日々の材料開発で活用できるMIの基本と実践ポイントを整理して紹介!
材料開発の実務に資するデータ分析の考え方から材料開発現場における各種データ(表形式・画像・テキスト・スペクトル・時系列・有機材料・無機材料など)の扱い方、現場でよくある課題への対処法などを幅広く解説します!
※本セミナーはZOOMを使ったLIVE配信セミナーです。会場での参加はございません。
【アーカイブ配信:8/31~9/7(何度でも受講可能)】での受講もお選びいただけます。

【項目】※クリックするとその項目に飛ぶことができます

    セミナー趣旨

     本講座は、MI黎明期からファーストペンギンとして試行錯誤してきた経験や、数々のMIプロジェクトをこなしてきたノウハウをもとに、日々の材料開発で活用できるMIの基本と実践ポイントを整理して紹介します。
     材料開発の実務に資するデータ分析の考え方、AIフレンドリーなデータのあり方、機械学習の基礎、データ分析のための要件整理/タスク設計の考え方、材料開発現場における各種データ(表形式・画像・テキスト・スペクトル・時系列・有機材料・無機材料など)の扱い方や生成AI(LLM)+RAGの活用、現場でよくある課題への対処法などを幅広く解説します。

    参考図書:「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)
    https://www.morikita.co.jp/books/mid/085841

    受講対象・レベル

    ・材料開発に従事しており、MIの導入を検討中の方
    ・組織内でMIを推進する立場にあり、実務で使える知識を得たい方

    ※材料開発にフォーカスを当てていますが、広く製造業への応用も可能な内容であるため、
     製造業へのAI・データサイエンスの導入・活用をお考えの方も歓迎です

    必要な予備知識

    特に予備知識は必要ありません。基礎から解説いたします。

    習得できる知識

    ・材料開発の実務に資するデータ分析の考え方
    ・AIフレンドリーなデータのあり方(エクセルでのデータ整形含む)について
    ・機械学習の基礎
    ・データ分析のための要件整理/タスク設計の考え方
    ・材料開発現場における各種データ
     (表形式・画像・テキスト・スペクトル・時系列・有機材料・無機材料など)
     の扱い方や生成AI(LLM)+RAGの活用
    ・現場でよくある課題への対処法

    セミナープログラム

    1.マテリアルズ・インフォマティクス(MI)とは?
     1-1 MIの現在位置
     1-2 日々の材料開発にMIを取り入れた実例
     1-3 日々の材料開発にまず取り入れることができるMIとは?

    2.MIの中核をなす機械学習とは?
     2-1 MIでよく使用する機械学習の概要
     2-2 材料開発の場面に存在するデータの特性

    3.MIプロジェクトの流れ
     3-1 要件整理
     3-2 タスク設計

    4.MI領域におけるデータ分析
     4-1 テーブルデータ分析
     4-2 画像データ分析
     4-3 テキストデータ分析(LLM + RAGを含む)
     4-4 有機材料のデータ分析
     4-5 無機材料のデータ分析
     4-6 スペクトルデータ分析
     4-7 時系列データ分析
     4-8 生成AIと従来AIの使い分け 

    5.MI領域のデータ分析でしばしば直面する状況とそれに応じた対処法
     5-1 サンプルの定義(原材料、混合物、コンポジット、デバイス)
     5-2 実験データの管理
     5-3 偏りのあるデータへの対処法
     5-4 データ分析における実験管理
     5-5 データ分析の実行環境
     5-6 ハイパーパラメータチューニング
     5-7 有望な実験候補の探索(パレート解、ベイズ最適化など)
     5-8 その他

    6.MIスキルを磨いていくには?
     6-1 材料ドメイン知識
     6-2 データサイエンス力
     6-3 プロジェクト推進力
     6-4 データエンジニアリング力


    【質疑応答】


    キーワード:
    マテリアルズインフォマティクス,材料設計,データ分析,機械学習,セミナー,講演,研修

    セミナー講師

    (株)日立製作所
     フロントサービス事業統括本部 サービス事業創生本部
      Service Production & Delivery Studio データサイエンスエキスパート
       /日立認定データサイエンティスト(プラチナ) 博士(工学) 高原 渉 氏

    【ご専門】
    マテリアルズ・インフォマティクス

    Kaggle Competitions Master
    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

    セミナー受講料

    55,000円(税込、資料付)
    ■ 会員(案内)登録していただいた場合、通常1名様申込で55,000円(税込)から
     ・1名で申込の場合、49,500円(税込)へ割引になります。
     ・2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、
      55,000円(1名当たり 27,500円)(税込)です。


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    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)』 を進呈いたします。
    ※セミナー直前でのお申込みの場合、  
    著書が配布出来かねる場合がございますので、  
    お早めにお申し込みをお願いいたします。

    主催者

    開催場所

    全国

    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。
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    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。

     

    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)』 を進呈いたします。
    ※セミナー直前でのお申込みの場合、  
    著書が配布出来かねる場合がございますので、  
    お早めにお申し込みをお願いいたします。


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    開催日時


    10:00

    受講料

    55,000円(税込)/人

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    ※銀行振込

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