実行できるようご準備をお願いします。
    <質疑応答>


    *途中、小休憩を挟みます。


    ■受講特典
    ・講師の著書『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)を進呈します。
    ※原則、セミナー開催日前にはお手元に届くようにいたしますが、直前のお申し込み者の場合は、
       セミナー後日に到着となる場合がございます。ご了承くださいませ。
    *講演資料については、こちらとは別の印刷物を郵送いたします。 

    セミナー講師

     (株)日立製作所 公共システム事業部 デジタルソリューション推進部 技師 日立認定データサイエンティスト(プラチナ)    高原 渉 氏

    ■ご略歴
    材料工学専攻出身で、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

    【オンライン受講(見逃し視聴なし)】:1名 45,100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34,100円

    【オンライン受講(見逃し視聴あり)】:1名 50,600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39,600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

    • 配布資料は、印刷物を郵送で1部送付致します。お申込の際はお受け取り可能な住所をご記入ください。
      お申込みは4営業日前までを推奨します。
      それ以降でもお申込みはお受けしておりますが(開催1営業日前の12:00まで)、
      テキスト到着がセミナー後になる可能性がございます。
    • 資料未達の場合などを除き、資料の再配布はご対応できかねますのでご了承ください。
    • 受講にあたってこちらをご確認の上、お申し込みください。
    • Zoomを使用したオンラインセミナーです
      →環境の確認についてこちらからご確認ください
    • 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
      →こちらをご確認ください

     

    受講料

    45,100円(税込)/人

    ※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


    13:00

    受講料

    45,100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

    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   AI(人工知能)

    ※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


    13:00

    受講料

    45,100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

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    全国

    主催者

    キーワード

    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   AI(人工知能)

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